课程ID:37056

李勇:AI应用培训|赋能生产管理,提升效率与质量的数字化转型之路

在AI与数字化快速发展的时代,如何有效运用AI大语言模型与项目管理知识提升生产管理水平?通过深度解析AI与数字化技术在生产制造中的应用,帮助企业管理者识别关键优化环节,提升决策能力与执行效率,真正实现生产效率与质量的双重提升。适用于茅台等制造业管理人员,以及希望借助AI与数字化转型的各类企业。

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曹大嘴老师
  • AI大语言模型深入理解AI大语言模型的基本概念及其在生产制造中的应用场景,为提升生产效率打下基础。
  • 数字化转型通过数字化技术的应用,优化生产流程、提升产品质量与降低生产成本,助力企业实现高效管理。
  • 项目管理PMP掌握项目管理的基本原则及其在生产制造中的应用,提升项目执行力与管理能力。
  • 智能制造结合AI与数字化技术,构建智能制造系统,提升生产流程的灵活性与响应速度。
  • 案例分析通过真实案例分析,帮助学员理解理论在实际生产中的应用,增强实践能力。

智能制造新思维:构建AI与数字化生产的系统能力 在当前数字化转型大潮中,企业需重新审视生产管理的方式与方法。通过对AI大语言及其他模型的深入理解,结合数字化生产的案例分析,帮助企业建立智能制造的系统能力,提升整体管理水平与市场竞争力。

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从理论到实践,构建生产管理新体系

课程重点围绕AI技术、数字化转型和项目管理三个核心领域,帮助企业管理者从全局视角理解和应对生产管理中的挑战与机遇。通过系统的知识框架与实践案例,提升企业的战略执行能力与市场竞争力。
  • AI技术应用

    通过AI技术优化生产效率与质量,帮助企业提升智能化水平与市场响应速度。
  • 数字化管理

    推动生产管理的数字化转型,增强资源配置的灵活性与效率,确保生产流程的高效运作。
  • 项目管理实践

    结合项目管理知识与AI技术,提升项目执行的规范性与有效性,保障生产目标的实现。
  • 系统思维

    培养学员从系统的角度看待生产管理问题,识别关键环节与改进机会,形成全面的管理思维。
  • 实战案例

    通过分析成功案例,帮助学员将理论知识转化为实际操作技能,提升业务执行力。
  • 风险管理

    识别与应对生产过程中的风险,确保项目的顺利推进与生产的稳定性。
  • 质量管理

    通过质量管理工具与方法,提升产品质量监控能力,实现从源头到成品的全程控制。
  • 成本控制

    运用数字化手段进行生产成本的精准核算与控制,保障企业的经济效益。
  • 团队协作

    提升团队间的协作能力,确保项目目标的一致性与执行的高效性。

提升生产管理能力,塑造企业竞争优势

通过系统学习与实战演练,企业管理者将掌握AI与数字化技术的应用能力,增强生产管理的整体效率与质量,最终塑造出具有竞争力的企业形象与市场地位。
  • AI技术理解

    深入理解AI大语言及其他模型的工作原理与应用领域,为后续的生产管理提供技术支撑。
  • 实践能力提升

    通过案例分析与实践演练,提升学员在实际工作中运用AI与数字化技术的能力。
  • 项目管理技能

    掌握项目管理的基础知识与方法,提升项目的规划、执行与控制能力。
  • 沟通与协作

    提高团队内部及跨部门的沟通能力,确保项目目标的有效达成与资源的合理配置。
  • 数据分析能力

    培养学员的数据分析能力,帮助其在生产过程中做出基于数据的决策。
  • 质量控制技巧

    掌握质量管理的基本工具与方法,提升产品质量监控与改进的能力。
  • 风险识别与管理

    提高学员对生产过程风险的识别能力,掌握风险应对策略与管理技巧。
  • 成本控制策略

    通过数字化手段掌握生产成本的控制与核算方法,提升企业的经济效益。
  • 智能制造思维

    将智能制造理念融入日常工作,推动企业管理模式的转型与升级。

解决生产管理中的关键问题,推动企业转型

通过系统培训,企业能够识别并解决在生产管理中面临的各类问题,推动整体管理体系的优化与升级,增强市场竞争力。
  • 生产效率低下

    通过引入AI与数字化技术,识别并优化生产流程,提升整体效率。
  • 质量控制难题

    运用质量管理工具与AI技术,强化产品质量监控,降低缺陷率。
  • 项目管理不规范

    提升项目管理的规范性与有效性,确保项目目标的顺利实现。
  • 团队协作不足

    通过提升沟通与协作能力,促进团队间的有效配合与资源共享。
  • 成本控制不力

    运用数字化手段进行精准成本核算与控制,保障企业盈利能力。
  • 市场响应迟缓

    通过实时数据分析提升市场响应速度,增强企业的市场竞争力。
  • 风险管理缺失

    建立完善的风险识别与应对机制,确保生产过程的稳定性与安全性。
  • 技术应用不当

    通过系统学习与案例分析,提升AI及数字化技术的应用能力,确保技术落地。
  • 管理体系不完善

    优化管理流程,健全管理制度,提升企业的整体管理水平。

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