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課程介紹：

當前，人工智能技術正以前所未有的速度重塑全球制造業(yè)格局。從智能工廠到柔性生產(chǎn)，從預測性維護到供應鏈優(yōu)化，AI技術已經(jīng) 深入制造業(yè)的各個環(huán)節(jié)，成為推動產(chǎn)業(yè)升級的核心引擎。面對國際

競爭加劇、客戶需求個性化、成本壓力增大等多重挑戰(zhàn)，制造業(yè)企業(yè)必須加快智能化轉(zhuǎn)型步伐，才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地。

然而，許多制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨著諸多困境：缺乏清晰的轉(zhuǎn)型路徑規(guī)劃、技術與業(yè)務融合不深、數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重、組織變革阻力大等。如何將AI技術真正落地應用，實現(xiàn)從"制造"到"智造"的跨越，已成為制造業(yè)企業(yè)亟待解決的關鍵問題。

本次課程立足于制造業(yè)的行業(yè)特點和實際需求，系統(tǒng)梳理AI驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論基礎、實施方法和應用場景。課程不僅涵蓋人工智能的核心技術原理，更注重探討如何將這些技術與制造業(yè)的具體業(yè)務場景相結合，形成切實可行的解決方案。通過深入剖析海爾、徐工、富士康等標桿企業(yè)的成功案例，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳實踐路徑。

課程收益：

了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)的必要性，數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)帶來的價值

理解基于AI的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施方法和過程，

了解關于AI的關鍵技術

掌握AI技術在制造業(yè)企業(yè)的故障預測、工藝優(yōu)化、質(zhì)量控制等方面的應用方法

了解AI驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目應該怎么做，掌握具體方法和技能，初步具備規(guī)劃制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目的能力

了解典型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例與實施路徑

課程對象：

CEO、CIO、CDO…，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略負責人

產(chǎn)品和服務創(chuàng)新，商業(yè)模式創(chuàng)新的負責人

推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)務負責人和技術專家

落地執(zhí)行企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的業(yè)務部門

課程大綱：

第一模塊 人工智能與企業(yè)數(shù)字化的融合基礎

1.l 人工智能概述及其在工業(yè)中的定位

?什么是人工智能？

?工業(yè)人工智能和通用人工智能的差異

?人工智能與制造行業(yè)的契合點

2.l AI驅(qū)動制造業(yè)轉(zhuǎn)型的相關關鍵新技術

?機器學習與深度學習

?數(shù)據(jù)采集與邊緣計算

?視覺識別與語音處理

?制造業(yè)企業(yè)新技術演進（5G+IoT+AI+Cloud）

3.l 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵與特征

?數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義

?數(shù)字化生產(chǎn)與傳統(tǒng)生產(chǎn)的核心差異

4.l 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)與目標

?數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三大核心維度：技術、業(yè)務、組織

?數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終極目標：敏捷化、智能化、生態(tài)化

5.l 案例：酒鋼的數(shù)字化運營創(chuàng)新實現(xiàn)扭虧為盈

6.l 案例：通用汽車基于數(shù)字化解決芯片短缺問題

第二模塊 AI驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)劃和方法論

1.l 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素

?外部驅(qū)動因素：政策導向、市場競爭、客戶需求變化

?內(nèi)部驅(qū)動因素：效率瓶頸、成本壓力、創(chuàng)新需求

2.l 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的頂層設計框架

?戰(zhàn)略目標設定（短期增效 vs 長期顛覆）

?業(yè)務場景優(yōu)先級評估矩陣（ROI與可行性分析）

3.l 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路線圖設計

?華為的三階十二法戰(zhàn)略：以終為始、架構藍圖、把握節(jié)奏

?資源與組織保障：跨部門協(xié)同、數(shù)字化團隊建設、領導力支撐

4.l 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)務場景重構

?智能工廠：柔性產(chǎn)線、實時調(diào)度、能源管理

?服務化轉(zhuǎn)型：設備聯(lián)網(wǎng)、遠程診斷、訂閱式服務

5.l 統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座的構建

?數(shù)字中臺和數(shù)字湖的概念

?核心AI工具與數(shù)字中臺建設

?工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺與數(shù)據(jù)中臺在制造業(yè)企業(yè)的落地邏輯

6.l 轉(zhuǎn)型的組織變革管理

?敏捷組織設計與數(shù)字化人才培養(yǎng)

?從“賣設備”到“賣服務”的思維轉(zhuǎn)變

?員工從“工具使用者”到“數(shù)據(jù)決策者”

7.l 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風險管理

?技術風險：數(shù)據(jù)安全與系統(tǒng)兼容性問題

?組織風險：變革阻力與文化沖突的解決方案

?數(shù)字化轉(zhuǎn)型的KPI體系設計

?基于反饋的迭代優(yōu)化機制

l 案例：海爾的工業(yè)4.0和“人單和一”

l 案例：徐工集團從設備管理和生態(tài)管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

l 案例：華為基于數(shù)據(jù)中臺賦能造車

第三模塊 人工智能在制造行業(yè)的典型應用

1.l AI在制造業(yè)企業(yè)中的轉(zhuǎn)型場景

?數(shù)字化場景的定義和關鍵因素

?制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景（設備及產(chǎn)品管理、業(yè)務和運營優(yōu)化、新模式新業(yè)態(tài)創(chuàng)新）

