工业AI赋能研发创新：从方法论到实战落地

模块一：认知开篇

——工业AI和研发转型的核心推演

【核心主题】构筑工业

AI和研发转型的基础认知，明晰两者的结合价值，打破认知误区

【要害内容】

1.工业AI核心认知：解读工业AI的定义、核心技艺（机器研习、深度研习、计算机视觉等等），区别于消费级AI的核心特点，结合制造业情境说明AI的运用推演，防止技艺概念晦涩难懂

2.制造业研发现况和痛点：结合讲师过往任职公司（华为、西门子、博世、TCL）以及业界实例，拆解当前制造业研发的核心痛点，直击参训者事务痛点

3.工业AI赋能研发的核心价值：从效率拉升（缩短研发周期30%-50%）、成本精进（降低试验成本20%-40%）、质量拉升（减少规划缺陷50%以上）、革新升级（挖掘新的货品规划方向）四个维度，结合具体资料说明AI对研发的赋能价值

4.业界演进趋势：拆解当前工业AI在研发领域的运用现况、演进趋势，以及政策导向，让参训者弄懂业界前沿动态，树立“AI赋能研发”的紧迫感

小组碰头：带出话术：

“结合各自公司的研发事务，思索1-2个最突出的研发痛点，以及工业AI可能破解这些痛点的方向，每组推选1名代表，分享碰头结果”

答疑交流：针对参训者提出的基础认知类疑问，结合实例逐一解答，强化基础认知

模块二：办法论落地

——工业AI在研发领域的运用轮廓和流程

【核心主题】掌握工业

AI在研发领域的运用办法论和完整落地流程，为后续实操奠定基础

1.工业AI研发运用的核心办法论：解说“情境化落地”办法论，强调“以研发痛点为导向，以资料为基础，以价值为标的”，防止AI运用“为了做而做”，结合华为研发AI运用的办法论心得展开

2.完整落地流程拆解：从诉求拆解（明晰研发痛点、AI运用标的）、资料准备（资料采集、清洗、标注、治理）、模型构筑（模型选型、训练、调优）、部署运用（试点测试、规模化推广）、迭代精进（根据运用成效持续调整）五个环节，详细拆解每个环节的核心差事、要害步骤和注意事项

3.资料治理在研发AI运用中的核心作用：解说研发资料（规划资料、试验资料、工艺资料等等）的特点、采集办法，以及资料清洗、标注、准则化的核心招数，结合西门子资料治理实例，说明“资料质量决定AI运用成效”

4.工业AI研发运用的要害要素：明晰人员（研发、IT、AI工程师）、技艺（AI模型、抓手）、流程（协同流程、落地流程）、资源（资金、装置）四大要害要素，以及各要素的协同推演

实例剖析：以华为某货品研发

AI运用项目为例，拆解其从诉求拆解到迭代精进的完整流程，拆解每个环节的要害决策和执行要点，让参训者直观弄懂办法论的实际运用

小组碰头：带出话术：

“结合本公司的研发流程，思索工业AI落地流程中，哪个环节最可能遇到困难？为何？以及怎样提前规避这些困难？每组碰头后，形成1页纸的隐患规避建议，推选代表分享”

模块三：情境深耕

——工业AI在研发核心环节的运用

【核心主题】掌握工业

AI在研发各核心环节的运用情境、技艺抓手和实操要点，贴合参训者实际事务

【要害内容】

1.货品规划环节的AI运用：解说AI在货品参数精进、方案选型、革新规划中的运用，如基于机器研习的货品参数精进模型，结合博世货品规划AI运用实例，说明怎样借助AI减少规划迭代次数；引见常用规划AI抓手（如CAD+AI插件）的操作要点

2.仿真试验环节的AI运用：解说AI在仿真模型简化、试验方案精进、试验资料预测中的运用，如基于深度研习的仿真结果预测，结合西门子仿真AI实例，说明怎样借助AI缩短仿真周期、降低试验成本；解说仿真AI抓手的核心操作流程

3.工艺精进环节的AI运用：解说AI在研发工艺参数精进、工艺缺陷预测中的运用，如基于机器研习的工艺参数寻优，结合TCL工艺研发AI实例，说明怎样借助AI拉升工艺稳定性；分享工艺AI运用的实操招数

4.质量预测和学识沉淀环节的AI运用：解说AI在研发阶段质量隐患预测、研发学识图谱构筑中的运用，如基于计算机视觉的规划缺陷检测，结合华为研发学识沉淀AI实例，说明怎样借助AI达成研发学识复用；引见质量AI抓手和学识图谱抓手的运用办法

实例剖析：分别选取华为（学识沉淀）、西门子（仿真试验）、博世（货品规划）、

TCL（工艺精进）4个标杆实例，深度拆解每个实例的运用情境、核心技艺、施行步骤和落地成效，对比不同公司的运用差异，提炼可复制心得

实战上手：带出话术：

“每组选取本公司研发的一个核心环节（规划、仿真、工艺、质量），结合所学内容，初步规划1个简单的AI运用情境方案，明晰运用标的、核心技艺和初步步骤，填写实战上手表，每组推选代表分享，讲师点评”

