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中國企業培訓講師
AI如何重構制造業數字化創新-基于制造業各應用場景的案例分享
2025-03-18 16:44:20
 
講師：李老師 瀏覽次數：3649

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領導· 品質經理· 行政主管· 其他人員

培訓講師：李老師    課程價格：￥元/人    培訓天數：2天   

日程安排SCHEDULE

課程大綱Syllabus

AI數字化課程

證書：如需頒發上海市人工智能技術協會認可證書，需單獨支付證書費用RMB 200/張。
 
課程收益：
通過學習人工智能的前世今生，結合對國產AI先鋒Deepseek的剖析，幫助企業開拓思路、積極探索AI智能體的更多應用；認識通用人工智能的潛力以及其他生成式AI工具所代表的技術突破，初步掌握AI的技術基礎包括數據與核心算法；能結合制造業實際場景，主動探索AI的不同應用范式；在AI涌動的大潮中客觀、理性、主動地認知AI的發展。
 
參訓對象：企業高管團隊、供應鏈管理、行政管理、生產管理、設備管理、質量管理、信息化系統等相關部門及企業數字化建設團隊和所有關注AI發展的個人。
 
授課形式：知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。
 
課程大綱：
1. 人工智能的前世今生和以Deepseek為代表的AI大模型
■  AI萌芽：馮諾依曼計算機與圖靈測試
■  AI認知：人工智能的定義與三大主流學派
■  AI發展：為什么以神經網絡為基礎的AI成為當下主流技術路線
■  案例介紹：從規則到統計——讓機器理解人類自然語言的曲折過程
■  Deepseek橫空出世的意義：打破Scaling Laws和AI創新加速
■  Deepseek成為數字化中樞（AI Agent）和R1模型的本地化部署方法
■  AI對制造業的賦能和影響特點：工業數據和工業機理的護城河
 
2. 理解AI必須掌握的深度學習和數學基礎
■  用數學方法描述語言規律和多維空間：白話線性代數、統計語言模型
■  機器學習思想與AI的核心算法神經網絡
■  “投喂數據”的背后邏輯：機器學習、深度學習與神經網絡
■  動畫演示：神經網絡及其學習機理（輸入層、隱藏層、輸出層）
■  神經網絡經典模型（Transformer等）及LLM大模型簡介
■  工業大模型的特點和應用簡介
■  工業大模型的特殊性及結構簡介
■  工業大模型與傳統大模型的比對
■  當前典型工業大模型舉例：離散、流程行業的大模型簡介
 
3. 基于工業AI的開發框架與LLM應用賦能場景
■  AI推動工業范式變革的趨勢
■  制造業數字化轉型的基本架構與工業AI開發框架概述
■  數字化轉型的評估與架構簡介
■  工業大數據的特點及應用現狀
■  從RAG、工作流到AI Agent的演進
■  RAG與自然語言的結構化處理：Text2SQL技術簡介
■  基于LLM的驅動的應用程序開發框架：Langchain與AnythingLLM
■  課堂討論：如何選擇工業AI開發主題與項目
■  基于Docker的AI Agent開發項目：n8n應用介紹
■  典型場景之一：基于AI的機器視覺在制造業檢測與安全領域的應用
■  機器視覺的應用架構和應用流程
■  案例分享：AI在鋼鐵行業的應用案例、電子行業組裝作業的應用（物料識別與防呆作業）
■  典型應用場景之二：基于國產AI急先鋒Deepseek大模型的應用探索
■  案例分享：車間生產排程的演進與APS算法（基于MATLAB程序的啟發式遺傳算法，染色體與適應度函數）
■  應用探索：自己動手，用Deepseek打造自己的APS AI Agent（注塑車間為例）
■  典型應用場景之三：基于大數據的設備故障診斷與預知性維護
■  設備預知性維護的分析框架簡介
■  案例分享：風電行業風機減速箱預知性維護解決方案（數據采集、故障模式、AI算法以及系統實現）
■  典型應用場景之四：AI Agent 在新材料、產品開發、物流動態調度等業務的應用探索
■  典型應用場景之五：AI在供應鏈需求預測中的應用實踐
■  傳統供應鏈管理的特點及預測方法
■  案例分享：家電行業預測的優化—基于LSTM算法的訓練和調優
 
