本课程聚焦工业4.0背景下图像识别技术在制造业的落地实践，涵盖从技术原理、系统架构到缺陷检测、智能分拣及预测性维护等核心场景。结合江西铜业、徐工集团、联合利华等标杆案例，解析技术选型与导入策略，助力企业实现质检无人化、管理可视化与生产智能化，推动数字化转型与降本增效
董事长、总经理等企业高层管理者、企业总监、企划部长、部门经理、生产主管、车间管理人员、负责数字化转型的技术负责人
传统人工质检成本高企，且受人为因素影响大，效率低下 质检标准难以统一，导致产品质量波动，客户投诉风险增加 缺乏有效的数据链支撑，生产过程可视化程度低，决策滞后 设备故障依赖事后维修，缺乏基于视觉状态的预测性维护手段 现场安全管理依赖人工巡查，存在盲区，隐患发现不及时
随着工业4.0的深化推进，制造业对自动化、柔性化生产的需求持续攀升。传统人工质检因成本高、效率低、标准不一等问题，已成为产业升级的瓶颈
图像识别技术依托深度学习、边缘计算等核心突破，逐步渗透至缺陷检测、智能分拣、设备预测性维护等关键场景，成为驱动智能制造的核心引擎
本课程聚焦技术原理、系统搭建及落地实践，结合汽车、电子、食品等行业标杆案例，助力企业信息技术人员掌握技术选型与部署策略，实现降本增效与数字化转型的深度协同
6小时
讲解、 视频案例、 互动研讨、 问题答疑、 NLP启发、 深度观察、 情景对话
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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