AI赋能：企业智能化应用实践田野张建伟_田野张建伟_9787111744085

本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书，全书共6章：智能化应用的概念，智能化应用的价值、挑战及发展趋势，智能化技术概述，多行业智能化应用业务场景分析，智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。
本书旨在为企业提供实用的AI应用指南，深入介绍了智能化应用的开发和实施过程，包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容，并结合实际案例分享经验和方法论，帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。
本书读者对象为：数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员；对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者；对于智能化应用感兴趣，希望深入了解智能化技术和应用场景的读者。

前言

为什么要写这本书
在数字化时代，企业的生产和运营过程中需要更多的智能化应用来提高效率和质量。智能化应用通过将传统业务流程与人工智能技术相结合，实现业务流程的数据化、自动化和智能化，为企业带来了巨大的变革和机遇。然而，智能化应用的开发和实施也面临着各种挑战，需要从技术和管理两个方面进行综合考虑和解决。
作为长期从事企业智能化应用建设和咨询的从业者，我和我的团队在实践中积累了大量的经验和实践方法，我们对企业数字化和智能化建设中智能化应用的重要性和优势有着深刻的理解，因此，我们决定撰写一本介绍企业智能化转型和如何建立智能化应用的书籍以达到如下目的。
分享经验：将我们多年来积攒的经验、实施方法论和案例分享给更多的人，帮助他们更好地理解和应用智能化技术，提高企业的核心竞争力。通过这本书为正在寻求建立智能化应用的企业提供借鉴。
推广应用：推广智能化应用，让更多的企业了解并认识智能化技术的重要性和优势，以及它们如何帮助企业提高效率和质量，降低成本和风险。
产业发展：为企业数字化转型和智能化应用的产业发展做出贡献，推动数字经济的发展。
本书的主要内容
本书旨在为企业提供一份实用的指南，帮助读者了解如何实现智能化应用，从而更好地适应数字化时代的挑战和机遇。本书将深入介绍智能化应用的开发和实施过程，包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等方面，并结合实际案例分享经验和方法论，帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。
同时，本书不仅深入浅出地介绍了传统数据智能技术，还探讨了新兴人工智能技术的应用。机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的新发展和新应用，在本书中都有详细阐述。作者也关注到了人工智能领域的新热点，例如AIGC、大模型和ChatGPT等，在书中分享了对这些新兴技术的思考和理解。通过本书，读者可以全面地了解数据智能和人工智能领域的新动态，并了解如何应用这些技术来解决问题和提升工作效率。
此外，本书还将讨论智能化应用的优势和挑战，探讨智能化应用在企业转型中的作用，以及实施过程中需要注意的问题和解决方案。通过阅读本书，读者可以更全面地了解智能化应用的发展趋势和应用场景，从而更好地实现数字化转型，提升企业竞争力和核心价值。
本书的主要内容包括：
第1章为智能化应用的概念，介绍了智能化应用的概念和相关知识，通过本章的内容，读者将了解到智能化应用的基础知识和相关概念，为后续的深入学习和应用打下坚实的基础。
第2章为智能化应用的价值、挑战及发展趋势，从整体上概述智能化技术，并对不同类型的智能化技术进行了分类和介绍，为后续章节的具体案例和技术实现奠定了基础。
第3章为智能化技术概述，探讨智能化技术，为读者提供了深入了解智能化应用的必要背景和基础，帮助读者更好地理解智能化在各个行业中的实际应用。
第4章为多行业智能化应用业务场景分析，针对不同行业的智能化应用进行了详细的分析，包括汽车、石油石化、化工、烟草、钢铁、通信等多个行业，介绍了不同行业智能化应用的实际场景和应用方式。
第5章为智能化应用的项目化实施，从智能化应用的工程项目化实施角度，结合多个实际项目案例，从以下几个方面详细描述智能化应用的实施方法，包括智能化应用的前期准备、可行性分析、工程实施团队组建、开发流程和集成。
第6章为智能化应用的实践案例，详细介绍了5个重点行业的典型智能化应用的实践案例，基于第5章的实施方法，逐步解析在实际项目中智能化应用建设的步骤、方法和难点，为读者提供了深入了解智能化应用实践经验的机会。
前言////AI赋能：企业智能化应用实践本书的价值创新
本书完整地介绍了智能化应用的概念、发展历程、技术分类、应用场景等方面，为读者提供了全面的基础知识。
在智能化应用价值、挑战及发展趋势章节，从技术深度融合、数据价值挖掘、跨行业应用等方面分析了智能化应用的未来发展趋势和前景，对于关注智能化应用的读者有很大的参考价值。
通过汽车、石油石化、烟草、通信、零售、钢铁、化工等多个行业的智能化应用案例分析，帮助读者了解不同行业智能化应用的情况，从而更好地理解智能化的实际应用价值。
从智能化应用的准备工作、实施流程、数据处理和分析方法等方面详细介绍了智能化应用的实施方法，对于准备开展智能化应用的企业和团队有很大的指导意义。
在智能化应用的实施案例章节，选择5个实践案例，从案例实践的角度，分享每一步的具体做法，使读者更加深入地了解智能化应用实施的具体方法和流程。
本书适合的人群
本书适合对智能化应用有一定兴趣和基础的读者，包括但不限于以下人群：
 数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员。
 对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者。
 学习计算机科学、数据科学、人工智能等专业的学生群体。
 对于智能化应用感兴趣，希望深入了解智能化技术和应用场景的读者。
致谢
在完成本书的过程中，我获得了许多支持和帮助。首先，我要感谢我的家人，他们在我的整个写作过程中一直给我勇气、支持和鼓励。没有他们的支持和帮助，我不可能完成这本书。
我还要感谢本书的合作者张建伟，他在本书的构想过程中给予了很大的支持。他的智慧、耐心和指导帮助我克服了许多困难和挑战。
我还要感谢我的算法团队的各位同事，他们与我一起共事，帮助我克服了研究中遇到的各类问题。我们的合作和协调像一股动力，推动我不断迈向前进的道路。
我还要感谢本书的责任编辑王斌，他为我们提供了很多的指导、建议和支持。他的专业知识和经验对我来说是宝贵的。