4. AI未來：最好的時代，最壞的時代
■  失去工作的社會？—源于工業革命的依舊沒有消化完的信息革命
■  幾個議題：數據安全、保護隱私、工業模型
 
講師簡介：李老師
上海交通大學弗勞恩霍夫科創中心 高級顧問
上海交通大學*物流研究院 特聘專家
2002年上海某大型合資通信企業 供應鏈主管
1999年上海貝爾有限公司 項目經理
1996年西安交通大學 工學碩士
具有多年制造業運營管理、咨詢與培訓經驗，是國內制造業智能制造、數字化轉型項目資深專家。
針對國內制造型企業的特點和智能制造與數字化轉型的大趨勢，結合在德國工業4.0研修及日本豐田汽車的交流成果，李老師提煉出日臻完整的智能制造咨詢體系和實施方法，包括針對制造型企業的數字化工廠系統規劃方法以及工廠智能物流規劃，曾服務于大型央企、國企等多家大中型咨詢及數字化項目，其企業內部培訓和咨詢輔導客戶數量超過100家，各期公開課學員人數累計超過10000人次，咨詢項目既有管理完善的外資企業，也有快速擴張的民營企業。
作為智能制造合伙人和項目總監參與并負責多個咨詢項目的成功實施，善于與企業高層建立信任、暢通的溝通渠道，營造良好的項目運行環境。主要客戶遍及汽車、電子、通信、機械、醫療、食品、服裝等多個行業，咨詢項目以制造型企業的智能制造與供應鏈優化、數字化戰略與運營、工廠智能物流規劃等為主。
典型咨詢項目包括：
1. 中車集團XX機車的數字化工廠規劃項目
■  項目時間1期，共計7個月，擔任高級顧問
■  針對軌道交通裝備制造業特點和企業數字化轉型需求，基于ＭＯＭ和數字化工廠架構思想，通過從精益到智能六步法方法論，對業務和數據維度對工廠主要業務（曲軸、車身、動力、總裝等）優化，從人員、數據、技術、組織４個維度進行建模分析，為企業規劃基于集成業務平臺的智能工廠架構和實施路徑。
2. 中車集團YY機車的數字化工藝項目
■  項目時間1期，共計4個月，擔任項目經理
■  針對軌道交通裝備制造業特點和企業數字化轉型需求，立足工藝強基從工藝發展地圖、關鍵工序建模、核心工藝機理、工藝數據結構化梳理等主題優化、完善工藝管理體系與工藝數據基礎，結合主流PLM系統，為客戶定制化選型、開發，為企業構建工藝規劃與管理的數字化平臺。
3. 杭州XX（德資）汽車零部件企業數字化轉型工作坊
■  工作坊時間一周，擔任數字化戰略規劃顧問
■  結合標桿企業參訪，根據企業戰略與運營實際，對企業業務流程與企業架構進行評估研討，充分發揮運營團隊的經驗智慧，在理解數字化升級的創新性本質的背景下，制定企業數字化戰略與實施規劃。
■  重要輸出與建議：企業數字化戰略目標，業務架構與IT架構的匹配性，關鍵業務場景的數字化實施選擇等
4. 上海XX智能儀表有限公司（德資）智能工廠規劃項目
■  項目時間18個月，擔任項目經理和高級顧問
■  結合上海G60科創走廊建設，XX上海工廠為打造集團智能化標桿工廠，結合廠區擴建和MES、APS系統實施，立足精益化、智能化布局建設啟動智能工廠規劃項目。
■  項目工作分為兩個大的階段，工廠大布局和車間精益布局。經過一年半的規劃實施和建設，工廠格局與運營管理煥然一新。其中工廠物流整體效率提高25%。結合XX工廠各個不同工藝車間的特點，完成自動化和信息化升級，其中注塑車間的集中供料和自動化傳輸，直接降低40%以上的WIP，節省30%的物流成本。
5. 中國運動品牌特步集團泉州工廠供應鏈物流優化項目
■  項目時間2期，共計14個月，擔任項目經理和高級顧問
■  對其服裝原材料、鞋業原材料以及服裝和鞋業成品倉庫實施精益化改善，包括倉儲規劃、精益布局、物流設備、標識系統建設、呆滯物料清庫盤點、倉儲作業流程規范、績效指標建立等內容，大幅提高倉儲進出庫效率（成品倉出貨時間縮短35%），有效降低倉儲作業成本和勞動強度，得到客戶高度好評：“我們就需要這樣給現場更多細節指導的咨詢顧問！”
6. 中國首批創業板上市公司鄭州XX電子運營管理咨詢
■  第一期項目6個月，擔任項目經理和高級顧問
■  精益項目，負責生產計劃改善和庫存控制咨詢項目。對企業實現大規模產業化能力的提升奠定了堅實的基礎，其中一期庫存周轉率提升15％，SOP（銷售運作計劃）機制的建立對企業銷售模式與生產模式的匹配確定了具體的方法。
同時李老師講授的《數字化轉型的戰略與實施》、《工廠智能物流的規劃與實踐》、《工廠運營大數據的應用》、《智能趨勢下的生產排程與APS》、《倉儲日常管理實務》等課程深受廣大學員好評，學員反饋李老師學識豐富、思維敏銳，條理清晰，邏輯性、實務性強，善于針對學員和企業的實際需求組織課程內容，用生動豐富的實際咨詢案例與學員共同探討解決方案，課程內容翔實，案例生動。
熱門課程：
■  工廠運營大數據管理
■  智能趨勢下的生產排程與APS
■  工廠智能物流的規劃與實踐
■  高效倉儲管理與庫存控制
■  制造型企業的供應鏈管理
■  從精益工廠到數字化企業
■  智能工廠MES系統規劃與實施
■  施耐德燈塔工廠研學
 
AI數字化課程

轉載：//cqdwzx.com/gkk_detail/319739.html

已開課時間Have start time

2025-11-04 蘇州
2025-09-11 蘇州
2025-04-24 蘇州
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