课程背景
随着机器智能（AI）、物联网和海量资料技艺的迅速演进，传统装置管控正经历深刻变革。公司面临以下挑战：
装置复杂度拉升
：智能化装置增多，传统人工运维效率低下。
资料驱动诉求
：海量装置资料需借助AI拆解达成预测性维护。
成本和隐患压力
：装置故障停机损失高昂，需借助智能化手段降本增效。
技艺迭代加速
：AI新技艺大规模运用要求管人者掌握新本领。
本课结合AI技艺和现代管控办法，支援参训者构筑智能化装置管控本领，适应数智化转型趋势。
课程收益
掌握AI赋能装置管控的核心技艺：
研习AI在装置监控、故障预测、健康管控、装置全生命周期管控中的运用。
拉升资料驱动的决策本领：
借助海量资料拆解精进装置维护打法，从“事后维修”转向“预测性维护”，利用AI抓手达成装置性能可视化和智能诊断。
降低营运成本和隐患：
减少非规划停机时间，延长装置寿命，拉升资源利用率，借助实例研习规避AI落地中的常见问题。
课程特色：
情境化教学：结合制造业的真实实例。
抓手实操：涵盖主流AI抓手（如DEEPSEEK）实操上手。
专家交流：制造业资深从业者分享AI落地心得和挑战。
课程大纲
开班导入：AI时代装置管控的变革和机遇
1.
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），20分钟后发表，每组派一名代表上台分享。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|李希老师
适合谁听
：公司装置管人人员、工程师、维修员等等。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。