田野
2023年6月28日

序言一
序言二
前言
第1章智能化应用的概念/
1.1智能化的概念/
1.1.1什么是智能化/
1.1.2企业为什么需要智能化/
1.1.3企业如何实现智能化/
1.1.4智能化与数字化的关系/
1.2智能化应用：构建企业智能化生态的
关键要素/
1.3智能化应用的分类/
1.3.1数据分析型智能化应用/
1.3.2决策支持型智能化应用/
1.3.3自动化型智能化应用/
1.3.4人机协作型智能化应用/
1.4智能化应用的构成要素/
1.4.1数据基础/
1.4.2业务需求/
1.4.3技术支撑/
1.4.4战略驱动/第2章智能化应用的价值、挑战及发展趋势/
2.1智能化应用的价值/
2.1.1提高效率/
2.1.2优化决策/
2.1.3降低成本/
2.1.4改善用户体验/
2.1.5增强竞争力/
2.2智能化应用面临的挑战/
2.2.1数据质量/
2.2.2算法不可解释/
2.2.3数据隐私/
2.2.4数据安全风险/
2.3智能化应用的发展趋势/
2.3.1技术深度融合/
2.3.2数据价值挖掘/
2.3.3跨行业应用/第3章智能化技术概述/
3.1智能化技术的概念和发展历程/
3.1.1智能化技术的概念/
3.1.2智能化技术的发展历程/
3.2智能化技术的分类/
3.2.1人工智能技术/
3.2.2区块链技术/
3.2.3机器人技术/
3.2.4传感器技术/
3.2.5云计算技术/
3.2.6大数据技术/
3.2.7物联网技术/
3.2.8边缘计算技术/
3.3智能化技术的主要应用场景/
3.3.1智能感知与识别/
3.3.2数据分析与挖掘/
3.3.3业务智能决策/
3.3.4工艺与流程优化/
3.3.5智能控制与自动化/
3.3.6人机交互与协同/
3.4智能化技术的发展趋势/
3.4.1多模态融合技术将更加普及，强化
智能化交互体验/
3.4.2与业务深度融合，促进企业业务升级/
3.4.3向边缘设备推进，实现分布式智能化
应用/
3.4.4注重数据安全和隐私保护，应对数据
安全风险挑战/
3.4.5注重社会责任和伦理问题，推动智能
化应用健康发展/目录////AI赋能：企业智能化应用实践第4章多行业智能化应用业务场景分析/
4.1汽车行业/
4.1.1汽车行业业务分析/
4.1.2汽车行业智能化应用的全景分析/
4.1.3典型智能化应用一：基于机器学习
技术的汽车销量预测/
4.1.4典型智能化应用二：基于多分类
深度学习技术的汽车售后
备件需求预测/
4.1.5典型智能化应用三：基于多目标优化
技术的售后服务备件生产计划
和库存优化/
4.2石油石化行业/
4.2.1石油石化行业业务分析/
4.2.2石油石化行业智能化应用的
全景分析/
4.2.3典型智能化应用一：基于运筹优化
技术的油气田智能钻井参数优化/
4.2.4典型智能化应用二：炼油工艺产品
收率优化/
4.2.5典型智能化应用三：工艺参数智能预警
与控制/
4.3化工行业/
