课程背景
1.工艺精进滞后：
传统工艺倚重心得，缺乏资料支撑；工艺参数调整响应慢，影响货品一致性；
AI工艺仿真和精进本领尚未系统引入。
2.质量管控被动：
质量检测仍以人工为主，往细里说，漏检率高；质量问题追溯困难，实操中，缺乏预测性质量干预；
AI视觉检测和质量根因拆解本领薄弱。
3.供给链响应迟缓：
供给链波动大，预测不准；库存和交付难以平衡；缺乏
AI驱动的智能预测和调度本领。
4.装置维护粗放：
装置故障频发，维护规划缺乏资料支持；预测性维护未成架构；
AI在装置健康管控中的运用尚未落地。
5.英才本领断层：
一线员工对
AI抓手接受度低；缺乏懂制造、懂资料、懂AI的复合型英才；改进活动未和AI结合。
课程收益
1.
掌握
AI在工艺精进、质量预测、装置维护等等制造情境中的落地路径和办法；
2.
具备构筑
AI驱动的质量管控和工艺参数自精进系统的初步本领；
3.
领会
AI在供给链智能预测和排产中的运用推演和施行要点；
4.
初步构筑公司
AI转型的组织推进制度和英才孵化思路。
课程大纲
第一部分：
AI在制造业的运用和落地
实践
【核心主题】领会
AI在制造中的核心价值和施行路径
1.
制造业数智化转型的四大阶段和
AI定位
2.AI在工艺、质量、装置、供给链中的典型运用情境
3.
资料基础：
IoT、MES、ERP和AI的资料闭环
4.AI项目推进的“三阶七步法”
5.
组织本领：
AI转型中的定位和队伍构筑
6.
实例：丰田
AI视觉质检系统落地路径
7.
小组碰头：我公司最适合引入
AI的情境是？
【实例研讨】
某汽车零部件公司借助
AI工艺参数精进拉升良率8%
第二部分：
AI驱动的工艺精进和参数自调整
【核心主题】构筑基于
AI的工艺仿真和参数推荐系统
1.工艺资料采集和特征工程办法
2.AI工艺仿真模型构筑
3.工艺参数自研习和推荐制度
4.多品种小批量下的工艺迅速适配
5.AI在新材料、新工艺开发中的运用
6.实战上手：基于历史资料的工艺参数精进建模
【实例研讨】
某注塑公司借助
AI工艺精进达成能耗降低12%
第三部分：
AI质量预测和视觉检测系统
【核心主题】构筑从检测到预测的智能质量架构
1.AI视觉检测系统架构和选型要点
2.质量资料和生产资料的关联拆解
3.质量异常预测和根因拆解模型
4.缺陷自动分类和追溯制度
5.质量看板和实时预警规划
6.实战上手：构筑一个简单的质量预测模型
【实例研讨】
某家电公司
AI视觉检测系统误判率下降至0.1%
第四部分：
AI装置健康管控和预测性维护
【核心主题】达成从故障维修到预测维护的转变
1.装置资料采集和特征提取
2.装置健康度评核模型构筑
3.故障预测和剩余寿命预测
4.维护差事智能派发和资源调度
5.TPM和AI维护系统的融合
6.实战上手：装置异常检测算法初步运用
【实例研讨】
某电机厂借助
AI预测性维护降低停机时间25%
第五部分：
AI在供给链和排产中的智能决策
【核心主题】构筑响应快、波动小的智能供给链系统
1.供给链资料整合和诉求预测模型
2.AI动态排产和资源约束精进
3.库存智能预警和补货打法
4.交付隐患预测和化解制度
5.APS和AI排产的融合路径
6.
实战上手：还原多品种小批量订单的
AI排产
【实例研讨】
某医疗器械公司借助
AI供给链预测拉升交付准时率15%
第六部分：
AI转型组织构筑和推进打法
【核心主题】炼就支持
AI落地的组织和制度
1.AI项目推进的组织架构规划
2.
资料信念培育和
AI本领培训架构
3.AI项目试点选项和成效评核
4.
改进活动和
AI抓手的融合办法
5.
内部
AI主力练就和激励制度
6.
小组碰头：拟定我公司
AI落地初步路线图
【实例研讨】
某电子公司
AI转型三年路径和成效复盘
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|宋华军老师
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管人者。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。