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授課對象：
企業(yè)董事長，總經(jīng)理、副總、智慧產(chǎn)業(yè)相關(guān)人士。

課程背景：
人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用非常廣泛，可以提高企業(yè)生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量等方面發(fā)揮重要作用，常見的應(yīng)用場景：預(yù)測維護(hù)：智能制造：質(zhì)量控制：供應(yīng)鏈管理：工藝改進(jìn)，智能售后服務(wù)，本課程探討AI技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用。

課程收益：
1)AI技術(shù)概述
2)AI技術(shù)體系
3)AI在制造業(yè)的場景分享
4)AI技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐

課程大綱：
第一單元、AI技術(shù)在制造業(yè)應(yīng)用概述
1.*博弈-AI大決戰(zhàn)
2.AI發(fā)展的量大方向：垂直AI應(yīng)用深化與工業(yè)大模型普及
3.AI+智能硬件實(shí)現(xiàn)AI+5G+邊緣計(jì)算的的智能類人作業(yè)群體
4.業(yè)務(wù)+AI=價(jià)值與數(shù)據(jù)+AI=價(jià)值的AI路線
5.比亞迪收購保險(xiǎn)公司的企圖
6.從廣新集團(tuán)的工藝AI發(fā)展看數(shù)字化工藝對設(shè)備價(jià)值的提升
7.視覺+語音識(shí)別+平臺(tái)模型馴化的充分智能對于未來AI發(fā)展的意義

第二單元、AI技術(shù)體系
1.AI的基礎(chǔ)架構(gòu)
2.AI架構(gòu)基礎(chǔ)層
3.AI訓(xùn)練算法模型
1)機(jī)器學(xué)習(xí)&深度學(xué)習(xí)框架-數(shù)據(jù)分析的參數(shù)擇優(yōu)
2)計(jì)算機(jī)視覺-基于圖像和視頻的質(zhì)量、人員等管理
3)自然語言處理-知識(shí)管理和設(shè)備故障診斷
4)工業(yè)大模型-泛化能力平臺(tái)，支持多任務(wù)場景
4.AI的5大技術(shù)方向
5.結(jié)合5大技術(shù)的8大技術(shù)應(yīng)用方向
6.基于技術(shù)方向的AI場景設(shè)計(jì)與馴化應(yīng)用

第三單元、AI在制造業(yè)的應(yīng)用
1.生產(chǎn)流程的優(yōu)化
1)工藝擇優(yōu)
2)工藝實(shí)時(shí)調(diào)整
3)優(yōu)化布局
4)語音識(shí)別與引導(dǎo)
5)大數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)策略
案例：某公司利用AI優(yōu)化空壓機(jī)運(yùn)行參數(shù)，降低能耗12%
聯(lián)合利華倉庫利用AI+視覺分析替代專業(yè)IE分析作業(yè)
TECE大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)制造0缺陷
AI+視覺的自學(xué)習(xí)焊接編程
2.質(zhì)量控制
1)制造質(zhì)量的預(yù)測與評估
2)邏輯檢測
3)表面監(jiān)測
4)大數(shù)據(jù)監(jiān)控
5)精準(zhǔn)追溯
6)質(zhì)量改進(jìn)
案例：上汽質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與動(dòng)態(tài)人員智慧管控
徐工集團(tuán)焊接AI+大數(shù)據(jù)檢測
AI+是視覺的質(zhì)量管理
3.設(shè)備維護(hù)
1)預(yù)測維護(hù)
2)自適應(yīng)控制
案例：三一基于AI構(gòu)建工程機(jī)械故障診斷系統(tǒng)，通過語音交互+圖像識(shí)別、聲音分析、振動(dòng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)92%的故障診斷準(zhǔn)確率，提升40%的維護(hù)效率
某鋼鐵企業(yè)，融合歷史數(shù)據(jù)，建立高爐模型追溯高爐故障，縮短解決問題時(shí)間50%以上
博世利用工業(yè)人壽命預(yù)測技術(shù)，根據(jù)電機(jī)負(fù)載+溫度數(shù)據(jù)，延長設(shè)備壽命30%,降低備件庫存50%
4.運(yùn)營管理
1)安全管理
2)行為管理與處置
3)替代人員的深度邏輯與技術(shù)作業(yè)
4)業(yè)務(wù)流程審核與處理
5)基于知識(shí)庫的智能決策
案例：海康基于面部識(shí)別的安全管理系統(tǒng)
聯(lián)合利華的無管理者智能管理系統(tǒng)
吉量無人工廠指揮系統(tǒng)