4.3.1化工行业业务分析/
4.3.2化工行业智能化应用的全景分析/
4.3.3典型智能化应用一：化学品生产
工艺的多目标优化/
4.3.4典型智能化应用二：生产流程的
质量智能检测/
4.3.5典型智能化应用三：化工产品组
分纯度的智能控制/
4.4烟草行业/
4.4.1烟草行业业务分析/
4.4.2烟草行业智能化应用的全景分析/
4.4.3典型智能化应用一：制丝线水分
稳定性智能控制/
4.4.4典型智能化应用二：基于机器学习
与运筹优化技术的烘丝机出口
质量优化/
4.4.5典型智能化应用三：基于机器视觉
与仿真技术的全线质量控制/
4.5钢铁行业/
4.5.1钢铁行业业务分析/
4.5.2钢铁行业智能化应用的全景分析/
4.5.3典型智能化应用一：基于卷积神经
网络的钢板表面缺陷检测与识别/
4.5.4典型智能化应用二：基于深度学习的
VD炉的炉温控制质量检测/
4.5.5典型智能化应用三：基于人工智能技术
的钢材制成件的销量预测/
4.6通信运营商/
4.6.1通信运营商业务分析/
4.6.2通信运营商智能化应用的
全景分析/
4.6.3典型智能化应用一：
智能语音客服/
4.6.4典型智能化应用二：智能化用户画像与
营销推荐系统/
4.6.5典型智能化应用三：智能化网络调度与
安全/
4.7其他行业/
4.7.1零售业/
4.7.2医疗健康行业/
4.7.3物流行业/
4.7.4机械制造行业/第5章智能化应用的项目化实施/
5.1智能化应用的前期准备/
5.1.1智能应用场景识别/
5.1.2智能应用的业务价值分析/
5.2智能化应用的可行性分析/
5.2.1ROI预估/
5.2.2数据可用性和可信度评估/
5.2.3智能化技术可行性和
可扩展性评估/
5.2.4企业内部的技术和人员资源评估/
5.3工程化实施团队组建/
5.3.1确定团队目标与考核体系/
5.3.2确定团队人员角色及分工/
5.3.3确定团队组织形式：
跨组织、委外、合作/
5.3.4确定团队沟通机制/
5.4智能化应用的开发流程/
5.4.1需求分析和定义/
5.4.2数据采集和预处理/
5.4.3算法技术方案设计/
5.4.4算法和模型开发/
5.4.5智能化应用集成/
5.4.6应用部署和测试/
5.4.7迭代和优化/
5.5智能化应用的系统化集成/
5.5.1智能化应用的架构设计与实现/
5.5.2业务应用设计、开发与集成/
5.5.3前后端应用的设计、开发与集成/第6章智能化应用的实践案例/
6.1某全球化学品龙头生产企业工艺
优化与产品质量智能预测/
6.2某新能源电池企业
售后备件供应链智能优化/
6.3某卷烟厂基于机器学习与
运筹优化技术的制丝线智能
控制系统/
6.4某国产汽车龙头企业汽车售后
服务智能优化/
6.5某化纤龙头企业基于销量预测的
智能排产与转产

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