AI助力制造业效能百倍提升
主讲：张峰老师
【课程背景】
在全球制造业向智能化、数字化转型的浪潮中，中国正以 “十四五” 规划和《智能制造发展规划（2021-2025年）》为指引，加速推进人工智能与制造业深度融合。当前，制造业企业面临三重核心挑战：
传统模式效能瓶颈：生产流程自动化程度低、数据孤岛现象显著，导致研发周期长（平均延长20%-30%）、生产成本高企（管理成本占比超15%），难以应对个性化定制需求；
技术应用碎片化：AI 技术（如机器学习、计算机视觉、工业互联网）与业务场景脱节，管理层缺乏系统性技术知识和落地方法论，转型投入回报率不足10%；
战略决策滞后：全球制造业竞争已从 “成本驱动” 转向 “数据驱动”，但80%的企业仍依赖经验决策，无法通过AI实现供应链预测、质量溯源、设备预维护等核心场景的智能化升级。
本课程聚焦制造业管理干部核心需求，构建 “政策认知-技术应用-管理创新-实战落地” 四维体系：通过解析国家AI发展战略与制造业政策框架，梳理AI在智能生产、质量管控、供应链优化等众多大场景的落地路径；结合工业互联网、数字孪生等技术，提供从战略规划到转型升级的全流程管理思路；通过标杆企业案例复盘，帮助管理者掌握AI驱动的业务流程优化方法，提升战略决策效率，实现从 “制造” 到 “智造” 的跨越式升级。
【课程收益】
通过课程学习，学员将获得以下核心能力提升与价值创造：
1. 政策与趋势洞察
掌握国家 “十四五” 智能制造政策体系与AI新基建布局，精准把握产业升级红利；
理解全球制造业AI应用趋势（工业4.0），建立技术前瞻性思维。
2. 场景化应用能力
精通AI在制造业八大核心场景的落地路径：
▶ 智能生产制造：AI视觉检测、数字孪生产线；
▶ 智能流程控制：AI智能管控流程、智能化巡检；
▶ 设备管理：设备故障预警与寿命预测；
▶ 智能化维护：基于AI的维护策略动态优化
▶ 供应链优化：需求预测模型、供应链物流调度；
▶ 物流智能化：物流路径优化与风险预警
▶ 质量管理：实时质量溯源系统、预测性维护；
▶ 研发创新：生成式AI辅助设计、工艺优化算法；
3. 管理决策升级
掌握 “AI战略转型路线图” 工具，制定符合企业实际的智能化转型路线图；
建立数据驱动决策思维，学会用 数据治理思维，利用AI大模型优化生产排程、成本核算、市场预测等核心流程。
4. 组织与人才赋能
理解AI对制造业组织架构的重塑逻辑（如跨职能数字团队搭建）；
掌握AI人才培养与引进策略，构建 “技术+业务” 复合型团队。
【课程特色】
· 深度行业适配：聚焦制造业核心场景，结合最新前沿技术解决实际问题。
· 前沿技术融合：涵盖工业4.0、工业大模型、工业物联网等新兴趋势。
· 案例驱动：全球标杆企业实践与本土化落地经验结合。
【课程对象】制造业企业中高层管理者（生产管理、技术研发、供应链负责人等）
【课程时间】0.5天（6小时/天）
【课程大纲】
一、AI认知思维的起点——拥有AI思维、构建AI认知
影片：《AI重塑未来》
1．AI成为国家和全球企业的首要战略
(1) 全球竞争市场格局的巨变
(2) 百年未有之大变局影响深远
(3) 国家数字化转型和智能化顶层设计
(4) “人工智能+”成为中国国家战略
(5) AI替代的旧职业和AI创造的新职业
(6) 新转变带来新思路，新营销带来新机遇
(7) AI开启智能商业模式新时代
(8) 企业实现智能化转型的必要条件
2．人工智能基本概览
(1) 人工智能的定义
(2) 人工智能的发展历程
(3) 人工智能的分类
(4) 人工智能的核心要素
(5) 云计算、大数据、人工智能的关系
影片：《机器狗的发展历程》
3．大模型与DeepSeek核心技术
(1) 大模型的定义
(2) 大模型的工作机制
(3) 预训练和微调
(4) 大模型和小模型的差异
(5) 大模型的类别
(6) 大模型发展的必要条件
(7) 大模型在工业场景的适配性分析
(8) DeepSeek大模型核心优势
(9) DeepSeek大模型版本特点与部署方式
(10) DeepSeek大模型在国内外的发展现状与趋势
(11) DeepSeek大模型在制造业的独特优势
(12) DeepSeek大模型在使用中的六大阻碍
二、智能制造行业概述——智能制造的知识与发展
1. 智能制造的基本定义与核心要素
(1) 智能制造的技术融合三大特征
(2) 智能制造的三大核心要素
(3) 智能制造的四大关键环节
(4) 智能制造的三大核心特征
(5) 智能制造与传统模式的对比
(6) 智能制造的常见三大模式
2. 智能制造的行业发展与政策
(1) 智能制造的发展历程与背景
(2) 智能制造的全球发展战略
(3) 智能制造的政策与技术支持
(4) 中国“智能制造2025”政策解读
(5) 智能制造的产业链分析
(6) 全球制造业智能化转型的六大误区
(7) 全球制造业智能化转型的四大核心痛点
影片：《三一重工的智能制造工厂》
三、智能制造场景应用——AI赋能制造业的典型应用场景
1. 生产优化与流程管理
· 智能排产与资源调度模型
· 生产缺陷实时检测与根因分析
· 能耗优化与碳足迹预测
2. 设备管理与预测性维护
· 设备故障预警与寿命预测
· 基于AI的维护策略动态优化
3. 供应链与物流智能化
· 需求预测与库存动态管理
· 物流路径优化与风险预警
4. 质量控制与工艺创新
· 智能质检（视觉检测、声纹分析）
· 工艺参数优化与新材料研发支持
5. 制造业智能化转型案例分享
· 某车企利用大模型实现焊接工艺优化，良品率提升15%
· 某车企利用大模型构建智能座舱系统
· 某车企利用大模型搭建混合云平台，构建了工厂数字化大脑，降低30%管理成本，提升20%的资源利用效率。
· 某企业基于大模型的智能仓储管理案例
· 某工业AI平台在设备预测性维护中的应用
四、智能制造的风险与挑战——安全、伦理与未来趋势
1. 风险与挑战
· 数据安全：工业数据隐私与跨境传输合规
· 伦理问题：AI决策透明性与责任归属
· 技术风险：模型泛化能力与极端场景应对
2. 未来趋势与战略机遇
· 技术融合创新：DeepSeek与数字孪生、工业元宇宙、机器人的融合
· 生产模式的人机协同：AI辅助决策与组织协同员工技能升级
· 可持续发展：节能减排与循环经济利用对社会与全球影响
· 全球制造业AI竞争格局与企业战略建议
3. 制造业企业智能化转型路线图
授课老师
张峰（AI智能） 企业AI智能化转型实战专家，曾任：阿里本地生活大学、支付宝大学专家讲师
常驻地：北京
邀请老师授课：13911448898 谷老师
