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枫影(王鸿华):制造业AI应用|解锁智能制造的未来,助力企业高效转型

随着AI大模型的崛起,制造业的未来充满机遇与挑战。这一培训将深入探讨AI的工作原理及其在制造业的广泛应用,帮助企业打破传统思维,促进数智化转型。课程结合实践案例,通过小组讨论与项目引导,使学员能够运用AI技术提升效率、降低成本,从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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曹大嘴老师
  • AI基础深入了解AI的发展历程、工作原理与主要流派,为后续应用打下坚实基础,帮助学员构建AI思维框架。
  • 应用场景挖掘AI在设计、生产、质量控制等领域的具体应用,帮助企业识别适合自身的智能化改造路径。
  • 智能制造从业务架构到职能部门的改造,系统解析智能制造的核心思想与实施策略,助力企业实现数字化转型。
  • 数智化转型探讨数智化转型所需的要素,包括数据架构、组织保障及制度保障,帮助企业全方位规划转型路径。
  • 市场竞争力结合市场趋势分析,提供数据驱动的决策支持,提升企业在智能时代的市场竞争优势。

AI赋能制造业:构建智能化转型的关键路径 在智能化浪潮下,制造业亟需拥抱AI技术,通过系统化学习实现管理与生产方式的全面升级。课程将围绕AI的发展、应用场景及转型要素展开,帮助企业明确数智化改造的方向与路径,提升市场竞争力。

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全方位解析智能制造的转型之路

针对制造业面临的转型挑战,课程将从AI基础知识到具体应用场景,全面分析智能制造的实施路径,帮助企业理清思路、明确方向。
  • AI的起源与发展

    通过对AI起源与发展历程的系统分析,帮助学员理解AI技术的演变过程及其在制造业中的重要性。
  • AI学习范式

    重点讲解监督学习、无监督学习、强化学习等AI学习范式,帮助企业识别适用的技术方案。
  • 智能制造业务架构

    深入探讨智能制造的业务架构,包括设备、生产计划、品控等,帮助学员掌握业务转型的整体框架。
  • AI应用实例

    通过具体的AI应用案例,解析在设计、生产、质量控制等领域的实施效果,提升企业的实践能力。
  • 数智化转型要素

    系统讲解数智化转型的关键要素,为企业提供全面的转型战略基础。
  • 环保与安全

    探讨环保与安全领域的AI应用,通过智能化手段提升企业的社会责任与安全管理水平。
  • 客户服务与市场拓展

    分析AI在客户服务与市场拓展中的应用,帮助企业提升客户体验与市场响应能力。
  • 组织变革

    探讨在数智化转型过程中,企业组织结构与文化的变革需求,以确保转型的顺利进行。
  • 实施路径规划

    结合企业实际情况,制定切实可行的AI实施路径,确保转型成果的落地。

掌握AI技术,提升制造业竞争力

通过系统的学习与实践,参与者将全面掌握AI技术应用于制造业的各个环节,助力企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。
  • 理解AI的基本原理

    深入理解人工智能的基本概念、工作原理及发展历程,为后续应用打下基础。
  • 识别AI应用场景

    能够识别制造业中AI的具体应用场景,提升企业在智能化转型中的决策能力。
  • 掌握智能制造框架

    系统掌握智能制造的业务架构与转型要素,为企业的数智化发展提供理论支持。
  • 提升市场分析能力

    通过数据分析提升市场洞察能力,帮助企业快速响应市场变化,增强竞争优势。
  • 推动组织变革

    具备推动组织变革的能力,确保转型过程中各项措施的有效落实。
  • 实践AI应用

    通过实践案例提升AI技术在设计、生产、质量控制等领域的应用能力。
  • 优化决策能力

    利用数据驱动的决策支持,增强企业在市场竞争中的决策能力。
  • 提升安全管理水平

    结合AI技术提升企业的安全管理与环保能力,维护企业的社会责任。
  • 构建高效团队

    学习如何构建高效的市场作战型团队,提升企业的整体执行力。

解决制造业转型中的痛点问题

通过系统的学习与应用,帮助企业识别并解决在转型过程中遇到的各类痛点,提升运营效率与市场竞争力。
  • 传统模式束缚

    打破传统制造模式的束缚,通过AI技术实现生产与管理的智能化,提升企业响应速度。
  • 市场竞争压力

    提升市场分析与决策能力,帮助企业在激烈的市场竞争中找到突破口。
  • 转型策略不明

    为企业提供清晰的数智化转型策略,确保转型过程的有效性与系统性。
  • 技术应用不足

    通过实践案例分析,帮助企业识别适合的AI技术应用场景,提升技术利用率。
  • 组织结构僵化

    推动组织结构与文化的变革,确保企业在转型过程中保持灵活性与适应性。
  • 安全隐患管理

    通过智能化手段提升安全管理水平,减少安全隐患,维护企业声誉。
  • 客户服务不足

    提升客户服务能力,通过AI技术实现个性化服务,增强客户满意度。
  • 数据管理混乱

    优化数据管理与治理流程,确保企业在转型过程中数据的安全性与可用性。
  • 环保责任缺失

    通过智能化手段提升环保管理水平,确保企业在转型过程中履行社会责任。

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