展了教学与学习的思维模式。本书的初衷是帮助教育工作者、学生以及技术爱好 者深入了解AI在教育中的应用，共同把握这场技术革命的脉搏。 本书内容 本书分为两大部分： ❍ 理念与趋势：首先，从数字化技术的发展和其对教育的影响开始，剖析AI浪潮 对知识与学习提出的全新要求；接着，探讨AI时代下人才需要具备的核心能力， 包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主学习 和终身学习 强的实用性，方便读者在实践中迅速掌握操作方法。 读者对象 本书是一本AI教育工具书，适合教育领域人士及学生家长阅读。 ❍ 教师等教育工作者：帮助他们了解AI在教学中的应用前景，提升教学创新能 力。 ❍ 学生与家长：为其提供AI学习工具和应用方法，培养数字素养。 2 ❍ 技术爱好者：帮助其理解AI在教育中的实践案例，拓宽他们对技术应用的认 识。 特色与亮点 ❍ 前沿性与实用性：紧跟AI教育发展前沿，精选最新的应用案例与操作指南。 力，包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主 学习与终身学习能力等，并探讨AI时代教师的职业要求和发展路径。 4 Chapter 1 第1章 数字化背景下的教育发展 在数字时代，以人工智能应用为代表的新型数字化技术，正在逐渐融入学校教育教 学的各个领域，对教育认知、教育教学组织形式、教育角色、学习方式、教学评价 等产生影响。 本章主要从以下几个方面阐述数字化背景下的教育发展：

发放 共享 服务 知识 发现 考试 学习 推荐 在线 学习 人才 盘点 人才 继任 人才 发现 团队 诊断 人才 画像 脉动 调查 服务伙伴 劳 动 力 预 测 公有 / 私有云 同时支持 大易 / 生态合作 私有云 公有云 手机 劳 动 力 规 划 与 分 析 异动监测 智能取件柜 人才测评 学习内容 权益服务 自助一体机 员工档案 组织部门 目标 管理 绩效 校准 排班 调班 打卡 外勤 假勤 报告 休假 调休 存休 人才发展与组织发展 移动 学习 学习 计划 个税 筹划 福利 平台 薪酬 分析 定调薪 核心 人力 劳 动 力 分 析 财务 / 税 筹 薪酬 福利 假勤 管理 培训学习 服务生态 招聘管理 目标绩效 薪资 核算 奖金 发放 加班 出差 人力报表 编制管理 职位体系 合同协议 主管移动排班 + 工作分 配 员工自助调换班 生成排班表 支持 2 种学习模式 ， 4 种教学形式 集中学习 ：课堂培训、 线上音频微课、视频直 播 自助学习 ：线上视频微课 多种学习工具 课堂互动工具箱调动学习气氛活 跃 考试测验工具检测学习效果 文库知识管理 覆盖培训与 UGC 学习 HR 组织的专项培训、新员 工培训 部门 / 个人自主分享

01 02 能力 养成在实践中不断精进 的习惯 自我设定新目标 第二步 第一步 成为自己的领导者的步骤： 要有强大的学习能力 第三步 通过学习拥有定力 通过学习提升适应力 通过学习获得说服力 通过学习拥有洞见力 1 2 3 知识与学习力能从四方面提升领导力： 4 第五章 组织新解 第六章 自进化 第七章 组织是个整体 PART 03 新组织 n n ，学会识别 不确定性，与不确定性共处 3 2 1 组织有效性 组织有效性的三种基本观点： 开放系统观点： 组织的主动适应性、 组织效率 利益相关者观点： 组织多元责任 组织学习观点： 组织学习能力 组织与环境 互动，主动 变化以适应 环境变化的 需求并融为 一体 开放系统观点：组织的主动适应性、组织效率 组织的主动 适应性 高效响应外部环境变化 满足顾客需求的能力 组织效率 实现 创新 性 适应 性 从外部环境中寻求新资 的能力 组织学习 调整活动 生存发展 回应环境 长期效能 组织学习观点：组织学习能力 需要 目 的 知识分享 知识存储 知识创造 知识运用 组织学习的过程 知识获取 3 5 1 4 2 为了获得与维护智力资本，组织需要拥有知识型员工，并将知识系统传递给组织成员，

