智能工厂规划与AI实战应用-从顶层设计到落地增效

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

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法

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
围绕认知突围 — 工业4.0与智能制造…明确判断口径和处理优先级
用规划先行 — 智能工厂的顶层设计与…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走路径抉择 — 精益化与数字化的双轮…相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

随着全球制造业向智能化、数字化加速转型，企业面临三重三轻的严峻挑战：重硬件投入轻顶层规划，导致系统孤岛林立；重技术堆砌轻流程优化，导致投资回报低下；重系统上线轻人员适配，导致系统效能无法充分发挥。本课程旨在系统破解这些难题，为企业提供一套从战略规划、路径设计到技术实战、人才赋能的完整方法论与工具集，确保智能化转型不仅是技术的升级，更是商业模式与运营能力的全面重塑，最终实现效率、成本与柔性的核心竞争力飞跃

课程时间

2天

授课方式

理论精讲（40%）、案例沙盘（30%）、工具实战（15%）、工作坊（15%）

课程内容重点

01认知突围 — 工业4.0与智能制造的宏大叙事

02规划先行 — 智能工厂的顶层设计与实施蓝图

03路径抉择 — 精益化与数字化的双轮驱动

04工作坊一 — 绘制我们的智能工厂机会地图

05技术引擎 — AI在质量、维护与能耗中的实战

06系统融合 — 数字化车间与柔性制造体系

课程大纲

课程总览

内容重点

【第一天】谋篇布局 — 智能工厂的顶层设计与实施路径

认知突围 — 工业4.0与智能制造的宏大叙事

1.1 破冰与痛点收集

引导问题：传统工厂和智能工厂最大的区别是什么？请结合实例说明

1.2 时代驱动力与战略必要性

宏观趋势
微观压力
核心价值

1.3 工业革命演进与智能工厂本质

清晰界定
工业1.0（机械）
2. 0（电气/流水线）
3. 0（自动化/IT）
4. 0（人工智能AI）
智能工厂的再定义
【核心研讨与引导】智能制造的核心是数据驱动还是装备智能化？

规划先行 — 智能工厂的顶层设计与实施蓝图

2.1 智能工厂的四大基石

（EHS）安全化
（Quality）质量一致性
（Production）生产安定化
（5S/7S）现场整洁

2.2 智能工厂的实施路径框架

路径一：精益化（流程优化）
路径二：自动化/自働化（装备升级）
路径三：数智化（数据驱动）
路径四：管理赋能（组织变革）

2.3 从愿景到蓝图的设计方法

路径抉择 — 精益化与数字化的双轮驱动

3.1 精益为体，数字为用

精益定义改善什么和改善目标
数字化提供如何改善和如何维持的工具

3.2 【核心讨论与决策演练】：你是一家年产值5亿的传统机加工企业负责人，现有设备老旧、流程不畅、员工观念传统。你手握500万启动资金，会优先投资于全员精益改善，还是上线MES与数…

工作坊一 — 绘制我们的智能工厂机会地图

4.1 工具导入：智能工厂成熟度雷达图

介绍评估的五个维度
生产
物流
质量
设备
能源
各小组对自身企业当前状态进行初步评分

4.2 实战演练

步骤1（痛点挖掘）
步骤2（技术关联）
步骤3（价值评估）

4.3 成果发表与点评

各组展示机会地图，讲师引导全体学员思考其可行性与数据基础
【第二天】技术实战与人才赋能 — AI驱动提效降本与柔性响应

技术引擎 — AI在质量、维护与能耗中的实战

5.1 AI视觉质检：让机器拥有火眼金睛

【案例深度剖析】
挑战与对策：讨论小样本、缺陷定义模糊等实际问题的解决方案

5.2 AI预测性维护：从救火到防火

数据采集（振动、温度、电流）
模型预警（异常模式识别）
决策执行（自动生成维修工单）

5.3 AI节能降耗：挖掘成本的隐形富矿

应用场景：空压机群控优化、中央空调冷站AI寻优、注塑机工艺参数优化
【工具实战预览】：介绍将使用的能耗数据分析模拟工具

系统融合 — 数字化车间与柔性制造体系

6.1 数字化车间的数字神经系统

厘清ERP、MES、WMS、PLM、SCADA的职责边界与数据流
研讨：数字化车间如何与企业的ERP、MES等系统协同？请举例说明

6.2 构建柔性响应能力

人的进化 —— 智能工厂的组织适配与人才赋能

7.1 未来工人的角色转型

操作工 -> 设备监护者 & 异常处理专家
维修工 -> 预测性维护分析师 & 机器人协管员
质量员 -> 质量数据分析师 & AI模型训练师

7.2 构建人机协同新范式

AI处理重复、海量、高速的计算与模式识别
人负责策略制定、经验判断、创造性问题和处理突发异常

7.3 【终极研讨】：智能工厂是否意味着无人化？未来工人角色会发生哪些变化？

讲师介绍

李希

智能制造与精益数字化转型专家

李希，资深高级咨询师，智能制造与精益数字化转型专家。拥有近20年实战经验，擅长智能工厂规划、精益运营及AI赋能质量管理。累计服务800+企业，开展1000多场培训，致力于通过数智化手段推动制造企业降本增效与转型升级

制造业新能源汽车行业医药医疗电子制造有色化工

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课程差异说明

本课程页面围绕《智能工厂规划与，训练AI实战应用-从顶层设计到落地增效》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 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？

适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

【懂战略】掌握智能工厂的顶层设计框架与分阶段实施路线图，能够精准规划，避免盲目投资，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程采用什么授课方式？

课程主要采用理论精讲（40%）+ 案例沙盘（30%）+ 工具实战（15%）+ 工作坊（15%），强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

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