本课程聚焦工业4.0背景下，利用Deepseek、物联网及计算机视觉等技术重塑设备管理与采购供应链体系。通过解析预测性维护、零缺陷管理及智能决策逻辑，帮助企业管理者掌握从数据治理到场景落地的全链路方法，实现故障预警、效率提升与供应链断货风险降低，推动企业数字化转型与价值创造
企业董事长、总经理及副总经理等高层管理者、负责智慧产业转型与数字化建设的负责人、设备管理、采购供应链管理及生产运营部门主管、希望了解AI在制造业落地应用的技术与管理骨干
设备故障多为事后发现，缺乏有效的预测性维护手段，导致非计划停机成本高。 采购供应链管理依赖人工经验，缺乏数据支撑，易出现断货或库存积压风险。 企业内部数据孤岛严重，数据质量参差不齐，难以支撑AI模型的有效训练与应用。 对AI技术存在误解，不清楚如何结合具体业务场景（如尺寸检验、行为管控）落地。 缺乏系统性的数字化架构设计，智能终端与大模型之间未能形成有效的闭环联动
随着工业4.0时代的到来，人工智能技术正深度融入制造业的采购供应链与设备管理体系。通过机器学习、计算机视觉和物联网等技术的融合，AI不仅实现了检测效率的指数级提升，更构建起覆盖产品全生命周期的智能质控网络
当前，中美科技角力加速了数字化与AI技术的登顶进程，Deepseek等大模型的横空出世为企业提供了新的技术抓手。传统的设备维修模式正从事后维修向预测性维护转变，旨在实现零缺陷管理
然而，许多企业在应用AI时面临数据治理难、场景选择模糊等挑战。本课程旨在厘清业务+AI与数据+AI的价值路线，通过真实案例解析，帮助企业打破技术迷雾，实现从感知、预测到决策的全面升级
线下授课
人工智能AI与数字化实战专家
人工智能AI与数字化实战专家，曾任徐工汉云首席技术专家。擅长AI+工业互联网应用及数字化工厂规划，主持参与27个大型数字化工厂项目，致力于推动企业数字化转型与一线管理数字化赋能
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