第一章 AI+DS技术基础与行业应用
内容重点
- 1. AI与大数据核心原理
- 1. 解析AI机器学习、深度学习、计算机视觉等技术在安全生产中的作用机制
- 2. 介绍大数据（DS）分析在设备数据挖掘、风险趋势预测中的应用逻辑
- 2. 煤炭设备维修场景的AI实践
- 2. 演示：基于视觉识别技术的维修车间人员违规操作（如未佩戴防护装备）实时检测
AI智驱·神东设备安全运维实战营
AI与大数据核心原理需要接到岗位场景，AI+DS技术基础与行业应用和解析AI机器学习、深度学习、计算机视觉等技术在…会帮助团队确认边界与后续动作
授课讲师：
李涵 · 安全生产管理与应急指挥专家
课程大纲
第二章 安全生产管理流程智能化升级
内容重点
- 1. 传统安全管理痛点与AI赋能
- 1. 梳理设备维修中风险辨识、隐患排查的传统流程及效率瓶颈
- 2. 引入AI
- 工具：利用智能巡检系统替代人工巡查，通过图像识别自动定位设备螺栓松动、线路老化等隐患
- 2. AI驱动的应急响应优化
第三章 设备全生命周期智能管理
内容重点
- 1. 预测性维护技术应用
- 1. 学习通过AI分析设备历史运行数据（如电流、温度、磨损度），预测故障发生概率
- 2. 实操：使用设备健康管理平台，模拟生成维修计划与备件采购清单
- 2. AI辅助维修工艺优化
- 1. 案例：AI指导焊接机器人路径规划，提升矿用支护材料焊接质量与安全性
第四章 安全培训与法规合规创新
内容重点
- 1. AI沉浸式培训体系构建
- 1. 体验VR模拟维修场景，如高压设备带电检修操作规范训练
- 2. 智能合规管理工具应用
- 1. 介绍AI合规监测系统：自动抓取最新安全生产法规，比对企业操作流程漏洞
- 2. 演示：利用自然语言处理（NLP）技术生成合规自查报告，降低法律风险
第五章 创新实践与未来展望
内容重点
- 1. AI+DS技术的创新应用探索
- 1. 研讨AI在维修中心绿色生产中的应用，如能耗智能调控、废弃物处理优化
- 2. 头脑风暴：结合神东专利技术储备，提出AI与设备维修融合的创新方向
- 2. 行业发展趋势与企业战略
- 1. 分析全球煤炭行业AI安全管理前沿案例，预判技术演进路径
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式
课程定位与主要问题
AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕AI+DS技术基础与行业应用明确判断口径和处理优先级
- 用AI与大数据核心原理安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走解析AI机器学习、深度学习、计算机…相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
神东煤炭集团设备维修中心作为煤炭行业设备保障核心单位，承担着高精密采掘机电设备维修、制造及技术服务等关键任务。作业场景中设备复杂、流程精密，潜在机械伤害、电气故障、粉尘爆炸等安全风险。随着智能化转型加速，传统安全管理模式已难以满足现代化生产需求。将AI与大数据（DS）技术深度融入安全生产管理，通过智能监控、风险预警、设备预测性维护等手段，可显著提升安全管控效率，降低人为失误风险，为打造世界领先的智能化维修基地筑牢安全防线
课程时间
6小时
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+DS技术基础与行业应用
02AI与大数据核心原理
03解析AI机器学习、深度学习、计算机视觉等技术在安全生产中的作用机制
04介绍大数据（DS）分析在设备数据挖掘、风险趋势预测中的应用逻辑
05煤炭设备维修场景的AI实践
讲师介绍
李涵
安全生产管理与应急指挥专家
国家消防救援总局应急指挥中心副总工，注册安全工程师。深耕安全生产与应急指挥20年，擅长AI驱动安全风险防控及合规管理。主导多个大型安全项目，助力企业实现零事故目标，培养500+内训师，参与多项国家标准制定
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本课程页面围绕《AI智驱·神东设备安全运维实战营》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？
更适合业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，尤其适用于已经有具体业务任务、需要统一做法的团队。
学习这门课可以获得什么收益？
对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕AI+DS技术基础与行业应用明确判断口径和处理优先级。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
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
