AI驱动智能制造 制造业全场景实战

认知重构——AI如何重塑制造逻辑会打开第一轮讨论,制造核心场景赋能与构建工业知识库——留住老师傅的智慧负责把练习结果接到后续工作

2天 人工智能应用

适合对象

企业全员

课程定位与主要问题

工具会用但流程接不上、结果不好验时,课程可以用于梳理现状、练习方法,并明确课后的跟进责任

核心收益

  • 场景边界更清楚:工具场景、输入要求和输出校验,先讲清对象、约束和判断标准
  • 围绕认知重构——AI如何重塑制造逻辑梳理关键判断点,避免停留在概念解释
  • 借助制造核心场景赋能完成一次可复盘的应用演练
  • 输出构建工业知识库——留住老师傅的智慧相关的后续跟进清单,方便课后跟踪

课程背景与交付信息

生成式人工智能的浪潮正以前所未有的深度重塑全球制造业的竞争格局。从ChatGPT到DeepSeek,从多模态(Seedance2.0)到工业智能体,AI技术已不再仅仅是办公提效的工具,而是逐步渗透进工厂的每一个角落——让设备学会自我感知,让产线拥有决策大脑,让老师傅的经验沉淀为永不流失的数字资产。工业4.0的核心命题,正从机器替人动手加速迈向AI替人动脑

然而,面对这一历史性机遇,大多数制造企业却陷入想用却不会用、用了却不见效的困境:管理层对AI的认知停留在概念层面,难以把握技术本质与落地路径;一线工程师面对庞杂的工业数据,不知如何借助AI挖掘价值;老师傅的经验随退休流失,知识传承成为组织之痛;数据安全、合规风险更让企业在尝试时如履薄冰。AI赋能制造业,亟需一套体系化、场景化、可落地的实战方法论

本课程专为制造业管理者与技术骨干量身打造,紧扣让设备永不宕机、让次品无处遁形、让智慧永续传承的制造核心命题。课程从认知跃迁出发,深度剖析AI如何重构制造逻辑,带领学员掌握工业场景下的提示词实战技巧;聚焦生产数据高效处理、质量深度挖掘、工作总结汇报等高频场景,让AI即刻赋能日常业务;深入工业知识库(RAG)与智能体(Agent)两大前沿应用,手把手搭建设备维修知识库与生产调度助手,让数字员工成为班组的战斗伙伴;最后系统解析制造业AI落地的特有风险与未来行动路线。全程结合国产先进平台(DeepSeek、扣子、秒哒等)进…

课程时间

2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如何重塑制造逻辑
02制造核心场景赋能
03构建工业知识库——留住老师傅的智慧
04开发工业智能体——你的数字员工
05AI落地风险与未来行动

课程大纲

认知重构——AI如何重塑制造逻辑

一、认知跃迁:逻辑推理的范式颠覆
  • 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:从概率模型到认知突破
  • 超越搜索引擎:生成式AI的范式迁移
  • 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、制造业专属的AI能力地图
  • AI融合趋势
  • AI能力地图
  • 听觉(声音分析)
  • 视觉(机器视觉)
  • 决策大脑(排产与调度)
  • 知识记忆(工业知识库)
三、工业场景下的提示词实战
  • 提示词公式的工业适配
  • 万能公式:CO-STAR
  • 进阶技巧
  • 零样本/少样本学习
  • 思维链(CoT)
  • 进阶指令
  • 提示设计中乔哈里视窗
  • 四大类问题,提示技巧是什么?
  • 讨论:AI认识升级后的乔哈里视窗会是什么形状

制造核心场景赋能

一、生产数据的高效处理与分析
  • 揭开数据分析的神秘面纱
  • 重点:数据分析不是技术,是提问题、找证据、下结论的能力
  • 技巧:通过不同行业成功案例讲解,凸显数据分析价值
  • 工业数据的脏与治
  • 重点:学会处理脏数据,为分析做准备
  • 技巧:运用函数、工具识别并处理重复值、缺失值、错误值
  • 实战
  • 演练:Excel 清洗某注塑车间一周的停机记录表
  • Excel复杂公式记不住?——自然语言转函数代码
  • 重点:解决复杂函数记忆与应用难题
二、生产工作总结与汇报
  • AI挖掘日常生产工作中亮点和价值
  • 重点:精准匹配业务价值 + 挖掘隐性成果 + 贴合汇报目标
  • 实操
  • 演练:用AI从一周工作记录中提炼3-5个老板会点赞的核心亮点
  • 智能PPT生成——突破创作瓶颈
  • 重点:解决逻辑断裂、数据缺失导致的创作停滞
  • 技巧:内容断层智能填充+信息密度精准调控+演讲剧本自动化
  • 演练:写一个工作总结PPT
  • 关键信息提炼与可视化呈现
  • 重点:快速提取核心指标,并转化为直观图表,让领导一眼看清趋势与问题

