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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

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

Start time:2026 Course duration: 12
Lecturer:李老师 Course price:¥5200
Days:2
Course location:上海、苏州
Professional Classification:生产管理类、生产管理类:生产管理体系、生产管理类:AI在生产管理中应用、AI技术应用、AI技术应用:AI技术应用、数智化应用、数智化应用:数智化应用
Category:
Job classification:
Keyword: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
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Course plan

City Days Price January February March April May June July August September October November December
苏州 2 520003-4
上海 2 520016-17

Background and goals

课程收益:
面向制造业高级管理与业务团队,深入浅出地剖析AI关键技术与大模型的结构,让学员深刻理解AI赋能制造业的底层机理,帮助企业开拓思路、动手尝试高价值场景开发与专业模型构建的主要工具链,理解工业逻辑的重构及企业战略、组织与技术的数字化变革。

课堂演示不同项目实例和相应工具链:基于n8n构建自然语言检索MES系统的Agent项目、通过YOLO模型开发工业缺陷检测项目等。通过场景案例的讲解(工艺,质量,排产,设备、供应链等),鼓励学员积极探索AI工业场景的落地及智能体构建实践。


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。

Suitable people overview

main content

课程大纲:
1. AI发展简史与关键技术简介
 AI发展简史与关键技术突破:从专家系统、机器学习到生成式AI
 案例介绍:从规则到统计——让机器理解人类自然语言的曲折过程
 大语言模型核心原理简介:Transformer架构、预训练、微调、提示工程
 动画演示:“投喂数据”的背后逻辑——卷积神经网络的结构与图像识别

 如何用个人电脑本地化部署通用大模型(Ollama及主流LLM)


2. 制造业数字化进程与AI重构逻辑
 制造业数字化进程的评估:从精益化、数字化到智能化
 AI对制造业的赋能和影响特点:工业数据和工业机理的护城河
 AI如何重构制造业底层逻辑:从“效率提升”到“逻辑重构”
 案例介绍:某非标高端装备制造企业的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)
 AI+制造业的新范式:工业大模型的特点和应用简介
 工业大模型的特殊性及典型实践简介
 案例介绍:卡奥斯注塑工艺大模型是如何诞生的?
 关键技术:“通用大模型+行业微调”与“行业大模型从零训练”的选择

 课堂讨论:不同行业应用工业大模型的切入点和产业鸿沟评估(时序数据、机理模型等)


3. 高质量数据与“专精”模型的构建生态——体验训练自己的大模型
 缺乏行业数据训练的通用大模型的局限性(幻觉、适应性、时效性)
 工业大数据及企业基础语料的特点(多源异构、价值密度低、数据获取难度大)
 高质量数据集与平台的建设实践
 高质量数据集的特征(技术含量、知识密度、价值应用)
 建设思路:工程、规范、工具、组织“四位一体”
 案例演示:科大讯飞的高质量数据集平台与构建实践介绍
 大模型的训练过程简介(数据集、模型结构、训练配置、评估与部署)
 课堂演示:简单了解大模型的开发环境(基于Python与PyTorch的模型训练)

 课堂演示:工艺语料的“词嵌入”、特征提取、多模态模型CLIP的训练与微调


4. 工业智能体的技术简介及实践演示
 从RAG、工作流到AI Agent的演进
 工业智能体的关键能力:感知环境、自主决策、执行动作、持续学习。
 案例介绍:智能体在制造业的应用模式

 课堂演示:基于n8n构建自然语言检索MES系统的Agent项目


5. 基于AI开发的制造业赋能场景介绍
 典型场景之一:基于AI小模型的机器视觉应用
 机器视觉的应用架构和应用流程
 课堂演示:基于YOLO的工件缺陷视觉检测—数据集、训练与算法
 AI知识迁移的主要形态及增量训练的实践
 案例分享:AI在钢铁行业的应用案例或电子行业组装作业的应用(物料识别与防呆作业)
 典型应用场景之二:基于深度学习的高级计划排程APS
 案例分享:车间生产排程的演进与APS算法(基于MATLAB程序的启发式遗传算法,染色体与适应度函数)
 应用探索:自己动手,用Deepseek打造自己的APS AI Agent(注塑车间为例)
 典型应用场景之三: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
 多模态注意力机制在检测中的应用
 案例介绍:德国莱茵检测全自动智能无人值守实验室SMART LAB
 典型应用场景之四:AI在供应链需求预测中的应用实践
 传统供应链管理的特点及预测方法
 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


6. 工业逻辑的重构与企业变革
 工业引擎的AI重构:从“效率提升”到“逻辑重构”
 实施方法论精要:战略对齐、场景优选、技术选型、组织变革
 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

 几个议题:数据安全、保护隐私、机理模型

主办单位:
上海复锐企业管理咨询有限公司
联系方式:
电话:021-65210156、021-65214838  18917636997
网址:www.free863.com
周末及下班时间服务热线:13817832229

Instructor

讲师介绍:李老师
 西安交大工学硕士
 27年制造业运营与咨询经验
 上海交大弗劳恩霍夫科创中心高级顾问、上海交大中美物流研究院特聘讲师
 数字化转型与智能制造专家
 精益生产与物流规划
 AI工业赋能应用
工作经历:
 27年制造业运营与咨询经验,其中8年世界500强企业制造与供应链实操经验
 曾赴德国研修工业4.0、日本丰田研修精益管理
 对生产运营、智能制造有深刻的理解和应用,提炼的智能制造与数字化工厂规划方法,已服务于大型央企、国企等多家大中型企业咨询及数字化项目,企业内部培训和咨询辅导客户数量超过100家。熟悉汽车行业(整车、零部件)、轨道交通装备、服装供应链、电子信息产业、家电、化工、新能源等十几个行业运营模式。
主要擅长课程:
《智能制造与数字化工厂规划》
《AI重构制造业数字化创新》
《数字化战略转型与实践》
《工厂智能物流的规划与实践》
《AI在工业检测中的应用与工具链》
服务过的咨询项目:
 中车集团系列数字化转型辅导与咨询项目
 苏州莱顿汽车零部件智能产线项目
 上海真诺智能仪表有限公司智能工厂规划项目
 首批创业板公司郑州XX电子运营管理咨询
 特步集团工厂仓储物流优化项目
 海尔工厂计划体系优化与APS咨询项目

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