课程总览
内容重点
- 工具赋能：熟练运用DeepSeek+制造业等赋能工具方法
- 案例解析：学习特斯拉等企业的AI数智化转型典型
- 0：5天（每天6小时）
AI+制造业：典型业务场景的解决方案与案例分析
AI驱动智能制造的技术框架与数据基础：提炼可落…需要接到岗位场景，提炼可落地的方法、工具和跟进要点和AI赋能研发设计——从概念到原型的智能跃迁：提…会帮助团队确认边界与后续动作
授课讲师：
齐振宏 · 宏观经济研判与企业战略变革专家
课程大纲
AI驱动智能制造的技术框架与数据基础
内容重点
- 工具方法
AI赋能研发设计——从概念到原型的智能跃迁
内容重点
- 梳理模块二 AI赋能研发设计——从概的适用场景、输入输出和使用边界
AI重塑生产制造——质量、效率与能效的三角平衡
内容重点
- 梳理模块三 AI重塑生产制造——质量的适用场景、输入输出和使用边界
AI优化物流供应——从库存到配送的智能决策
内容重点
- 梳理模块四 AI优化物流供应——从库的适用场景、输入输出和使用边界
AI升级交付服务与经营管理——从客户触点到战略决策
内容重点
- 梳理模块五 AI升级交付服务与经营管的适用场景、输入输出和使用边界
适合对象
制造业中高层管理者 授课教师 齐振宏 AI变革导师 | 教授 | 留英博士后 | 国家双一流学科博导 授课时间；5天（每天6小时）
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需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题
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
随着工业4.0和智能制造的深化，AI技术已渗透至制造业的研发、生产、物流、交付及经营管理全生命周期。然而，企业仍面临研发周期冗长、生产效率低下、物流成本高企、服务响应滞后、管理决策低效等痛点。本课程聚焦AI在研发设计、生产制造、物流供应、交付服务、经营管理五大核心场景的应用，结合标杆企业实战案例，通过理论+工具+案例+实操四位一体教学模式，助力学员掌握AI落地方法论，解决业务痛点，驱动企业智能化转型
课程目的
理论筑基：掌握AI在制造业的核心技术框架和基本理论
课程时间
0.5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
01课程总览：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
02AI驱动智能制造的技术框架与数据基础：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
03AI赋能研发设计——从概念到原型的智能跃迁：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
04AI重塑生产制造——质量、效率与能效的三角平衡：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
讲师介绍
齐振宏
宏观经济研判与企业战略变革专家
资深宏观经济与企业战略变革专家，七维领导力模型创立者。拥有30年学术与市场实操经验，专注宏观研判、战略变革及AI赋能，已服务上千家知名企业，助力组织在复杂环境中实现战略突围与数智化转型。可结合AI变革专项版方向补充授课视角，聚焦AI领导力、数智化转型
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI+制造业：典型业务场景的解决方案与案例分析》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 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？
制造业中高层管理者 授课教师 齐振宏 AI变革导师 | 教授 | 留英博士后 | 国家双一流学科博导 授课时间；5天（每天6小时）。
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