构建工业知识库——留住老师傅的智慧

一、工业知识库的特殊性
  • 知识库核心价值
  • 提升效率,降低成本——别让员工重复发明轮子
  • 弥补专业领域知识不足——专家走了,经验还在
  • 提升回复准确性——客服/售后不再凭感觉
  • 解决大模型幻觉问题——给AI一本教材,它就不会瞎编
  • 揭秘知识库原理:RAG在制造业的落地价值
  • 重点:RAG(检索增强生成)——不是让AI背诵,是让AI带着教材做题
  • 技巧:拆解RAG架构(检索模块+生成模块)
  • 知识库的优势
  • 结构化、可检索、可沉淀、可进化
二、工业知识库搭建实战
  • 知识获取:从沉睡版本到活数据
  • 技巧:元数据提取、知识分类、去重、格式化
  • 关键认知:脏知识进,脏知识出——清洗比收集更重要
  • 实战:搭建一个设备维修知识库原型
  • 现场录入:3份不同设备的故障处理记录
  • 构建标签体系:按设备型号、故障现象、故障原因、处理措施进行分类
  • 应用:打造车间级智能问答助手
  • 提问:CNC-03机床最近总报主轴过热,以前遇到过吗?怎么处理的?
三、知识库业务赋能(案例分享)
  • 借知识库全景掌控业务
  • 重点:借助知识库全面把握业务全貌,理解各业务环节关联,提升战略视野
  • 技巧:梳理业务脉络,构建知识地图,以可视化方式呈现业务流程与关键知识点
  • 巧用知识库,深耕业务细节
  • 技巧:建立案例库,从实际案例中深挖业务细节
  • 从模糊记忆到精准匹配
  • 重点:将脑海中的模糊记忆转化为精准的知识获取,提升信息查找效率
  • 获取精准业务建议
  • 重点:快速且准确地获取对业务有实际指导意义的建议,助力业务决策与执行

开发工业智能体——你的数字员工

一、工业智能体的核心能力
  • 大模型协同模式
  • 单次对话 vs 多轮协同 vs 自主决策
  • 智能体(Agent)的核心模块
  • 感知、规划、记忆、工具、行动
  • 智能体(Agent)与人工智能的关系
  • 智能体 = 大模型 + 目标 + 权限 + 记忆
二、主流智能体开发平台
  • 国外平台:OpenAI GPTs、Claude Projects
  • 国内平台:扣子(Coze)、智谱清言、秒哒
三、工业智能体实战开发
  • 实战1:打造生产调度助手
  • 角色设定:通过系统提示词注入灵魂
  • 能力规划:赋予基础能力
  • 实战2:打造工艺参数优化顾问
  • 场景:操作工输入当前物料和环境参数,智能体返回建议的工艺参数范围
  • 简化实现:无需训练小模型。通过知识库(RAG)+ 提示词工程模拟
四、无代码搭建智能体
  • 秒哒平台核心功能
  • 自然语言开发模式
  • 如何定义智能体的角色、工具和工作流程
  • 实战:打造设备报修工单自动创建助手

AI落地风险与未来行动

一、制造业AI落地特有的风险
  • 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)
  • 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:符合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
  • 提示词注入(Prompt Injection)攻击与防范
二、AI发展和未来
  • AI走出屏幕进入物理世界
  • 具身智能:机器人、自动驾驶、智能工厂
  • 人工智能+
  • 不是AI替代人,是AI + 人 = 新物种

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10倍提升

金融银行电力能源通信政府国企互联网科技教育培训
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI驱动智能制造 制造业全场景实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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?

适合企业全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?

重塑制造认知:理解AI如何重构生产逻辑,掌握工业场景提示词技能,让AI听懂设备、工艺、质量专业问题,并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间?

当前样板提取的课程时间为:2天(6小时/天)。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

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