从数字化是信息化的背后得益于三种底层技术的广泛应用和升级改造 数字技术和基础设施 中央信息处理器功能的升级 智能终端的广泛使用 智能终端的广泛使用 人工智能是一门跨学科的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、 计算机视觉等科学和技术，还涉及心理学和哲学等人文学科。该领域的 研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 未来人工智能带来的科技产品，可以对人的意识、思维的信息过程进行 大。 2019 年国家工信安全中心联合阿里研究院，对中国的 157 家领军企业数字化转型现状进行调查和分析形成《中国企业数智化转型趋势洞察报告》 ，从中可以看出企业数字化转型的一些趋势， 以及学习实现数字化转型的企业的一些经验。 84.7 70.2 47.8 数字化转型各关键领域对比： 转型领跑者在数字化转型各关键领域全面领先与追随者、落后者，其中，业务数字化和数字化 组织分数分别较落后者高出 数字化转型需要的战略思维——蓝海战略 红海 通过降价、提高效率等手段进行竞争的现有市场称为“红海”。 蓝海 通过价值创新开创的无人争抢的市场称为“蓝海”。 战略过程包含着学习、完善和调整，尤其在执行的过程中，战略不是规划出来的，而是慢慢演进形成的，就像学习手艺一样，不断 打磨、精进。 战略制定的两大视角 好战略 数字化转型需要的战略思维——战略手艺化 市场 视角 能力 视角

驾驶汽车标配了至少 8 个高清摄像头、4 个毫米波雷达、1 个激光雷达和多个超声波传 感器，通过时空同步和特征级融合，构建 360 度无死角的环境感知能力。更重要的是， 多模态融合不是简单的数据叠加，而是基于深度学习的语义级理解。系统能够理解不 同传感器数据之间的互补性和冗余性，在恶劣天气、光线不足、电磁干扰等极端条件 下，通过智能的传感器权重调整和故障降级策略，确保感知系统的持续可用。 图：自动驾驶汽车的传感器解决方案，来源 传感器方案，多模态系统的误报率降低了 95%，漏报率降低了 99%，真正实现了"防 患于未然"。 生成式 AI 在感知领域的应用在 2025~2026 年形成了持续亮点。通过大规模预训练和 少样本学习，生成式 AI 模型能够理解和生成各种模态的感知数据。在感知增强方面， 生成式 AI 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 AI 从“感知”向“认知”跃迁。 展望未来，确定性网络将向着更大范围、更高性能的方向发展，实现全球范围的确定 性互联。垂类 AI 模型则将在保持可解释性和可审计性的基础上，通过联邦学习、迁移 · 8 学习等技术实现跨企业、跨行业的知识共享和模型优化。两者的深度融合将构建起新 一代的产业互联网基础设施，支撑数字经济的高质量发展。 洞察 4 数据要素与 SLA 化：价值兑现从"卖设备/卖模型"转向"按性能/按成果付费"，

客服信箱：service@bbbvip.com 官方网址：www.bbbvip.com 新浪微博 @言商书局BBBVIP 腾讯微博 @bbb-vip 目 录 推荐序一 推荐序二 推荐序三 引言 第1章 丰田的学习法则和v4L架构 第2章 供应链综述 第3章 混合规划 第4章 销售与运营计划 第5章 生产计划和运营 第6章 零部件订购 第7章 供应商管理 第8章 物流 第9章 经销商和需求满足 第10章 危机管理 国际视野的供应链管理专业人才，希望他们能够在为中国企业节约成本 的同时，潜心研究国内企业现状和国际先进经验，为企业能够真正拥有 核心竞争力进一臂之力。丰田公司几十年的管理历程应该是每个供应链 管理和学习者的典范，它们采用的由需求和订单驱动的生产管理方式使 其能够在准确的时间生产准确的产品数量，并保证在准确的地点收到准 确的产品。丰田致力于通过供应链的协同管理最大限度地降低供应链上 每个环节的成本， 习、借鉴国外先进的管理理论和经验，对于发展我国的物流管理，进一 步推动经济发展无疑具有举足轻重的作用。 当今时代，丰田的供应链管理模式一直被诸多企业奉为经典，丰田 的学生有通用电气、福特、克莱斯勒等世界著名企业，它们都成功学习 和实践了丰田供应链管理模式，都成为了世界盈利最多的公司。《丰田 供应链管理》这本书由一位拥有丰富一线经验的丰田公司退休高级经理 和两位资深学者合著，从“破译丰田密码，克隆精益基因”角度，全面阐 述

目标 目标 目标 外环三原则（ 04-06 ） l 基于价值的优先级排序 l 轻量级规划和组织治理 重点回答“我们该如何投资” 内环三原则（ 01-03 ） l 适应性和学习型文化 l 跨职能和协作式决策 着眼于合作及快速适应 06- 轻量级规划和组织治 理 （定期进行商业成效评审） 05- 基于价值的优先级排 序 （增量地进行投资分配） ¥ X ? 基于成效的战略 关于转型的基本问题 EDGE 答案 我们应该如何合作？ 你必须了解团队如何发展，以应对不断加速变化的大环境 应如何投资？ 你需学会分配投资和监控决策，以便更快地适应未来 怎样才能足够快地适应？ 你只有不断学习和快速适应，才能建立超越竞争对手组织的勇 气 关于转型的三个基本问题 EDGE 回答了关于转型的三个基本问题： P1 4 外部 客户价值 内部 ROI ROI 是一种业务收益（内部）的度量， 向内看，而不是从内向外看。客户价值是 当下的关键，适应性是未来的关键 在当今快节奏、不确定的世界里，可持续竞争优势本身已经不复存在，取而代之的是短暂的竞争优势， 在这种竞争优势中，快速学习和高适应力是通往成功的入场券 企业可持续发展的缺口 探索与利 用机会的 能力差距 机 会 P1 8 2 3 5 1 你无法计划未来的道路，这需要探索。 计划会让决定论的幽灵冒出来

