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證書：如需頒發(fā)上海市人工智能技術(shù)協(xié)會認(rèn)可證書，需單獨支付證書費用RMB 200/張。

 

課程收益：

通過學(xué)習(xí)人工智能的前世今生，結(jié)合對國產(chǎn)AI先鋒Deepseek的剖析，幫助企業(yè)開拓思路、積極探索AI智能體的更多應(yīng)用；認(rèn)識通用人工智能的潛力以及其他生成式AI工具所代表的技術(shù)突破，初步掌握AI的技術(shù)基礎(chǔ)包括數(shù)據(jù)與核心算法；能結(jié)合制造業(yè)實際場景，主動探索AI的不同應(yīng)用范式；在AI涌動的大潮中客觀、理性、主動地認(rèn)知AI的發(fā)展。

 

參訓(xùn)對象：企業(yè)高管團(tuán)隊、供應(yīng)鏈管理、行政管理、生產(chǎn)管理、設(shè)備管理、質(zhì)量管理、信息化系統(tǒng)等相關(guān)部門及企業(yè)數(shù)字化建設(shè)團(tuán)隊和所有關(guān)注AI發(fā)展的個人。

 

授課形式：知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風(fēng)暴、強(qiáng)調(diào)學(xué)員參與。

 

課程大綱：

1. 人工智能的前世今生和以Deepseek為代表的AI大模型

■  AI萌芽：馮諾依曼計算機(jī)與圖靈測試

■  AI認(rèn)知：人工智能的定義與三大主流學(xué)派

■  AI發(fā)展：為什么以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的AI成為當(dāng)下主流技術(shù)路線

■  案例介紹：從規(guī)則到統(tǒng)計——讓機(jī)器理解人類自然語言的曲折過程

■  Deepseek橫空出世的意義：打破Scaling Laws和AI創(chuàng)新加速

■  Deepseek成為數(shù)字化中樞（AI Agent）和R1模型的本地化部署方法

■  AI對制造業(yè)的賦能和影響特點：工業(yè)數(shù)據(jù)和工業(yè)機(jī)理的護(hù)城河

 

2. 理解AI必須掌握的深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

■  用數(shù)學(xué)方法描述語言規(guī)律和多維空間：白話線性代數(shù)、統(tǒng)計語言模型

■  機(jī)器學(xué)習(xí)思想與AI的核心算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

■  “投喂數(shù)據(jù)”的背后邏輯：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

■  動畫演示：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)機(jī)理（輸入層、隱藏層、輸出層）

■  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型（Transformer等）及LLM大模型簡介

■  工業(yè)大模型的特點和應(yīng)用簡介

■  工業(yè)大模型的特殊性及結(jié)構(gòu)簡介

■  工業(yè)大模型與傳統(tǒng)大模型的比對

■  當(dāng)前典型工業(yè)大模型舉例：離散、流程行業(yè)的大模型簡介

 

3. 基于工業(yè)AI的開發(fā)框架與LLM應(yīng)用賦能場景

■  AI推動工業(yè)范式變革的趨勢

■  制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本架構(gòu)與工業(yè)AI開發(fā)框架概述

■  數(shù)字化轉(zhuǎn)型的評估與架構(gòu)簡介

■  工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點及應(yīng)用現(xiàn)狀

■  從RAG、工作流到AI Agent的演進(jìn)

■  RAG與自然語言的結(jié)構(gòu)化處理：Text2SQL技術(shù)簡介

■  基于LLM的驅(qū)動的應(yīng)用程序開發(fā)框架：Langchain與AnythingLLM

■  課堂討論：如何選擇工業(yè)AI開發(fā)主題與項目

■  基于Docker的AI Agent開發(fā)項目：n8n應(yīng)用介紹

■  典型場景之一：基于AI的機(jī)器視覺在制造業(yè)檢測與安全領(lǐng)域的應(yīng)用

■  機(jī)器視覺的應(yīng)用架構(gòu)和應(yīng)用流程

■  案例分享：AI在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用案例、電子行業(yè)組裝作業(yè)的應(yīng)用（物料識別與防呆作業(yè)）

■  典型應(yīng)用場景之二：基于國產(chǎn)AI急先鋒Deepseek大模型的應(yīng)用探索

■  案例分享：車間生產(chǎn)排程的演進(jìn)與APS算法（基于MATLAB程序的啟發(fā)式遺傳算法，染色體與適應(yīng)度函數(shù)）

■  應(yīng)用探索：自己動手，用Deepseek打造自己的APS AI Agent（注塑車間為例）

■  典型應(yīng)用場景之三：基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備故障診斷與預(yù)知性維護(hù)

