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李勇:AI大模型赋能生产制造|提升效率与质量,破解行业痛点

在AI技术飞速发展的今天,企业面临如何有效运用AI工具与大模型来优化生产过程的挑战。通过深入解析AI大模型的基本概念、应用领域及实际案例,帮助学员掌握AI在生产制造中的应用方法与技巧,识别可优化环节,从而提升生产效率与质量,推动企业的持续发展。

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曹大嘴老师
  • 机遇与挑战分析AI大模型对生产制造带来的机遇与挑战,理解其在行业中的应用前景与潜在风险。
  • 基础认知深入了解AI大语言模型的定义、特点以及技术架构,掌握指令模型与推理模型的区别及应用场景。
  • 应用场景探讨AI大模型在生产制造中的具体应用场景,如何通过AI提高生产效率与质量。
  • 生产管理掌握AI在生产计划、调度优化、过程监控、质量管理等方面的具体应用与优化方法。
  • 办公效率分析AI在日常办公中的应用,提升方案撰写、文案润色等环节的效率与质量。

AI赋能生产制造的全景视角 课程围绕AI大模型在生产制造中的应用展开,涵盖机遇与挑战、基础认知、典型场景、管理赋能、效率提升等多个维度,帮助企业系统性理解AI的价值与实践路径。

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AI赋能生产制造的关键环节

通过深入分析各个环节,帮助企业打通生产制造的AI应用链条,实现高效管理与决策。
  • AI大模型概述

    详细讲解AI大模型的基本概念、工作原理及其在各行各业的应用案例,以便学员全面理解AI的潜力。
  • 应用案例分析

    结合实际案例,探讨AI大模型如何在生产制造中优化流程,提升效率与质量。
  • 技术架构解析

    深入分析DeepSeek等大语言模型的技术架构与核心原理,帮助学员理解不同模型的优势与应用。
  • 调度与监控

    探讨AI如何在生产计划与调度、过程监控等环节发挥关键作用,提高整体管理效率。
  • 质量与成本控制

    分析AI在生产质量管理与成本控制中的应用,提升企业竞争力与市场响应能力。
  • 文案与数据处理

    研究AI在文案撰写、数据分析及会议总结等日常办公环节的应用,提高工作效率。
  • 伦理与挑战

    讨论AI大模型在应用中的伦理问题与挑战,帮助学员在实践中规避潜在风险。
  • 实践演练

    通过现场实战演练,巩固学员对AI工具与大模型应用的理解与掌握,增强实际操作能力。
  • 未来展望

    展望AI大模型在生产制造领域的未来发展趋势,激励学员在行业中探索新机遇。

掌握AI赋能生产的核心能力

通过系统学习与实战演练,提升学员在AI赋能生产中的应用能力与决策水平。
  • 理解AI大模型

    掌握AI大模型的基本概念与应用领域,为后续学习打下坚实基础。
  • 应用方法掌握

    学会AI工具在生产制造中的应用方法与技巧,提升实际操作能力。
  • 识别优化环节

    能够识别生产制造中可运用AI进行优化的环节,并提出相应的解决方案。
  • 管理决策能力

    具备运用AI工具进行生产制造管理和决策的能力,提高企业运营效率。
  • 实践操作能力

    通过实战演练,将所学知识转化为实践能力,能够独立实施AI相关项目。
  • 跨部门协作

    提升跨部门协作能力,推动AI在企业内的多方位应用与落地。
  • 前瞻性思维

    培养前瞻性思维能力,能够在快速变化的市场环境中把握AI发展的机遇与挑战。
  • 持续学习能力

    激发持续学习的动力,跟随AI技术的发展不断更新自己的知识与技能。
  • 创新能力提升

    通过AI赋能,提升团队的创新能力,推动企业持续发展与转型。

解决企业面临的关键问题

通过系统学习AI大模型,帮助企业有效应对生产制造中的挑战与痛点,提升整体竞争力。
  • 效率低下

    通过AI工具优化生产流程,提升生产效率,降低人力成本。
  • 质量控制难

    运用AI技术加强生产过程的监控与质量管理,确保产品质量稳定。
  • 决策依据不足

    利用AI进行数据分析与决策支持,提高决策的准确性与科学性。
  • 成本控制难

    通过AI优化生产成本控制,提升资源利用效率,降低企业运营成本。
  • 市场适应能力弱

    学会运用AI快速响应市场变化,提升企业的市场适应能力。
  • 技术应用局限

    打破传统思维,推动AI技术在生产制造各环节的深度应用与落地。
  • 管理协同难

    通过AI促进跨部门协作,提升企业内部管理的协同效率。
  • 创新能力不足

    激发团队的创新思维,推动AI赋能的创新实践,提升企业核心竞争力。
  • 人才培养不足

    培养企业内AI应用的人才,提升企业的技术竞争力与市场领导力。

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