【课程背景】

在当今快速发展的数字化时代，人工智能（AI）技术已成为推动工业和社会进步的关键力量。从基础的自动化到复杂的智能决策支持系统，AI技术正在不断拓展其在各个领域的应用边界。本课程旨在深入探讨人工智能的基础知识、技术原理以及其在工业领域的广泛应用，帮助学员构建对AI的全面认识，并理解如何将这些前沿技术应用于实际问题的解决中。

随着人工智能技术的不断成熟，特别是在机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的突破，工业界正迎来一场深刻的变革。本课程将重点介绍AI在工业生产中的应用逻辑，包括如何**回归、分类、聚类、降维和机器视觉等方法优化生产流程、提高产品质量、预测设备维护需求等。同时，课程还将探讨MES系统与AI的融合，以及AI技术如何助力企业实现零库存转型、产品个性化定制和工厂智能化升级，为学员描绘出一个智能化、高效化的未来工厂蓝图。

【课程收益】

Ø 全面理解AI基础：学员将掌握人工智能的基本概念、发展历程以及技术原理，为进一步深入学习打下坚实的基础。

Ø 技术应用能力：**学习AI在工业领域的具体应用案例，学员将学会如何将AI技术应用于实际问题，提高解决复杂问题的能力。

Ø 跨学科知识融合：课程内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域，有助于学员建立跨学科的知识体系。

Ø 前瞻性思维：**对AI技术影响下的未来工厂的探讨，学员将培养前瞻性思维，理解未来工业发展的趋势和方向。

Ø 实践操作技能：课程中将提供实际案例分析和操作指导，使学员能够将理论知识转化为实践技能，增强解决实际问题的能力。

Ø 创新思维培养：学习AI技术如何推动工业创新，激发学员的创新思维，鼓励在现有业务流程中寻找改进和创新的机会。

Ø 职业发展优势：随着AI技术的广泛应用，掌握相关知识和技能将为学员在职场上提供竞争优势，拓宽职业发展道路。

Ø 应对未来挑战：随着工业4.0和智能制造的兴起，本课程将使学员具备应对未来工业变革挑战的能力，把握行业发展的先机。

【课程特色】

讲师授课风格幽默，课程内容案例丰富。

【课程对象】

制造业、工业从业人员

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、 人工智能技术基础知识及原理

人工智能概述

Ø 人工智能概述

Ø 人工智能发展简史

人工智能技术原理

Ø 人工智能(AI)、机器学习(ML)与深度学习(DL)

Ø 监督式、非监督式和半监督式学习

Ø 人工智能(AI)的技术边界与反常识

Ø 计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）

Ø 多模态

Ø 大语言模型简述与原理

Ø 其他人工智能(AI)的应用场景

人工智能两大应用逻辑

Ø 拉高人类下限

Ø 突破人类瓶颈

二、人工智能在工业中的应用

1、回归

Ø 设备预测性维护

Ø 消耗品寿命预测

Ø 采购预测

Ø 销售预测

Ø 销售预测下的物流铺货规划

Ø 危险预测

2、分类

Ø 产品质检

Ø 故障识别

Ø 原材料检测

Ø 生产过程优化

Ø 安全监控

3、聚类

Ø 需求分析

Ø 市场细分

Ø 异常分类

Ø 产品分级

Ø 原料分级

4、降维

Ø 复杂问题简化

Ø 生产过程优化参考

Ø 故障特征提取

Ø 供应链分析

Ø 客户行为分析

Ø 过程控制

5、机器视觉

Ø 包装破损质检

Ø 产品质检

Ø 原材料与产品筛选评级

Ø 危险监控

Ø 机器人巡检

三、MES系统的认识与质量控制

1、MES的概念及发展

2、MES在离散行业中的应用

3、MES的质量控制

Ø 生产过程追溯的要点

Ø 全面质量管理

Ø IQC（来料质量控制）管理

Ø IPQC（制程质量控制）管理

Ø 成品质量控制

Ø 出货质量控制

Ø 统计过程控制

4、MES与人工智能融合

四、人工智能技术影响下的未来工厂

1、零库存转型

Ø 零库存企业需要做到哪些

Ø 案例：华为手机的28.5s

Ø AI预测与大数据预测

Ø 案例：京东的下单预测

Ø 采购的智能大脑与原材料对冲

Ø 案例：元气森林的人工智能可持续增长

Ø 智慧仓储

Ø 案例：亚马逊vs阿里巴巴仓储物流机器人

Ø 案例讨论：零库存，企业的转型方案

2、产品个性化定制转型

Ø 产品个性化转型企业需要做到哪些

Ø AI对产品设计

Ø 案例：雀巢使用AI寻找产品空白

Ø 智能排产

Ø 案例：联宝科技对排产优化

Ø 精准营销

Ø 案例：海尔的智慧营销

Ø AI智能客服

Ø 案例：万科年度优秀新人

Ø 案例讨论：产品变的个性化，企业转型方案升级优化

3、工厂全面智能化转型

Ø 设备预测性维护

Ø 案例：GE的预测性维护

Ø 消耗品寿命预测

Ø 案例：富士康刀具寿命智能预测

Ø 机器人安全巡检

Ø 案例：中石油的巡检机器人

Ø AI质检

Ø 案例：宝马的AI质检

Ø 案例讨论：工厂智能化，企业转型方案升级优化

4、工厂数智化未来展望

Ø 数字孪生与工厂

Ø 下一代互联网与工业

Ø DAO与未来企业