智能制造新引擎:工业大模型与制造业 AI 跃迁实战

工业大模型的架构解析与能力涌现需要接到岗位场景,传统制造模式的物理极限与大模型时代和制造业 AI 落地的全景推演与人机重塑会帮助团队确认边界与后续动作

2天 人工智能应用

课程大纲

破局与演进:传统制造模式的物理极限与大模型时代

一、制造业的增长瓶颈与传统信息化的效能尽头
  • 僵化的流水线与缺乏柔性
  • 【案例】某汽配厂 MES 烂尾教训:缺乏智能调度的系统仅是记账本
  • 【互动】痛点投票:制约生产周期的核心痛点盘点
  • 孤岛危机:IT 与 OT 深度割裂的系统漏洞
  • 【互动】红黑牌:事前预警与事后报警的机制判定
二、制造业数智 DnA 双螺旋变革法则
  • 业务(Biz)与技术(Tech)双向融合
  • 数据(Data)与智能(AI)闭环体系
  • 【互动】快问快答:精准形容海量哑设备数据
三、从计算智能到具身智能的发展轨迹
  • 大模型(LLM)的通用物理世界控制能力
  • 【案例】人形机器人进驻宝马:端到端视觉语言模型的生产力跃升
  • 小模型(SLM)在边缘计算的崛起
  • 【互动】相关性连线:制造演进阶段与核心技术匹配
四、【工作坊/实战演练】
  • 场景背景:降本增效指标下的极度施压挑战
  • 学员任务:挖掘高频且非标准化的痛点动作
  • 输出成果:《制造车间核心业务断点与 AI 替代靶向诊断图》

体系与底座:工业大模型的架构解析与能力涌现

一、对标业界标杆:华为 4A 企业架构与数智化底座
  • 业务、数据与应用架构的全局顶层设计
  • 【案例】华为南方工厂千万级 BOM 智能底座建设
  • 【互动】红黑牌:新建中台与依托旧系统的路线抉择
  • 工业互联网云边协同分工机制
  • 【互动】痛点投票:全局数据底座建设的硬骨头识别
二、数据治理与资产化:大模型的燃料净化
  • 工业数据特殊性与高频时序治理难点
  • 主数据统一与设备台账标准化
  • 【案例】戴森马达产线声学数据治理战:清洗时序标签印证质量铁律
  • 【互动】快问快答:预测模型频发误报的根因排查
三、重新定义大模型时代的工业应用:AI 新形态
  • 工业软件演进路径(人控-数辅-自治)
  • 检索增强生成(RAG)在工程知识检索中的应用
  • 【互动】相关性连线:纸质文档的 AI 数字化匹配

路径与战法:制造业 AI 落地的全景推演与人机重塑

一、落地指南:华为 AI 落地框架解析
  • 战略对齐与三高场景狩猎
  • 【案例】特斯拉超级工厂极简 AI 落地逻辑:集中算力突破核心工艺
  • 【互动】痛点投票:首发 AI 试点项目的最大分歧
  • 算法开发与私有云数据安全训练
  • 【互动】红黑牌:核心生产日志上传公有云的合规风险评估
二、业务流的人机协同重塑:从 BPM 到代理工作流
  • 冗余审批与机械性跨系统搬运识别
  • 代理工作流(Agentic Workflow)网络设计
  • 【案例】头部电池制造商多智能体排产调度:全自动秒级重排
  • 【互动】快问快答:智能排产系统的人工一票否决权设置
三、【工作坊/实战演练】
  • 场景背景:引入设备故障智能诊断系统
  • 学员任务:绘制闭环代理工作流蓝图及人机边界
  • 输出成果:《核心生产设备 AI 智能体辅助诊断与维修业务流编排画布》

深水区硬核实战:工业大模型在核心场景的极致应用

一、研发与设计:生成式 AI 跨越寻优极限
  • 生成式设计(Generative Design)结构寻优
  • AI 代理模型(Surrogate Models)加速多物理场仿真
  • 【案例】苹果供应链刀具磨损预测:代理模型助力良率工程奇迹
  • 【互动】痛点投票:老工程师抵触 AI 辅助设计的核心原因
二、质量管控:多模态大模型的降维打击
  • 多模态大模型零样本学习识别非标缺陷
  • 【案例】华为终端制造全栈智能质检实践
  • 【互动】快问快答:AI 判定与资深质检员冲突时的裁决机制
  • 智能化根因分析(RCA)与品质追溯
三、柔性供应链:大模型驱动的需求预测与动态调度
  • 跨越牛鞭效应的高精度 AI 需求预测大模型
  • 【互动】相关性连线:供应链痛点与大模型功能匹配