将虚拟世界与现实世界无缝连接 • 防止不良制造事件 • 利用无返工设计始终如一地达到高水平的初始质量 • 在不影响精益制造流程的情况下实施改进 • 运行闭环数据，实现持续学习和改进 向智能制造演进有望带来哪些业务成果？ • 提高产量：半导体制造商可以通过实现任务自动化、缩短设置时 间和优化生产流程来提高产量。 • 提高质量：通过预测性维护和闭环反馈，半导体制造商可以提高 “乘数效应”，即将智能制造与每个设计和 生产学科联系起来的丰富数据连接，它将在正确的环境 下，于正确的地点和正确的时间提供正确的信息，从而 推动所有领域的无缝协同，实现完全集成的制造系统。 通过推动持续学习和改进的闭环反馈，可以对 MES 做 出 调 整、采 用 AI，并 采 取 全 面 预 防 措 施，以 降 低 风 险，提高 NPI 良率，并以当今的业务速度参与竞争。 乘数效应 1 1 模拟、实施和监控智能、高度自动化的制造设施，提高制造效率 userid:139428,docid:169604,date:2024-07-29,sgpjbg.com 其次，使用实时制造报告和分析，企业可以获得持续学习和质量改进优势，从 而以下一代效率执行先进的半导体制造运行。 借助提供更高级别的数据智能和自动化的智能制造环境，企业可以改善从设计 到生产的协同，从而实现无返工、可追溯、安全且高良率的半导体制造操作。

提供了清晰的技术导向和落地场景。此外，伴随工业 互联网与数字经济的深入推进，数字孪生被视为实现 产业智能化与数字化升级的核心工具和底座平台。 2.2 人工智能技术 人工智能（AI）作为以机器学习和深度学习为代 表的第 4 次工业革命的产物，具备从大量数据中学习 规律，并执行感知识别、预测决策等智能行为的能力。 在工业生产领域，AI技术具备广泛的应用基础。 在产品设计阶段，引入数字孪生技术构建产品和 生产流程的虚拟仿真模型，并通过 别和推理能力，实现对运行状况的智慧解析，为优化 决策提供支持。利用智能化决策牵引优化作业流程， 显著提高业务运行的安全性和可靠性 ［8］。 c）预测性管理。通过对历史数据和实时数据进 行机器学习，数字孪生模型可以提前预测未来趋势和 潜在问题，实现预测性维护和主动干预。例如某企业 在数字化质量系统中引入 AI forecasting 预测技术，对 质量数据进行实时分析判断，一旦发现某工序的参数 网络、业务流程、制造设备的早期设计阶 段入手，进行威胁仿真分析，可以提早实现安全威胁 预警、业务流程优化、生产质量改善等目标，整体降低 业务安全风险。其次，该平台基于攻防对抗模拟，自 动生成和优化主动防御策略，融合对抗性机器学习， 自动化构建动态安全策略生成模型，实现对复杂网络 威胁的预测和主动防御，并通过虚拟业务孪生环境对 安全策略的有效性进行智能验证，将生产制造安全防 御从被动响应转变为主动预防，极大提升了产线安全

络 Data Analysis 物料准时齐套 物 流 基 础 数 据 数 字 化 和 全 流 程 可 视 精 益 物 流 数据分析 数据采集 数据清洗 数据集成 统计优化 机器学习 推理引擎 深度学习 库房 无 人 库 房 （ 立 库 等 ） 自动配置 区 域仓 供 应 商 收货 工 M2M 智能监测 在线分析 运营监控 实时决策 生产工艺流：多级物联，生产自动化、部分智能化，可以软件定义 终端 部件 应用大数据 / 人工智能技术实现制造过程从反应型、纠错型向预测型、 预防型转变 质量大数据智能预警与闭环 设备智能维护 产品智能诊断 智能排产调度与决策 工厂智能物流 人机协作与机器自学习 厚积薄发，集成三个流一朵云智能制造解决方案，建成 E2C 智能工 厂 • 线边超市物料拉式转库 • 物料按节拍自动配送到工 位 • 成品下线 AGV 自动对接 • 配送过程透明可视