第四單元、AI在制造業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐
1.國內(nèi)AI應(yīng)用現(xiàn)狀與不足
1)技術(shù)與場景的適配碎片化
2)成本與數(shù)據(jù)安全
2.數(shù)學(xué)和業(yè)務(wù)專家不足限制AI在制造業(yè)的廣泛應(yīng)用
3.AI的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略
1)數(shù)據(jù)質(zhì)量與整合
2)模型泛化能力
4.業(yè)務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃是AI發(fā)展的起點(diǎn)
5.價(jià)值驅(qū)動(dòng)選擇AI試點(diǎn)項(xiàng)目
6.數(shù)據(jù)規(guī)劃促進(jìn)全面AI的進(jìn)步

講師介紹：
張忠新老師：
教育及資格認(rèn)證
復(fù)旦大學(xué)EDP特約講師
浙江大學(xué)EDP特約講師
上海交通大學(xué)EDP特約講師
中國人民大學(xué)EDP特約講師
新加坡國立大學(xué)EDP特約講師
日本中部產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟精益指導(dǎo)師
二十二年精益管理經(jīng)驗(yàn)
擅長精益全體系
實(shí)踐/學(xué)術(shù)背景
2002年-2010年現(xiàn)代汽車、UPM等外工作，先后擔(dān)任過精益工程師、采購部總監(jiān)、技術(shù)經(jīng)理、總經(jīng)理等職務(wù)。
2018年-2023徐工集團(tuán)智能制造專家
國內(nèi)精益戰(zhàn)略理論奠基人，先后出版《中國式5S管理》、《我走精益之路15年》、并在《職業(yè)經(jīng)理人》，《管理周刊》等多家*雜志發(fā)表學(xué)術(shù)管理論文。
系統(tǒng)接受過精益和瑞典隆德大學(xué)歐洲職業(yè)經(jīng)理人MBA培訓(xùn)，曾經(jīng)在UPM、現(xiàn)代客車、正美集團(tuán)等跨國公司任職，長期與跨國公司協(xié)作，熟悉國際世界重量級企業(yè)運(yùn)作模式，長期潛心研究中外企業(yè)的差距和中國企業(yè)的突圍模式。指導(dǎo)過數(shù)百家企業(yè)與國際公司進(jìn)行業(yè)務(wù)對接。
至今已經(jīng)自己參與指導(dǎo)了82個(gè)精益管理咨詢項(xiàng)目，并得到了客戶的高度評價(jià)，2016年華潤新能源平度風(fēng)電精益項(xiàng)目獲得華潤集團(tuán)3等獎(jiǎng)。
培訓(xùn)風(fēng)格
幽默風(fēng)趣，知識(shí)面廣，能與學(xué)員進(jìn)行良好互動(dòng)，營造出*的課堂氛圍；并且運(yùn)用案例實(shí)戰(zhàn)、工具落地，使培訓(xùn)極具個(gè)人風(fēng)采且富有親和力。
授課領(lǐng)域
精益系統(tǒng)構(gòu)建、戰(zhàn)略地圖與平衡積分卡、精益研發(fā)、精益辦公、精益現(xiàn)場、企業(yè)全面成本控制、流程管理、流程再造、組織變革等