AI助力智能制造的应用实践培训

AI助力智能制造的应用实践培训适合带着现有问题进入课堂，通过全景洞察——工业AI应用的五大领域与四大核心场景把做法和跟进节奏校准清楚

半天 人工智能应用
授课讲师： 雷曼 · AI办公提效与数字化生产力重塑专家
获取课程方案 查看课程大纲

课程大纲

认知重构——AI发展与大模型如何重塑制造业竞争格局

一、认知跃迁：从概率预测到逻辑推理与规划
  • 开场震撼Demo
  • 从概率预测到逻辑推理的突破
  • 认知升级
  • AI的本质演进：从概率模型到认知突破
  • 多模态：Seedance2.0核心认知和能力突破
  • Seedance2.0的突破
  • Seedance2.0核心能力
二、生态扫描：行业、生态与政策视角下的AI+智能制造
  • 行业视角：全球领先制造企业的AI战略布局与价值地图
  • 生态视角：工业软件巨头、云平台、垂直领域模型厂商构建的新生态与协作模式

全景洞察——工业AI应用的五大领域与四大核心场景

一、工业AI应用五大价值领域全景
  • 智能研发与设计： AI辅助仿真、生成式设计、材料研发——缩短创新周期
  • 智能质量管控：全流程质量追溯与预警
  • 智能营销与服务：个性化产品配置、智能客服、售后知识库——提升客户体验
  • 智能管理与决策：经营数据分析、风险预警、战略推演——驱动科学决策
二、四大核心落地场景深度剖析
  • 场景一：工业知识对话——让老师傅的经验可复制
  • 痛点：老师傅经验难以传承、新人培养周期长、隐性知识零散易流失
  • 解法：基于大模型搭建工业知识问答体系，沉淀经验形成标准化知识库
  • 关键成功要素：知识梳理标准化、行业数据准确性、交互易用性、持续迭代更新
  • 场景二：工业代码生成——低代码/无代码开发
  • 痛点：专业开发人才紧缺、需求落地周期长、技术门槛高、变更调整效率低
  • 关键成功要素：场景适配能力、代码合规可用、操作极简门槛、系统兼容对接
  • 场景三：设备的先知医生——预测性维护
  • 痛点： 非计划停机损失大，过度或不足维护
  • 解法： 基于多源传感器数据的时序模型预测故障概率与剩余寿命

他山之石——工业企业标杆案例实战复盘

一、标杆案例——头部企业的AI突围战
  • 家电制造业案例
  • 电子设备制造业案例
  • 高端装备与钢铁制造业案例
二、工业AI落地特殊性及创新方法论总结
  • 场景甄选——从点状突破
  • 高频率、高痛点、高价值、低风险的场景识别
  • 数据治理——从脏乱到干净
  • 工业数据标注的痛点与低成本治理方案
  • 组织变革——人机协同的新工作流
  • 员工如何从执行者转变为决策者与训练者

未来瞭望与风险防范——AI助力智能制造的趋势与安全边界

一、大模型技术盲点和风险预警
  • 数据安全风险
  • 案例解析：某研究所数据泄露事件（通过AI导致设计泄露）
  • 敏感信息识别与防护：客户数据、财务信息、核心技术文档
  • 合规与法律风险
  • 案例解析：使用Deepseek生成虚假案例
  • 知识产权风险：AI生成内容的版权归属与侵权认定
  • 行业合规要求：金融、医疗、政务等行业的特殊监管政策
  • 模型与输出风险
  • 幻觉（Hallucination）问题：错误信息的生成与辨别
  • 偏见与歧视：训练数据偏差导致的输出问题
二、AI助力智能制造的未来趋势
  • 趋势一：AI for Science重塑材料研发
  • 趋势二：从感知智能到决策智能与规划智能的深入
  • 趋势三：垂直行业大模型成为工业专家系统的新形态
  • 趋势四：具身智能推动机器人完成更灵巧、复杂的装配与操作
  • 趋势五：工业元宇宙与AI的深度融合
  • 终局思考：不是AI替代人，是AI + 产业专家 = 新质生产力

适合对象

企业全员

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

  • 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
  • 认知重构——AI发展与大模型如何重…和全景洞察——工业AI应用的五大领域…会被串成一组可练习的AI应用
  • 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
查看更多收益 收起更多收益
  • 人工复核有抓手：他山之石——工业企业标杆案例实战复盘相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

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。训练会串起认知重构——AI发展与大模型如何重塑制造业竞争…、全景洞察——工业AI应用的五大领域与四大核心场景和他山之石——工业企业标杆案例实战复盘，先把可落地路径说清楚。

课程时间

半天

授课方式

讲师讲授、案例分析、实操演练

课程内容重点

01认知重构——AI发展与大模型如何重塑制造业竞争格局
02全景洞察——工业AI应用的五大领域与四大核心场景
03他山之石——工业企业标杆案例实战复盘
04未来瞭望与风险防范——AI助力智能制造的趋势与安全边界

讲师介绍

雷曼 讲师头像

雷曼

AI办公提效与数字化生产力重塑专家

前微软资深产品经理，北航硕士。专注AI办公提效与新媒体IP打造，拥有多项国际AI权威认证。全网粉丝80万+，单条视频播放破1300万，服务多家头部企业，助力办公效率明显差异提升

金融银行电力能源通信政府国企互联网科技教育培训
查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI助力智能制造的应用实践培训》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？

企业全员。

学习这门课可以获得什么收益？

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体；认知重构——AI发展与大模型如何重…和全景洞察——工业AI应用的五大领域…会被串成一组可练习的AI应用。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按半天安排，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？

课程主要采用讲师讲授+案例分析+实操演练，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