AI入门与安全意识（4课时）
内容重点
- 时间
- 主题
- 内容要点
- 设计意图与形式
- 第1课时
基于精益与数字化工厂的成本管理
AI入门与安全意识（4课时）、机器视觉与智能质检实战（10课时）和预测性维护与设备智能管理（6课时）连成一组训练主线，减少课堂内容与岗位动作之间的断点
授课讲师：
张忠新 · 人工智能AI与数字化实战专家
课程大纲
机器视觉与智能质检实战（10课时）
内容重点
- 梳理模块二 机器视觉与智能质检实战（的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解模块二 机器视觉与智能质检实战（的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出模块二 机器视觉与智能质检实战（应用清单、质量检查表和迭代计划
- 练习AI提示词、输出检查和业务流程嵌入动作
- 第3课时
预测性维护与设备智能管理（6课时）
内容重点
- 梳理模块三 预测性维护与设备智能管理的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解模块三 预测性维护与设备智能管理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出模块三 预测性维护与设备智能管理应用清单、质量检查表和迭代计划
- 第7课时
人机协同与数据记录（4课时）
内容重点
- 梳理模块四 人机协同与数据记录（4课的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解模块四 人机协同与数据记录（4课的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出模块四 人机协同与数据记录（4课应用清单、质量检查表和迭代计划
- 第10课时
适合对象
产线操作员、质检员、设备维护员、技术工程师等技能人员
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中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作
核心收益
- 建立认知： 理解AI在智能制造中的基本概念与价值，明确自身在智能化产线中的新角色
- 掌握技能： 重点掌握AI驱动的智能质检与预测性维护核心操作技能，能独立完成常规任务
- 筑牢安全： 树立牢固的AI设备操作安全与数据安全意识，确保人机协同作业的规范与可靠
查看更多收益 收起更多收益
- 赋能执行： 提升与AI系统高效协同、数据记录与初步问题识别的能力，成为智能工厂的关键执行单元
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起AI入门与安全意识（4课时）、机器视觉与智能质检实战（10课时）和预测性维护与设备智能管理（6课时），先把可落地路径说清楚。
课程时间
4课时
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
01AI入门与安全意识（4课时）
02机器视觉与智能质检实战（10课时）
03预测性维护与设备智能管理（6课时）
04人机协同与数据记录（4课时）
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
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《基于精益与数字化工厂的成本管理》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 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？
适合产线操作员、质检员、设备维护员、技术工程师等技能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？
建立认知： 理解AI在智能制造中的基本概念与价值，明确自身在智能化产线中的新角色，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
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
