课程背景
在全球业界链重构和技艺迭代加速的浪潮下，智能制造正从“效率抓手”演变为“方略新基建”。 但公司普遍面临技艺选型难、资料孤岛、ROI模糊等等痛点。而随着大模型的迅速演进和运用，也对商业产生了巨大的机遇和运用。新一代模型的发布意味着AI大模型的运用将渐次走向普惠，助力AI运用广泛落地；同时训练效率大幅拉升，亦将机器智能为代表的商业革新持续涌现，怎样利用生成式AI、数字孪生等等前沿技艺趋势，从方略定位到组织落地的系统办法论，助力公司规避“伪智能化”陷阱，在成本、质量和革新三维度达成价值跃迁。
课程将以AI赋能智能制造为切入点，就一线经验说，还原工业环境中的实际实例，支援参训者认知机器智能的机器研习，深度研习适用于哪些工业情境？智能制造到底是机器的升级，就一线经验说，还是决策链的重构？智能制造的系统架构为何？智能制造怎样一切围绕买方价值闭环落地？使参训者学之解惑，学之能用。
课程收益
• 机器智能演进现况、历程和特点，机器研习、深度研习基础以及运用
• AI运用革新思路，AI的差事类型，智能制造从方略到落地的全链路赋能
• 智能制造系统架构和成熟度模型，智能制造的全价值链拆解
• 机器智能在货品规划和研发的运用，智能物流和供给链运用架构，工业视觉在检测管控的解题打法，制造业智能决策解题打法，智能制造和精益制造的融合以及实例拆解
【课程特色】
干货，没有废话；科学，推演清晰；实战，学之能用；投入，实例精彩
课程大纲
1、
机器智能和智能制造
1、
思路革新路径
2、机器智能演进历程以及特点
• 何为机器智能
• 机器智能业界图谱
• 机器智能演进阶段
•
实例拆解：AI Pin
3、机器智能技艺之，机器研习
• 机器研习基本定义以及原理
• 机器研习算法分类
• 机器研习研发流程
4、机器研习算法
• 线性回归&推演回归
• 决策树
• 聚类算法
• 模型评核和精进
• 思索：机器研习算法在哪些工业情境运用
5、机器智能技艺之，深度研习
• 神经网络基础
• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• 长短期记忆网络
• 思索：深度研习在哪个工业情境可运用
6、深度研习实践轮廓
• 主流深度研习轮廓
• 工业级AI项目轮廓
7、AI运用革新思路
• 效率驱动
• 情境连接
• 以用户为中心（非市场）
8、AI的差事类型
• 决策式机器智能
• 生成式机器智能
9、AIGC的三大前沿本领
• 孪生本领
• 编辑本领
• 创作本领
实例：
1、
智能制造架构以及情境拆解
1、智能制造，从方略到落地的全链路赋能
• 智能制造落地模型
• 智能制造轮廓架构
2、智能制造的系统架构
3、智能制造的全价值链拆解
• 智能货品
• 智能服务
• 智能工厂
• 智能研发
• 智能管控
• 智能物流和供给链
• 智能决策
4、机器智能在货品规划和研发的运用
5、机器智能和智能工厂
6、智能物流和供给链运用架构
7、工业视觉在检测管控的解题打法
8、制造业智能决策解题打法
9、智能制造和精益制造的融合
•
实例：精进型半导体制造执行系统
10、实例：One Amazon 在制造业价值链各环节买方驱动革新
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|韩迎娣老师
适合谁听
总裁、总经理、生产副总经理、营运管控、公司高管等等人员。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。