课程背景
在传统制造业中，
装置管控
和
生产规划
往往倚重人工心得，面临诸多痛点：
1. 装置管控难题
故障频发：装置突然宕机，导致产线停工，从实践看，损失巨大。
维护成本高：定期检修浪费资源，但突发故障仍无法防止。
资料难利用：装置运行资料堆积如山，却无法转化为决策依据。
2. 生产规划痛点
排产低效：人工排产耗时耗力，执行层面，还常出错。
插单混乱：紧急订单打乱原有规划，落地时，车间忙乱不堪。
库存失衡：要么缺料停产，在实际应用里，要么库存积压，资金被占用。
AI技艺
（如DeepSeek）正在改变这一现况，让装置管控和生产规划变得更智能、更高效！
本课结合AI技艺和现代管控办法，支援参训者构筑AI本领，适应数智化转型趋势。
课程收益
1. 对装置管控的拉升
✅ 预测性维护：AI提前24-72小时预警装置故障，减少非规划停机。✅ 能效精进：智能调节装置运行参数，降低能耗。✅ 寿命延长：科学安排保养规划，要害装置寿命拉升。
2. 对生产规划的精进
✅ 智能排产：AI 10分钟完成人工4小时的事务，排产效率拉升。✅ 动态调整：遇到插单、缺料等等情况，AI自动重新精进排程。✅ 库存精进：精准预测诉求，减少库存资金占用。
3. 对公司整体的价值
降低成本：减少装置故障损失 + 精进排产效率 → 年省百万成本。拉升交付率：订单准时交付率拉升至95%+，增强买方信任。资料驱动决策：从“凭心得管控”升级为“用资料说话”。
课程大纲
开班导入：AI时代装置管控、生产规划的变革和机遇
1.
第 一讲：AI驱动下的智能装置管控-预测性维护和效率革命
2.
交流碰头：
1
当前装置管控痛点（装置、效率、安全等等）
2
从“被动响应”到“主动预测”的跨越
一、
何为机器智能
1、 让计算机系统还原人类智能的技艺、让机器具备类似人类的思路和行动本领
2、 AI 的核心本领
1 研习（Learning）
2 推理（Reasoning）
3 决策（Decision Making）
4 自然语言处理（NLP）
1. 4.AI 的主要类型
1 按照本领划分
2 按照技艺划分
1.
课堂碰头：结合我们日常生活、事务举例说明几个AI典型运用实例？
2.
这些AI运用进程中对我们有什么支援，破解了哪些问题？
3. 5.AI 的典型运用
一、
机器智能赋能装置管控
1. AI赋能装置管控的核心情境
1 智能生产调度和精进
2 人机协同作业
3 预测性维护和质量管控
4 学识管控和决策支持
1. 2.AI赋能装置管控的核心内容
1 智能终端装备
2 数智化管控平台
3 资料驱动决策
4 协同互联
1. 3.AI落地施行要害步骤
1 资料基建
2 模型开发和部署
3 人机交互规划
4 持续研习制度
一、
常用的机器智能
1. 国内常用的机器智能大模型平台以及其特点对比
2. 各平台典型采用情境
3. 选型建议
4. DeepSeek 引见
5. DeepSeek 核心优势
6. DeepSeek 适用情境
1.
四、DEEP SEEK AI赋能装置管控核心
1. 智能监控和实时预警
2. 识别效率预测性维护（PM）
3. 装置自动化运维
4. 资源精进和能效管控
5. 装置学识管控和培训
6. 装置安全和合规
7. 装置资料驱动决策
1.
五、DEEP SEEK AI在装置管控日常事务业务中的运用
2. 1.DeepSeek AI精进提示词的详细办法
1 明晰诉求，结构化提问
2 提供来由资讯
3 分步骤或者列表式提问
4 指定回答格式
5 设定定位，拉升专精性
6 限制条件，缩小范围
7 示例带出，将控风格
8 多轮修正 & 迭代精进
9 防止模糊词汇
10 结合 DeepSeek AI 的特殊功能
1.
课堂上手
：请你结合Deep seek Al在装置管控日常事务业务中的运用10大方面选取2-3方面具体业务开展提示词规划并分组发表。
1. Deep seek Al在日常装置管控事务业务中的运用
1 装置日常点巡检管控
2 故障处理决策支持
3 装置培训材料制作
4 装置管控月报报告
5 装置人员排班管控
6 资料拆解可视化
7 装置异常应急预案生成
8 装置管将控度精进
1.
课堂上手
：每组请结合事务业务实际，结合班组日常事务业务实际，运用Deep seek开展课堂上手，要求输出3个不同内容运用（不得和前面的重复），每组派一名代表上台分享。
次讲：AI赋能生产规划—智能决策和效率拉升
一、认识AI排产
1. 为何要用AI排产？
1
工厂常见头疼问题：
2
订单来了算半天还是排不开
3
急单插进来全乱套
4
装置闲着人却在加班
交流环节
：
分组写下自己工厂最烦的3个排产问题
AI解题打法展示（对比人工排产成效）
2.AI排产三步走
1
智能预测 - 像天气预报一样准
2
自动排程 - 比老师傅排得更快更合理
3
动态调整 - 遇到问题自动重排
演示
：用过去3年订单预测下月诉求（自动识别旺季/淡季）
实地PK
：AI 10分钟排出人工4小时的事务量
实例
：突发装置故障时，AI怎样迅速调整方案
二、AI排产实战
1.预测明日订单
1
教AI"认"工厂资料：
2
怎么整理Excel表格（模板直接套用）
3
异常资料标红招数（比如疫情停产期资料）
分组操练
：
1.
用DeepSeek抓手预测下周每日产量
2.
看哪组预测最接近实际（奖励小礼品）
2.智能排产
1
排产参数设置：
2
机器：哪些装置能用？维修规划怎么录入？
3
工人：白班夜班怎么排？本领等级怎么设？
4
订单：哪些必须优先？哪些能够缓缓？
5
紧急状况处理
情境还原
：买方突然加急500件订单
操作
：修改交期，看AI怎样重新平衡生产
3.精进方案
1
省钱排产法：设置"电费低时段多生产"
2
省事排产法：自动避开老师傅休假的日子
终 极挑战
：
给定：5台机器，3个班组、20张订单
要求：用AI排出最 高效方案（实地评比）
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|李希老师
适合谁听
公司装置人员、工程师、生产规划、供给链管控、IT、数智化等等。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。