AI人工智能在汽车智能制造领域的应用

开班导入：

AI驱动智能制造的时代机遇

现况调研：

① 您所在公司的制造实地面临的最 大挑战为何？② 在您的事务中，哪些环节最倚重老师傅的心得？③ 您认为AI技艺能在哪些方面支援拉升制造效率和质量？

一、认知革命-何为机器智能（AI）

1.

AI的通俗领会：让机器能“听、看、领会、思索、行动”的技艺

2.

AI的核心本领：识别、预测、精进、生成

3.

AI在工业领域的典型运用情境

(1)

视觉识别：货品质检、安全行为识别

(2)

预测拆解：装置故障预测、质量根因拆解

(3)

智能精进：生产排程、工艺参数推荐

(4)

自然语言处理：学识问答、报告生成

课堂碰头

：结合您弄懂的业界情况，谈谈AI技艺在冲压/焊装/涂装/总装/物流中最难落地的环节是哪里？为何？

一、

基石构筑—AI模型构筑基础流程、资料构筑

1.制造业常见的AI模型类型简介

(1)

督导研习：

1

分类模型：用于好坏品判断，故障类型分类。

2

回归模型：用于装置剩余寿命预测、能耗预测。

(1)

无督导研习（自学成才）：用于异常检测、买方/装置分群。

(2)

深度研习（处理复杂模式）：主要用于图像识别（AI质检），自然语言处理、多传感器融合拆解。

1. 2.业务链路梳理、搭建

(1)

智能质量管控营运流程、规则梳理

(2)

预测性维护营运流程、规则梳理

(3)

智能工艺精进营运流程、规则梳理

(4)

生产调度精进营运流程、规则梳理

1. 3.基础资料构筑

(1)

智能质量管控基础资料搭建

(2)

预测性维护基础资料搭建

(3)

智能工艺精进基础资料搭建

(4)

生产调度精进基础资料搭建

实操上手

：每组选项如下几种情境，进业界务链路梳理、搭建，明晰要害规则，并分组发表。

三、情境落地-AI在智能制造的核心运用

1. 智能质量管控

(1) AI视觉检测：表面缺陷自动识别

(2) 质量根因拆解：多变量关联拆解

(3) 虚拟量测

(4) 生产全流程质量追溯和合规性自证

运用点：

(1)

冲压：表面划痕、凹陷，开裂检测

(2)

焊装：焊点质量，飞溅、漏焊识别

(3)

涂装：漆面橘皮、流挂，色差

(4)

总装：螺栓拧紧、卡扣装配，间隙面差

2. 预测性维护

(1) 装置健康状态监测

(2) 故障预警和寿命预测

(3) 厂务设施智能运维

(4) 刀具寿命管控和断刀预测

运用点：

(1)

冲压机、焊装机器人、涂装烘房，总装线体健康监测

(2)

故障预警 + 剩余寿命预测

(3)

刀具/模具磨损管控

(4)

厂务设施智能运维（压缩空气，制冷、电力）

3. 智能工艺精进

(1) 工艺参数自精进

(2) 能耗智能管控

(3) 配方精进

(4) 产线平衡和瓶颈智能识别

运用点：

(1)

工艺参数自推荐/自精进

(2)

能耗智能管控（焊装、涂装高能耗环节）

(3)

产线瓶颈识别和节拍平衡

(4)

配方/工艺准则跨产线迁移

4. 生产调度精进

(1) 智能排产排程

(2) 物料精准配送

(3) 人机协同作业调度

(4) 供给链韧性预警和动态调整

(5) 基于市场反馈的实时生产调整

运用点：

(1)

智能排产（多车型混线）

(2)

AGV物料精准配送

(3)

人机协同作业调度

(4)

供给链异常预警和动态调整

四、从概念到实践—AI项目施行路径

1.

第 一步：怎样识别高价值AI情境

(1) 从“高频、高损、高危、高倚重”四维筛选

(2) 可行性判断：资料基础、技艺成熟度、ROI

1.

第二步：诉求提炼和课题立项

(1) 痛点 → 业务标的 → AI标的 → 资料诉求

(2) 课题边界定义和跨专精协同

1.

第三步：AI项目施行全流程

1. -立项 → 资料准备 → 模型开发 → 试点验证 → 规模化推广 → 成效评核

1.

第四步：组织和英才挑战

(1)

“AI+制造”的复合型英才诉求。

(2)

怎样和内外部队伍协同。

1.

常见陷阱和成功要素

防止“为了AI而AI”，确保业务价值导向。

小组差事

：结合您所在的公司/部门，哪个AI运用情境最有可能率先尝试？可能面临什么挑战？选项一个情境，规划AI解题打法并发表

1.

课程收束、回顾

：迅速回顾AI在制造各环节的核心价值

老师简介

Introduction to lecturers

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博闻智咨询|李希老师