2.l 智能檢測與質(zhì)量控制場景解析

?視覺識別在零件缺陷檢測中的應用

?實時質(zhì)量數(shù)據(jù)反饋與工藝調(diào)整

3.l 預測性維護與健康管理場景解析

?基于振動、溫度等數(shù)據(jù)的故障預警

?壽命預測與備件管理優(yōu)化

4.l 工藝優(yōu)化與自適應加工場景解析

?AI驅(qū)動的切削參數(shù)優(yōu)化

?自適應控制系統(tǒng)與能耗管理

5.l 生產(chǎn)調(diào)度與協(xié)同制造場景解析

?智能排產(chǎn)與資源調(diào)度

?云平臺+AI實現(xiàn)跨廠協(xié)同

6.l 備件與耗材管理場景解析

?備件庫存優(yōu)化

?耗材消耗分析與優(yōu)化

7.l 能耗削峰與強度優(yōu)化場景解析

?設備能耗統(tǒng)計和要素分析

?基于AI分析的削峰填谷和優(yōu)化策略

8.l 經(jīng)營駕駛艙（多維度透視）場景解析

?設備運營狀況可視化和數(shù)據(jù)挖掘

?生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘

?質(zhì)量數(shù)據(jù)的可視化和數(shù)據(jù)挖掘

9.l AI在人力資源管理的場景解析

?基于AI的薪酬與福利預測與優(yōu)化

基于AI的績效管理

第四模塊 制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化案例深度解析

1.l AI在生產(chǎn)原料管理中的應用

?核心算法介紹：計算機視覺（CV）、高光譜成像分析

?經(jīng)典案例解析：基于決策樹的煙葉原料質(zhì)檢與分級中的應用

2.l AI在生產(chǎn)設備預測性維護中的應用

?核心算法介紹：時序數(shù)據(jù)分析、異常檢測算法、機器學習

?經(jīng)典案例解析：富士康基于AI的刀具壽命預測系統(tǒng)

3.l AI在生產(chǎn)工藝優(yōu)化中的應用

?核心算法介紹：機器學習回歸算法、優(yōu)化算法

?經(jīng)典案例解析：基于計算機視覺的包裝質(zhì)檢

4.l AI在生產(chǎn)能源管理與優(yōu)化中的應用

?核心算法介紹：時序預測、強化學習

?經(jīng)典案例解析：利用AI實現(xiàn)機床生產(chǎn)的節(jié)能優(yōu)化

5.l AI在生產(chǎn)現(xiàn)場安全行為監(jiān)控中的應用

?核心算法介紹：計算機視覺（CV）、行為識別

?經(jīng)典案例解析：物流公司利用AI實現(xiàn)違規(guī)操作的智能檢測

6.l AI在產(chǎn)品質(zhì)量控制中的應用

?核心算法介紹：計算機視覺（CV）

?經(jīng)典案例解析：基于AI的汽車安全帶生產(chǎn)的智能檢測

7.l AI在供應鏈優(yōu)化中的應用

?核心算法介紹：時間序列預測（ARIMA）、優(yōu)化算法（蟻群算法）

?經(jīng)典案例解析：京東的智能倉儲與物流路徑優(yōu)化

8.l AI在精準營銷中的應用

?核心算法介紹：用戶畫像（聚類算法）、推薦系統(tǒng)（協(xié)同過濾）、預測模型（邏輯回歸）

?經(jīng)典案例解析：基于消費行為的零售戶精準畫像與貨源精準投放

9.l AI在客戶服務與質(zhì)量管控中的應用

?核心算法介紹：自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）

?經(jīng)典案例案例：基于NLP的智能客服與輿情監(jiān)控系統(tǒng)

薛老師

高級工程師（人工智能技術與應用）

上海交通大學MBA/EMBA導師

江蘇省商業(yè)聯(lián)合會數(shù)字經(jīng)濟專委會副主任

華為認證講師

薛老師現(xiàn)受聘擔任國家工信部企業(yè)服務專家、上海市中小企業(yè)服務專家、上海交大行業(yè)研究院研究員。曾擔任新加坡EP咨詢集團高級合伙人、大唐電信高級經(jīng)理，擁有近20年咨詢培訓經(jīng)驗，專注于數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)及人工智能等領域。累計培訓超500場，學員逾10000人。

薛老師是上海交大MBA/EMBA課程講師、中國電信集團特聘講師、中國移動集團特聘講師，并曾受邀在上海電視臺財經(jīng)頻道授課。其學歷與資質(zhì)包括上海交大MBA、中歐商學院MBA、國家二級心理咨詢師、國家注冊管理咨詢師。曾榮獲上海市十佳青年咨詢精英、廈門市十大咨詢師稱號。

專長課程

《AI賦能傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》、《AI應用場景實戰(zhàn)解析》、《人工智能在機床行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的應用》、《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)劃與實施路徑》、《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功案例解析》、《人工智能賦能專精特新企業(yè)》

曾經(jīng)培訓或咨詢過的部分客戶

知名大型企業(yè)：國家電投、云南電網(wǎng)、南方電網(wǎng)、儀電集團、上汽集團、廣汽集團、中建八局、中遠集團、上海醫(yī)藥、湖南煙草、上海煙草、廣東煙草等；

運營商：中國移動集團、中國電信集團、中國聯(lián)通集團、廣東移動、上海移動、四川移動、上海電信、江蘇電信、華為、愛立信、阿爾卡特等；

金融機構：浦發(fā)銀行、交通銀行、建設銀行、招商銀行、上海銀行、平安銀行、海通證券等；

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