课程背景
1.工艺精进倚重心得：传统工艺参数调整倚重老师傅心得，缺乏资料驱动精进；新品工艺开发周期长；能耗和原料利用率有拉升空间。
2.质量管控仍偏人工：部分产线倚重人工目检，漏检率高；质量问题难以实时预警和根因追溯；缺乏预测性质量干预本领。
3.供给链波动响应慢：市场诉求变化快，库存和产销协同难；排产规划倚重人工心得，难以化解多品种小批量订单。
4.装置运维被动粗放：装置故障影响连续生产；维护规划缺乏预测性；要害装置健康状态无法实时监控。
5.
数智化主力储备不足：一线员工对
AI抓手接受度低；缺乏既懂产线又懂资料的复合型人
课程收益
1.
掌握
AI在食品制造典型情境（质量、工艺、装置、供给链）中的落地路径和抓手办法；
2.
具备构筑
AI驱动的质量预测、工艺参数精进等等系统的初步本领；
3.
领会
AI在智能排产和供给链协同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内部主力练就思路。
课程大纲
第一部分：
AI在制造
业
的价值和落地路径
【核心主题】领会
AI在康师傅典型情境中的核心价值和施行推演
1.公司
数智化转型的四大阶段和
AI定位
2.AI在质量检测、工艺精进、装置维护、供给链中的典型情境
3.
资料基础：
IoT、MES、SCADA和AI的资料闭环
4.AI项目推进的“三阶七步法”
5.
组织本领构筑：
AI转型中的定位和队伍配置
6.
实例：某公司
AI视觉检测系统落地路径
7.
小组碰头：最适合引入
AI的三大情境是？
【实例研讨】
某公司借助
AI工艺精进拉升出品一致性，能耗降低10%
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工艺仿真模型构筑流程
3.参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在新品开发和原料精进中的运用
6.实战上手：基于历史资料的工艺参数精进建模
7.小组碰头：怎样在我厂推广工艺参数自研习系统？
【实例研讨】
某公司借助
AI精进发酵工艺，拉升产出率8%
第三部分：
AI质量预测和视觉检测实战
【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
7.
实例剖析：某乳品公司
AI视觉检测误判率降至0.2%
【实例研讨】
某公司借助
AI质量预测降低客诉率15%
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办法
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
7.小组碰头：怎样在我厂要害装置推行预测性维护？
【实例研讨】
某公司
借助
AI预测性维护降低停机时间20%
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：还原多品种订单的
AI排产
实例剖析：某公司借助
AI排产拉升交付准时率12%
【实例研讨】
某公司借助
AI供给链预测降低库存周转天数
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办法
4.
改进活动和
AI抓手的融合路径
5.
内部
AI主力练就和激励制度
6.小组碰头：拟定公司AI落地初步路线图
实例复盘：某公司
AI转型两年路径和成效
【实例研讨】
某公司
AI转型组织建设和英才孵化实践
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|宋华军老师
适合谁听
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。