课程总览
内容重点
- 导入：AI赋能的制造业困局破壁（0.5h）
- 破局三角模型
- 课程双引擎设计：上午攻克技术可行性 → 下午聚焦业务落地性
AI驱动智能制造转型：本地化部署与场景落地
AI赋能的制造业困局破壁之后继续拆到破局三角模型和上午攻克技术可行性 → 下午聚焦业务落地性，让参训团队知道第一轮该跟进什么
授课讲师：
冰洋 · 数字化转型与AI智能体实战专家
课程大纲
制造场景智能革命——从预测维护到工艺跃迁（1.5h）
内容重点
- 知识模块
- 设备预测性维护
- 技术原理：LSTM算法解析变压器油温异常预警（类比人体体温持续监测）
- 案例：某特高压厂线圈故障预测准确率↑92%（需本地化部署原因：数据涉密）
- 工具：故障根因分析仪 + 动态阈值设置模板
大模型本地化部署——从硬件选型到混合云架构（1h）
内容重点
- 知识模块
- 硬件条件清单（文档2技术支撑层）
- 组件
- 基准要求
- 天威场景建议
适合对象
基建主管数字化转型决策者、技术总监生产负责人、it
课程定位与主要问题
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时，可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点
核心收益
- 场景边界更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
- 提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
- 流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
- 人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从AI赋能的制造业困局破壁切入，再对齐破局三角模型与课后复用方式。
课程时间
1天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01AI赋能的制造业困局破壁
02破局三角模型
03课程双引擎设计：上午攻克技术可行性 → 下午聚焦业务落地性
04制造场景智能革命——从预测维护到工艺跃迁
05知识模块
讲师介绍
冰洋
数字化转型与AI智能体实战专家
数字化转型与AI智能体实战专家。北航硕士，前华为/腾讯架构师。擅长企业架构顶层设计、AI智能体工程及数据治理，主导多个千万级标杆工程，致力于将前沿技术转化为可落地的生产力工具
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本课程页面围绕《AI驱动智能制造转型：本地化部署与场景落地》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
基建主管数字化转型决策者、技术总监生产负责人、it。
学习这门课可以获得什么收益？
识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法。
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
