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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2, 另:送VIP会员两年 6SQ币 2000个, 证书可录入6SQ在线证书系统。
3, 全部课程支持入厂培训,请来电咨询报价.
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:

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)

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

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)… …

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… …
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