AI如何重构制造业数字化创新-基于制造业各应用场景的案例分享
课程单价：￥5200元
课程收益：面向制造业高级管理与核心业务团队，深入浅出地剖析AI+制造的关键技术与落地方法，让学员深刻理解AI赋能制造业的底层逻辑，帮助企业开拓视野、尝试高价值场景开发与专业模型的构建，理解工业逻辑的重构及企业战略、组织与人才的数字化变革。
课堂演示大量不同技术与项目的落地方法和工具链：AI工艺知识库构建、基于n8n构建自然语言检索MES系统的Agent项目、通过YOLO模型开发工件缺陷检测项目等等。通过丰富场景案例的讲解（工艺，质量，排产，设备、供应链等），鼓励学员积极探索AI+制造的落地及智能体构建实践。
参训对象：企业高管团队，供应链管理、生产运营、工艺管理、设备管理、质量管理、信息化系统等相关部门及企业数字化建设团队和所有关注AI发展的个人
授课形式：知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与
课程大纲
1.制造业数字化进程与AI技术简介
-- 理性认识目前AI热点的底层逻辑关系（LLM、RAG、Agnet）
-- 动画演示：AI如何听懂人话——语言大模型揭秘：Token与向量化
-- 动画演示：AI如何看懂图像——理解基本的神经网络和深度学习
-- 如何本地化部署通用大模型（Ollama及主流LLM）
-- 制造业数字化进程的评估：从精益化、数字化到智能化
-- AI技术的演进及其在工业领域的应用介绍
-- AI重塑制造业逻辑：从“效率提升”到“逻辑重构”
课堂演示：某非标装备制造的AI赋能实践（非标项目的技术解读、AI装配工艺的降本增效等等）
2.AI +制造的核心技术与工程基础简介
-- AI工业模型的特点和应用简介
* 案例分享：注塑工艺大模型是如何诞生的？
* 关键技术：“通用大模型+垂类小模型”与“零训练与微调”等的选择
-- 高质量工业数据集的建设与实践
* 工业大数据及企业语料的特点（多源异构、价值密度低、数据获取难度大）
课堂研讨：工艺语料的“结构化”、“词嵌入”与特征提取等
-- 从“数据处理”到“智能问答”再到“智能体应用”的全链路AI工程基础
* Python数据工程与开发环境简介（不强制要求全体成员必备）
课堂演示：高热度开源智能体Openclaw（小龙虾）应用与安全简介
课堂演示：工业智能体与基于n8n搭建自然语言检索MES系统的Agent
3.基于AI的制造业赋能案例简介（时间所限，重点介绍3个场景）
-- 典型场景之一：基于AI小模型的机器视觉应用
* 传统检测与AI机器视觉检测的差异
课堂演示：基于YOLO的工件缺陷视觉检测—数据集、训练与算法
-- 典型场景之二：基于深度学习的高级计划排程APS
-- 案例分享：车间生产排程算法（基于MATLAB的启发式遗传算法，染色体与适应度函数）
课堂演示：自己动手，用LLM打造自己的APS AI Agent
-- 典型场景之三：基于AI的设备故障诊断与预知性维护
* 基于深度学习的多模态特征融合技术
课堂演示：风电设备齿轮箱预知性维护项目介绍
-- 典型场景之四：AI在新材料、产品开发等的应用探索
* AI时代的新材料与产品开发特点
* 案例分享：基于AI创成式设计的电机底座开发项目
-- 典型场景之五：AI在供应链需求预测中的应用实践
* 时序数据的特点与LSTM算法简介
* 案例分享：家电行业预测的优化—基于LSTM算法的训练和调优
-- 其他典型场景（AI可视化OEE看板、基于AI优化的车间AGV调度系统、AI生成质量8D报告等）… …
4.AI落地项目的前置评估与实施路径
课堂讨论：应用工业AI的切入点和行业价值评估
-- AI生态合作的策略：如何与云厂商、咨询公司、专业AI服务商协同
-- 关于AI复合型人才与FDE工程师
-- AI+制造项目落地的8大实施步骤简介
* 场景识别的量化评估标准
课堂演示：赋能主题、技术拆解与场景描述链路表（示例）
* 如何准备高质量数据以及数据治理简介
* 项目立项与MVP简介
* 其他实施步骤简介… …