变革与护航:打破组织壁垒与重塑工业数智化心智

一、破除车间防线:科特变革八步法在工厂的强力应用
  • 建立紧迫感与一线领导联盟
  • 【案例】某重工企业智能排产系统烂尾:剥夺排产权力遭联合抵制
  • 【互动】红黑牌:AI 自主派单与车间主任绩效强绑定
  • 创造短期成效积累信任资产
二、Prosci ADKAR 模型与人机共生文化构建
  • 激发一线变革渴望与能力赋能
  • 【案例】汽车零部件巨头普工技能跃升:转型智能产线指挥官
  • 【互动】快问快答:化解一线操作工替代焦虑的安定话术
三、【工作坊/实战演练】
  • 场景背景:全面推行 AI 员工动作安全监控遭遇抵触
  • 学员任务:设计疏导对立情绪与内部宣导方案

转化与闭环:制造高管的百日 AI 攻坚蓝图

一、全景回顾与底层逻辑复盘
  • 串联转型底座、场景应用与组织变革精髓
  • 【互动】红黑牌:当场废除阻碍数据互通的管理制度
  • 【互动】快问快答:制约成为AI 自治工厂的最大短板
二、跨越鸿沟的快赢战役部署
  • 秉持大处着眼架构与小处着手痛点的战术理念
  • 确认首批数智化微创新试点项目
三、【综合实战工作坊】
  • 场景背景:高管牵头跨部门闭门战略落地演练
  • 学员任务:制定工厂级大模型先锋攻坚计划及里程碑
  • 输出成果:《制造企业 AI 大模型驱动创新百日速赢行动路线图》
  • 附录:配套工具包清单
  • 《制造业 AI 大模型应用场景高价值与高可行性二维诊断矩阵》
  • 《基于华为 4A 架构的工业互联网与数据底座成熟度评估表》
  • 《基于科特八步法与 ADKAR 的车间一线 AI 变革情绪疏导表》
  • 《制造高管 AI 战略落地百日速赢(Quick Win)里程碑跟进看板》

适合对象

制造业企业高管、工厂厂长、生产副总、质量总监、研发总监、CIO 及数智化牵头人

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作,训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

核心收益

  • 升维战略认知:全景洞悉大模型与具身智能在制造业最新演进趋势
  • 洞穿底层架构:掌握工业大模型落地的软硬件底座与数据治理标准
  • 锁定高价值场景:精准识别研发设计、柔性排产、预测性维护等高 ROI 场景
查看更多收益 收起更多收益
  • 重塑业务流程:掌握人机协同设计,实现从人控设备向AI 自治的重构
  • 突破落地阻力:化解车间一线抵触情绪,确保 AI 战略刚性落地

课程背景与交付信息

在全球供应链重构与国内人口红利消退双重挤压下,中国制造业正面临严峻成本与效率挑战。过去二十年企业建设的 ERP、MES 等系统仅解决流程线上化,海量车间数据沦为无价值的数据沼泽;依赖老工匠经验的传统排产模式,在柔性生产需求前已触碰物理极限。当前,以大语言模型、具身智能与多智能体为代表的新一代 AI 正重塑工业底层逻辑。AI 不再仅是质检摄像头,而是能理解工艺、动态调度、预测故障的超级大脑。本课程专为制造高管定制,深度对标华为 AI 落地实战与国际前沿应用,赋能决策者构建从传统制造向AI 自治的硬核演进蓝图

课程时间

2天

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

01破局与演进:传统制造模式的物理极限与大模型时代
02体系与底座:工业大模型的架构解析与能力涌现
03路径与战法:制造业 AI 落地的全景推演与人机重塑
04深水区硬核实战:工业大模型在核心场景的极致应用
05变革与护航:打破组织壁垒与重塑工业数智化心智
06转化与闭环:制造高管的百日 AI 攻坚蓝图

讲师介绍

徐晓仪 讲师头像

徐晓仪

数智化转型与AI应用实战专家

曾任华为数字化战略与架构总监、招商局蛇口集团CDO,拥有27年数字化转型经验。擅长企业数字化转型战略规划、数据治理与AI应用落地,主导过多个亿级回报的数智化项目,具备从顶层设计到场景落地的全链路实战能力

金融银行制造业政府国企互联网科技消费品零售通信
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课程差异说明

本课程页面围绕《智能制造新引擎:工业大模型与制造业 AI 跃迁实战》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?

制造业企业高管、工厂厂长、生产副总、质量总监、研发总监、CIO 及数智化牵头人。

学习这门课可以获得什么收益?

升维战略认知:全景洞悉大模型与具身智能在制造业最新演进趋势;洞穿底层架构:掌握工业大模型落地的软硬件底座与数据治理标准。

课程通常安排多长时间?

课程通常可按2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

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