本课程聚焦钢铁及流程工业痛点，融合生成式AI、知识图谱与IoT技术，赋能一线技术人员破解生产黑箱难题。通过解析宝武、中船重工等标杆案例，传授自动化、信息化及BI大数据三大维度的创新思维与实战工具，助力企业实现工艺优化、故障预测及降本增效，构建AI时代的低成本创新解决方案体系
班组管理人员、安全管理人员、生产运营人员、一线技术人员
生产流程存在黑箱，多变量耦合与实时数据缺失导致问题难以快速定位 数据孤岛现象严重，缺乏有效的工艺参数优化与设备故障预测工具 传统人工值守与数据录入效率低下，白领沟通成本高，自动化程度不足 面对AI新技术浪潮，缺乏系统的创新思维框架与落地应用场景 设备故障依赖经验判断，缺乏基于图谱与硬件联动的智能报警机制 跨行业标杆比对困难，难以借鉴外部创新数据启示以解决内部顽疾
在数字化与低碳绿色发展的双重驱动下，钢铁及有色金属行业正面临深刻的技术变革。Deepseek等生成式AI技术的出现标志着效率时代的到来，而工业生产的新革命要求企业从传统模式向智能化、无人化转型
当前流程工业普遍存在生产流程黑箱问题，如多变量耦合、实时数据缺失等，导致质量缺陷难定位、能耗高企。同时，数据孤岛现象严重，阻碍了工艺参数优化与设备故障预测的实时决策能力
本课程旨在通过融合系统创新与问题解决的方法论，结合国内外先进企业案例，帮助技术人员掌握AI与数字化时代的创新思维，利用低成本软硬件解决方案，破解不确定性难题，实现从经验驱动向数据与算法驱动的跨越
1天
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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