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      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

      (本課程滾動開課,如遇開課時間或者地點不合適,請撥打13718601312咨詢最新時間、地點等培訓安排!)

      培訓安排:2025年4月24-25日 蘇州
      培訓費用:原價5000元/人,特價3000元/人;2人組團2500元/人;3人及以上2000元/人(含授課費、資料費、午餐費、茶點費、會務費、稅費)
      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。
      課程收益:
      通過學習人工智能的前世今生,深刻理解AI的技術邏輯;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;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,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。
      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:
      (第一天)

      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:人工智能的定義與主流學派
          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
          “投喂數據”的背后邏輯:機器學習、深度學習與大語言模型LLM
          當前AI的典型產品ChatGPT和Deepseek的客觀比較
          擴散模型+Transformer通用人工智能的典型代表——SORA
          看看Deepseek如何“理解”人類句子
          Deepseek的三大技術特點(高性能、低成本、開源)
          Deepseek橫空出世的意義:打破Scaling Laws和AI平權化
          Deepseek的企業應用價值(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不同于LLM對社會面的影響:數據和機理的護城河
      2、理解AI必須掌握的深度學習和數學基礎
          用數學的方法描述語言規律:統計語言模型簡介
          用數學的方法描述多維空間:向量與線性代數
          機器學習思想與AI的核心算法神經網絡
          機器學習的類別與算法演變
          動畫理解神經網絡及其學習機理(輸入層、隱藏層、輸出層)
          課堂演示:基于MATLAB語句的神經網絡人臉識別訓練和判別介紹
          神經網絡經典模型(CNN、GAN、LSTM以及Transformer)簡介
          大模型和AIGC簡介
          大模型的機制(預訓練、微調)和類別
          大模型的發展要素(算法、算力、數據)
          當前AIGC的主要應用(文生XX及Deepseek基礎應用)
      3、基于AI的制造業典型應用及創新
          制造業數字化轉型的基本架構沒有變化
          制造業AI應用的前提及典型場景概述
          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(熱軋帶鋼缺陷檢測與鋼包內襯熔損識別)
          案例分享:AI在電子行業組裝測試的應用案例(物料識別與防呆作業)

      (第二天)
          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
          充分了解Deepseek類大模型的四種典型應用范式
          充當制造業多系統集成環境中的AI Agent地位
          案例分享:車間生產計劃排程與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
          工業大數據的特點、典型算法與工業機理
          應用探索:如何解決設備故障數據有限以及故障機理未知等問題?
          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、采購成本降低等業務的應用探索
          應用探索:課堂分組討論
          典型應用場景之五:AI在供應鏈需求預測中的應用實踐
          傳統供應鏈特點及預測方法
          案例分享:家電行業需求預測——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——從工業革命開始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、機器學習的解釋
       
      培訓講師:李老師
          ·西安交通大學工學碩士
          ·上海交通大學弗勞恩霍夫科創中心高級顧問
          ·上海交通大學中美物流研究院特聘專家
          ·曾任上海某大型合資通信企業供應鏈主管
          ·曾任上海貝爾有限公司項目經理
          李老師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。
      培訓咨詢服務企業:
          ·汽車及其供應鏈行業:沈陽寶馬、上海大眾、東風本田、長安福特馬自達、浙江吉利、上海現代摩比斯、北京汽車、蘇州萊頓汽車零部件、浙江鄭泰集團(汽車鋁輪工廠)、無錫威孚高科技集團、上海科士達華陽、李爾汽車配件
          ·電子電氣行業:青島海爾、青島海信、青島安普泰克(AMP)、上海真諾儀表、飛利浦(上海總部)、上海先進半導體、河南漢威電子、正泰電器、德力西電器、杭州玳能電腦、南京熊貓電子、蘇州伊頓電器、蘇州優利康聽力技術
          ·醫藥食品行業:重慶太極集團、揚子江藥業、上海荷美爾食品有限公司、天津卡夫食品、上海嘉里糧油、無錫紐迪西亞制藥、河南宛西制藥
          ·裝備制造行業:上海電氣集團、中車株洲機車、中車資陽機車、中車洛陽機車、成都中車四方軌道交通裝備、長沙中聯重科、無錫先導智能裝備、沃爾沃重工、上海神開集團、蘇州迅達電梯、浙江盾安集團、沈陽愛默生環境技術
          ·化工鋼鐵行業:南京揚子巴斯夫、上海寶鋼工業技術、圣戈班研發(上海)、寧波萬華
          ·能源動力行業:國電聯合動力、浙江國華寧海電廠、金風科技(北京)天誠同創、揚州晶澳太陽能、南京南瑞繼保
          ·服裝行業:特步(中國)有限公司、申洲國際
          ·其他:臺積電半導體(上海)、沈陽東軟集團、上海安吉物流、上海東冠紙業、蘇州吉田

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      電子郵件:25198734@qq.com  11075627@qq.com

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      ·按培訓課題:
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