第一部分：战略与起点—绘制我们的AI作战地图
开场：AI在制造业的范式革命
- 从自动化到智能化：AI如何重塑制造企业的竞争力
- 跟学项目的价值：作为技术、方法论和人才的学习载体
- AI三套件解析：数据、模型、算法
成功启航：AI项目落地五步法框架总览
- 第一步：战略对齐与场景甄选
- 第二步：数据基石与可行性评估
- 第三步：技术选型与方案设计
- 第四步：试点实施与价值验证
- 第五步：规模化与持续运营
AI导入实战
本课程专为制造业管理者与技术负责人设计，系统解构AI项目从战略规划到规模运营的完整生命周期。通过五步法框架与全案例驱动教学，让参训团队掌握业务、数据、技术、组织的深度评估方法，规避落地陷阱，建立长效治理机制，实现AI价值在制造场景中的可靠、高效与规模化落地
授课讲师：
张忠新 · 人工智能AI与数字化实战专家
适合对象
企业董事长、总经理及副总经理、制造业智慧产业相关负责人、致力于务实推动AI应用的技术负责人、制造业业务部门管理者
课程定位与主要问题
战略脱节：难以将模糊的业务想法转化为可执行的AI项目，缺乏精准的需求对接能力。 评估缺失：缺乏从业务、数据、技术、组织四个维度进行可行性评估与优先级排序的系统方法。 数据困境：数据基础薄弱，存在数据孤岛、质量差、关联性弱等问题，导致项目仓促上马后搁浅。 选型盲目：技术选型脱离实际业务需求与团队能力，容易陷入为了AI而AI或过度炫技的陷阱。 推广受阻：试点阶段往往成功，但缺乏模型工程化与MLOps体系，导致规模化时效果衰减或运维成本过高。 治理缺位：忽略变革管理与伦理安全，一线员工抵触新系统，且缺乏长效的运营与治理机制
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕战略与起点——绘制我们的AI作战地图梳理关键判断点，避免停留在概念解释
- 借助第一步——战略对齐与场景甄选完成一次可复盘的应用演练
- 输出第二步——数据基石与可行性评估相关的后续跟进清单，方便课后跟踪
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。课堂从战略与起点——绘制我们的AI作战地图切入，再对齐第一步——战略对齐与场景甄选与课后复用方式。
课程时间
6小时
授课方式
线下授课/线上直播
课程内容重点
01第一部分：战略与起点——绘制我们的AI作战地图
02第二部分：第一步——战略对齐与场景甄选
03第三部分：第二步——数据基石与可行性评估
04第四部分：第三步——技术选型与方案设计
05第五部分：第四步——试点实施与价值验证
06第六部分：第五步——规模化与持续运营
课程大纲
第二部分：第一步—战略对齐与场景甄选
从有想法到可执行
- 工具一：问题定义画布，将模糊想法转化为清晰的问题陈述
- 示例解析：将智能排产需求转化为可量化的业务指标
- 工具二：价值-可行性矩阵，对项目进行可视化排序与决策
- 四类项目策略：快速取胜、战略投资、酌情处理、暂时规避
- 设定成功的北极星指标：确立单一、可量化的关键业务指标
第三部分：第二步—数据基石与可行性评估
数据：AI项目的石油与枷锁
- 数据资源盘点的三维度：数据源识别、数据链梳理、数据质量评估
- 数据源类型：IT系统数据、OT设备数据、外部数据、人工记录数据
- 数据质量评估标准：完整性、准确性、一致性、时效性
数据可行性的死亡之谷
- 可获取性评估：API、数据库直连、边缘网关及权限安全
- 可用性评估：数据清洗与标注现状
- 可关联性评估：通过关键键形成完整数据视图
- 数据治理与基础设施先行：投资数据平台与治理体系的重要性
第四部分：第三步—技术选型与方案设计
解构AI技术栈：从工具到能力
- 层级一：平台与工具（低代码/无代码平台、AI开发平台）
- 大语言模型应用平台：Copilot Studio在MES整合等场景的应用
- 计算机视觉平台：云上及本地化CV工具介绍
- 层级二：核心算法（机器学习、深度学习、大语言模型与智能体）
- 算法应用场景：工时预测、库存预测、视觉质检、智能问答等
技术选型决策框架
- 五维评分卡：问题类型、数据特征、团队技能、总拥有成本、集成复杂度
- 技术选型案例分析
第五部分：第四步—试点实施与价值验证
最小可行产品（MVP）的艺术
- MVP设计原则：聚焦核心价值假设，以最小成本快速验证
- 示例：智能库分析管理系统的MVP设计
- 试点范围选择策略：产线、产品家族或业务单元
- 构建跨职能团队：业务负责人、IT/OT工程师、数据科学家协作
- 建立反馈闭环：收集反馈、监控性能、量化影响以决定项目走向
第六部分：第五步—规模化与持续运营
从项目到产品：模型工程化与MLOps
- 概念漂移：模型变质的原因与持续监控必要性
- MLOps核心思想：自动化、标准化的训练、部署、监控与迭代流水线
- 运维成本管理：应对模型上线后的高额维护成本
组织能力与治理体系
- 建立AI治理委员会：负责评审、标准制定、伦理合规与风险管理
- 培养内部AI公民开发者：鼓励业务人员使用低代码工具
- 制定AI伦理与安全准则：确保公平、透明、可解释与安全可靠
第七部分：总结与征程—规避十大陷阱，规划前行路径
制造业AI项目十大致命陷阱深度解析
- 陷阱1：业务问题模糊，沦为为了AI而AI
- 陷阱2：数据基础薄弱，仓促上马导致项目搁浅
- 陷阱3：技术选型炫技，脱离实际业务需求与技术能力
- 陷阱4：IT与OT壁垒森严，数据无法融合
- 陷阱5：期望值管理失败，无法接受渐进式改进
- 陷阱6：缺乏明确的业务负责人，项目成为纯技术研发
- 陷阱7：忽略变革管理，一线员工抵触新系统
- 陷阱8：没有建立模型运维体系，模型效果迅速衰减
- 陷阱9：项目孤岛林立，无法形成平台化能力
- 陷阱10：低估投资，未预算数据治理与长期运维
课程总结与行动倡议
- 回顾五步法核心知识体系
- 智能决策组行动指南：启动数据审计与算法原型探索
- 流程自动化组行动指南：利用低代码平台规划短期见效试点
- 设备物联网组行动指南：优先完成设备联网与数据采集方案
讲师介绍
张忠新
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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