■  設(shè)備預(yù)知性維護(hù)的分析框架簡介

■  案例分享：風(fēng)電行業(yè)風(fēng)機(jī)減速箱預(yù)知性維護(hù)解決方案（數(shù)據(jù)采集、故障模式、AI算法以及系統(tǒng)實現(xiàn)）

■  典型應(yīng)用場景之四：AI Agent 在新材料、產(chǎn)品開發(fā)、物流動態(tài)調(diào)度等業(yè)務(wù)的應(yīng)用探索

■  典型應(yīng)用場景之五：AI在供應(yīng)鏈需求預(yù)測中的應(yīng)用實踐

■  傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理的特點及預(yù)測方法

■  案例分享：家電行業(yè)預(yù)測的優(yōu)化—基于LSTM算法的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)

 

4. AI未來：最好的時代，最壞的時代

■  失去工作的社會？—源于工業(yè)革命的依舊沒有消化完的信息革命

■  幾個議題：數(shù)據(jù)安全、保護(hù)隱私、工業(yè)模型

 

講師簡介：李老師

上海交通大學(xué)弗勞恩霍夫科創(chuàng)中心 高級顧問

上海交通大學(xué)*物流研究院 特聘專家

2002年上海某大型合資通信企業(yè) 供應(yīng)鏈主管

1999年上海貝爾有限公司 項目經(jīng)理

1996年西安交通大學(xué) 工學(xué)碩士

具有多年制造業(yè)運營管理、咨詢與培訓(xùn)經(jīng)驗，是國內(nèi)制造業(yè)智能制造、數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目資深專家。

針對國內(nèi)制造型企業(yè)的特點和智能制造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大趨勢，結(jié)合在德國工業(yè)4.0研修及日本豐田汽車的交流成果，李老師提煉出日臻完整的智能制造咨詢體系和實施方法，包括針對制造型企業(yè)的數(shù)字化工廠系統(tǒng)規(guī)劃方法以及工廠智能物流規(guī)劃，曾服務(wù)于大型央企、國企等多家大中型咨詢及數(shù)字化項目，其企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)和咨詢輔導(dǎo)客戶數(shù)量超過100家，各期公開課學(xué)員人數(shù)累計超過10000人次，咨詢項目既有管理完善的外資企業(yè)，也有快速擴(kuò)張的民營企業(yè)。

作為智能制造合伙人和項目總監(jiān)參與并負(fù)責(zé)多個咨詢項目的成功實施，善于與企業(yè)高層建立信任、暢通的溝通渠道，營造良好的項目運行環(huán)境。主要客戶遍及汽車、電子、通信、機(jī)械、醫(yī)療、食品、服裝等多個行業(yè)，咨詢項目以制造型企業(yè)的智能制造與供應(yīng)鏈優(yōu)化、數(shù)字化戰(zhàn)略與運營、工廠智能物流規(guī)劃等為主。

典型咨詢項目包括：

1. 中車集團(tuán)XX機(jī)車的數(shù)字化工廠規(guī)劃項目

■  項目時間1期，共計7個月，擔(dān)任高級顧問

■  針對軌道交通裝備制造業(yè)特點和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，基于ＭＯＭ和數(shù)字化工廠架構(gòu)思想，通過從精益到智能六步法方法論，對業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)維度對工廠主要業(yè)務(wù)（曲軸、車身、動力、總裝等）優(yōu)化，從人員、數(shù)據(jù)、技術(shù)、組織４個維度進(jìn)行建模分析，為企業(yè)規(guī)劃基于集成業(yè)務(wù)平臺的智能工廠架構(gòu)和實施路徑。

2. 中車集團(tuán)YY機(jī)車的數(shù)字化工藝項目

■  項目時間1期，共計4個月，擔(dān)任項目經(jīng)理

■  針對軌道交通裝備制造業(yè)特點和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，立足工藝強(qiáng)基從工藝發(fā)展地圖、關(guān)鍵工序建模、核心工藝機(jī)理、工藝數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化梳理等主題優(yōu)化、完善工藝管理體系與工藝數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，結(jié)合主流PLM系統(tǒng)，為客戶定制化選型、開發(fā)，為企業(yè)構(gòu)建工藝規(guī)劃與管理的數(shù)字化平臺。