模块五：实例复盘

——标杆公司工业AI研发运用深度拆解

【核心主题】借助深度复盘标杆实例，提炼成功心得和失败教训，为参训者公司落地提供参考

【要害内容】

1.标杆实例深度复盘（一）：华为研发AI运用项目复盘，包括项目来由（研发痛点）、诉求拆解、资料准备、模型构筑、部署运用、迭代精进的完整进程，重点拆解项目中的难点以及破解办法，以及项目带来的实际价值（如研发周期缩短40%，试验成本降低35%）

2.标杆实例深度复盘（二）：西门子、博世联合研发AI项目复盘，锁住跨公司协同研发中的AI运用，拆解怎样借助AI达成研发资源共享、方案协同精进，以及跨公司资料治理的难点和破解路径

3.失败实例剖析：选取2个工业AI研发运用失败实例，拆解失败原因（如诉求定位不清、资料质量不达标、模型和情境脱节、跨部门协同不畅等等），提炼规避措施，支援参训者防止踩坑

4.实例收束和心得提炼：对比不同实例的运用情境、施行路径和落地成效，提炼可复制的核心心得（如“情境化选型”“资料先行”“小步试点、迅速迭代”），以及不同类型公司（大型公司、中小公司）的AI研发运用差异

模块六：沙盘推演

——工业AI研发运用落地全流程还原

【核心主题】借助沙盘推演，还原工业

AI研发运用落地全流程，拉升参训者的统筹规划、执行和协同本领

【要害内容】

1.沙盘推演规则说明：明晰推演情境（还原某制造公司研发AI运用项目落地）、定位分配（每组8-10人，分配中高层管人者、研发技艺主力、IT负责人、AI工程师等等定位）、差事标的（在规定时间内完成从诉求拆解到试点运用的全流程）、评分准则（方案可行性、流程完整性、协同效率、问题破解本领）

2.沙盘推演差事拆解：

（

1）第一阶段：诉求拆解和标的设定，各组结合还原情境，梳理研发痛点，明晰AI运用标的、运用情境，形成诉求拆解报告

（

2）第二阶段：资料准备和模型选型，各组拟定资料采集、清洗、治理方案，选项合适的AI模型，明晰模型训练的核心步骤

（

3）第三阶段：部署运用和试点测试，各组拟定试点方案，还原试点进程中的问题排查和调整，形成试点报告

（

4）第四阶段：收束和精进，各组梳理推演进程中的问题和心得，提出后续迭代精进建议

3.推演带出和将控：讲师全程带出，及时纠正不合理的操作，解答推演进程中的疑问，确保推演贴合实际落地情境

【授课方式】

沙盘推演：各组按照差事阶段推进，定位分工协同，完成推演差事，讲师全程巡视指导

点评收束：各组推选代表分享推演进程、结晶和问题，讲师结合评分准则，对各组推演情况开展点评，重点拆解协同效率、方案可行性等等方面的优点和不足，提炼推演中的核心心得，强化落地本领

模块七：实战规划

——公司工业AI研发运用方案落地

【核心主题】结合公司实际，动手规划可落地的工业

AI研发运用方案，将所学学识转化为实际结晶

【要害内容】

1.方案规划轮廓解说：明晰工业AI研发运用方案的核心轮廓，包括项目来由（研发痛点）、运用标的、运用情境、资料准备方案、模型选型和构筑规划、部署运用路径、资源诉求、隐患管控措施、预期成效等等核心模块

2.方案规划带出：讲师结合参训者公司的实际情况，带出参训者锁住1-2个核心研发痛点，明晰方案规划的重点的方向，提供方案规划模板，辅助参训者完成方案规划

3.分组方案规划：各组结合自身公司实际，按照方案轮廓，动手规划工业AI研发运用方案，明晰各模块的具体内容，确保方案贴合公司实际、具备可落地性

4.方案精进和完善：讲师全程巡视，针对各组方案规划中的问题（如情境选项不合理、资料准备方案不完善、隐患管控缺失等等），提供针对性的精进建议，支援参训者完善方案

【授课方式】

实战规划：各组分工协同，完成方案规划，填写方案规划模板，讲师全程指导，及时破解规划进程中的疑问

方案展示和点评：每组推选代表展示方案，往细里说，讲师针对方案的可行性、完整性、针对性开展点评，提出精进建议，支援参训者进一步完善方案，确保方案能够落地

模块八：收束拉升

——学识梳理和落地建议

【核心主题】梳理两天课程核心学识，提供公司

AI研发运用落地的针对性建议，促成培训结晶转化

【要害内容】

1.两天课程核心学识梳理：系统梳理工业AI基础认知、研发运用办法论、核心情境运用、实例心得、沙盘推演、方案规划等等核心内容，形成完整的学识架构，支援参训者巩固所学

2.公司落地针对性建议：结合不同类型公司（大型公司、中小公司）的特点，提供工业AI研发运用落地的针对性建议，包括优先级选项、资源分配、跨部门协同、主力练就等等方面

3.培训结晶转化带出：带出参训者将培训所学运用到实际事务中，明晰后续推进规划，鼓励参训者主动促成公司AI研发运用落地，构筑长期研习和交流制度

4.答疑和交流：解答参训者最后的疑问，收集参训者对课程的反馈建议，为后续课程精进提供参考

【授课方式】讲师收束

+答疑交流+结晶转化带出，确保参训者能够将所学学识转化为实际事务本领

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|颜少林老师