课程总览
内容重点
- （可按实际情况调整）
- 第一期：AI工具赋能数字化转型导论
- 课程导入：数字化转型的底层逻辑——从CMMM三级到四级的跨越路径
- 案例对标：相关行业数字化工厂如何通过AI工具实现故障预测效率提升40%
- 课题发布：选定1个共性课题，比如基于视觉工具的卷烟包装缺陷快速识别
AI工具驱动烟草行业数字化转型实战工作坊
期：AI工具赋能数字化转型导论需要接到岗位场景，（可按实际情况调整）和相关行业数字化工厂如何通过AI工具实现故障预测…会帮助团队确认边界与后续动作
授课讲师：
冰洋 · 数字化转型与AI智能体实战专家
课程大纲
AI工具全景与应用选型——告别代码，聚焦业务价值
内容重点
- 知识模块
- 工具验证方法论：通过混淆矩阵、准确率等指标判断工具输出可靠性
- 工具：主流AI工具沙箱环境、数据预处理模板
- 案例实操
- 使用视觉工具模拟识别烟包缺陷，10分钟内完成模型训练与测试
课题拆解与协同设计——让工具驱动业务闭环
内容重点
- 梳理第二讲 课题拆解与协同设计——让的适用场景、输入输出和使用边界
- 课题任务拆解：数据源确认、工具配置、结果反馈机制设计
- 协同接口设计：如何将工具输出通过API对接至MES/ERP系统
- 实战任务
- 小组制定课题实施计划，明确工具选型、数据来源及协同节点
工具成果优化与业务集成——从实验到产线的关键一步
内容重点
- 梳理第三讲 工具成果优化与业务集成—的适用场景、输入输出和使用边界
- 工具输出优化：通过阈值调整、多模型融合提升准确率
- 轻量级集成方案：利用RPA或Webhook将工具结果推送至业务系统
- 工具：API调试工具（如Postman）、集成平台演示
- 案例剖析
自主开发与信息中心协同实战——创新不脱节，管控不管死
内容重点
- 梳理第四讲 自主开发与信息中心协同实的适用场景、输入输出和使用边界
- 协同模式设计：信息中心负责基础设施与标准，业务团队聚焦场景验证
- 需求论证模板：用价值-成本-风险矩阵评估工具引入优先级
- 案例研讨
- 阿里云赋能制造业的双中台模式：业务中台快速试错，数据中台统一治理
数字化转型评价与人才成长——用标杆尺子量自身进度
内容重点
- 梳理第五讲 数字化转型评价与人才成长的适用场景、输入输出和使用边界
- 个人成长路径：从工具使用者到场景赋能者的进阶地图
- 拆解第五讲 数字化转型评价与人才成长的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 小组用简化版成熟度模型评估本课题的数字化水平
适合对象
杭州卷烟厂数据分析、设备管理、工艺质量等生产线技术人员（40人以内，需具备基础数字化认知）
课程定位与主要问题
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进
核心收益
- 场景边界更清楚： 主流AI工具的核心应用逻辑：学会使用低代码/零代码AI平台（如视觉质检工具…
- 获得从问题定义到工具落地的全流程经验：通过真实课题演练，掌握数据采集、工具选型、结果验证的标准化方法
- 构建自主开发与信息中心的高效协同模式：学习需求论证、API集成、数据互通等实操技巧，避免业务脱节
查看更多收益 收起更多收益
- 引入行业级数字化转型评价体系：对标西门子OT/IT融合成熟度模型，为工厂四级评估提供自检工具
- 场景边界更清楚：高精尖人才持续成长路径：借鉴数智工场培养机制，制定个人数字化能力提升计划
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（可按实际情况调整）切入，再对齐期：AI工具赋能数字化转型导论与课后复用方式。
课程时间
1天
授课方式
工作坊（工具实操70%、案例研讨30%） 每课段均以痛点案例-工具演示-小组实战闭环展开，确保学以致用。 提供沙箱环境模拟真实产线数据，降低学习门槛
课程内容重点
01（可按实际情况调整）
02期：AI工具赋能数字化转型导论
03案例对标：相关行业数字化工厂如何通过AI工具实现故障预测效率提升40%
04课题发布：选定1个共性课题，比如基于视觉工具的卷烟包装缺陷快速识别
05AI工具全景与应用选型——告别代码，聚焦业务价值
讲师介绍
冰洋
数字化转型与AI智能体实战专家
数字化转型与AI智能体实战专家。北航硕士，前华为/腾讯架构师。擅长企业架构顶层设计、AI智能体工程及数据治理，主导多个千万级标杆工程，致力于将前沿技术转化为可落地的生产力工具
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI工具驱动烟草行业数字化转型实战工作坊》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？
杭州卷烟厂数据分析、设备管理、工艺质量等生产线技术人员（40人以内，需具备基础数字化认知）。
学习这门课可以获得什么收益？
掌握主流AI工具的核心应用逻辑：学会使用低代码/零代码AI平台（如视觉质检工具、时序分析工具）快速解决产线问题，无需编写代码；获得从问题定义到工具落地的全流程经验：通过真实课题演练，掌握数据采集、工具选型、结果验证的标准化方法。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按1天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用工作坊（工具实操70%+案例研讨30%） 每课段均以痛点案例-工具演示-小组实战闭环展开，确保学以致用。 提供沙箱环境模拟真实产线数据，降低学习门槛，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