3. 杭州XX（德資）汽車零部件企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作坊

■  工作坊時間一周，擔(dān)任數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃顧問

■  結(jié)合標(biāo)桿企業(yè)參訪，根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略與運營實際，對企業(yè)業(yè)務(wù)流程與企業(yè)架構(gòu)進(jìn)行評估研討，充分發(fā)揮運營團(tuán)隊的經(jīng)驗智慧，在理解數(shù)字化升級的創(chuàng)新性本質(zhì)的背景下，制定企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略與實施規(guī)劃。

■  重要輸出與建議：企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略目標(biāo)，業(yè)務(wù)架構(gòu)與IT架構(gòu)的匹配性，關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景的數(shù)字化實施選擇等

4. 上海XX智能儀表有限公司（德資）智能工廠規(guī)劃項目

■  項目時間18個月，擔(dān)任項目經(jīng)理和高級顧問

■  結(jié)合上海G60科創(chuàng)走廊建設(shè)，XX上海工廠為打造集團(tuán)智能化標(biāo)桿工廠，結(jié)合廠區(qū)擴(kuò)建和MES、APS系統(tǒng)實施，立足精益化、智能化布局建設(shè)啟動智能工廠規(guī)劃項目。

■  項目工作分為兩個大的階段，工廠大布局和車間精益布局。經(jīng)過一年半的規(guī)劃實施和建設(shè)，工廠格局與運營管理煥然一新。其中工廠物流整體效率提高25%。結(jié)合XX工廠各個不同工藝車間的特點，完成自動化和信息化升級，其中注塑車間的集中供料和自動化傳輸，直接降低40%以上的WIP，節(jié)省30%的物流成本。

5. 中國運動品牌特步集團(tuán)泉州工廠供應(yīng)鏈物流優(yōu)化項目

■  項目時間2期，共計14個月，擔(dān)任項目經(jīng)理和高級顧問

■  對其服裝原材料、鞋業(yè)原材料以及服裝和鞋業(yè)成品倉庫實施精益化改善，包括倉儲規(guī)劃、精益布局、物流設(shè)備、標(biāo)識系統(tǒng)建設(shè)、呆滯物料清庫盤點、倉儲作業(yè)流程規(guī)范、績效指標(biāo)建立等內(nèi)容，大幅提高倉儲進(jìn)出庫效率（成品倉出貨時間縮短35%），有效降低倉儲作業(yè)成本和勞動強(qiáng)度，得到客戶高度好評：“我們就需要這樣給現(xiàn)場更多細(xì)節(jié)指導(dǎo)的咨詢顧問！”

6. 中國首批創(chuàng)業(yè)板上市公司鄭州XX電子運營管理咨詢

■  第一期項目6個月，擔(dān)任項目經(jīng)理和高級顧問

■  精益項目，負(fù)責(zé)生產(chǎn)計劃改善和庫存控制咨詢項目。對企業(yè)實現(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化能力的提升奠定了堅實的基礎(chǔ)，其中一期庫存周轉(zhuǎn)率提升15％，SOP（銷售運作計劃）機(jī)制的建立對企業(yè)銷售模式與生產(chǎn)模式的匹配確定了具體的方法。

同時李老師講授的《數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略與實施》、《工廠智能物流的規(guī)劃與實踐》、《工廠運營大數(shù)據(jù)的應(yīng)用》、《智能趨勢下的生產(chǎn)排程與APS》、《倉儲日常管理實務(wù)》等課程深受廣大學(xué)員好評，學(xué)員反饋李老師學(xué)識豐富、思維敏銳，條理清晰，邏輯性、實務(wù)性強(qiáng)，善于針對學(xué)員和企業(yè)的實際需求組織課程內(nèi)容，用生動豐富的實際咨詢案例與學(xué)員共同探討解決方案，課程內(nèi)容翔實，案例生動。

熱門課程：

■  工廠運營大數(shù)據(jù)管理

■  智能趨勢下的生產(chǎn)排程與APS

■  工廠智能物流的規(guī)劃與實踐

■  高效倉儲管理與庫存控制

■  制造型企業(yè)的供應(yīng)鏈管理

■  從精益工廠到數(shù)字化企業(yè)

■  智能工廠MES系統(tǒng)規(guī)劃與實施

■  施耐德燈塔工廠研學(xué)

 

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