課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數(shù)：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
智能制造方法培訓
【課程背景】
隨著全球制造業(yè)邁向數(shù)字化與智能化的新時代，制造企業(yè)正面臨前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。德國工業(yè)4.0和*工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等國家戰(zhàn)略推動了智能制造的發(fā)展，數(shù)字孿生技術的應用也為企業(yè)帶來了新的生產(chǎn)和管理方式。然而，制造業(yè)的數(shù)字化轉型并非一帆風順。企業(yè)在轉型過程中往往面臨著六大痛點，包括技術升級難、數(shù)據(jù)孤島嚴重、人才匱乏等問題。驅動數(shù)字化轉型的三大動因，即提升效率、增強競爭力和滿足客戶個性化需求，進一步突顯了轉型的必要性。
與此同時，人工智能的飛速發(fā)展正顛覆傳統(tǒng)制造業(yè)的運營模式。機器人、數(shù)字人等智能體的廣泛應用，以及基于腦科學的深度學習技術，正引領制造業(yè)步入“人-機器人-數(shù)字人”三人協(xié)同的新時代。以生成式人工智能（AIGC）和大語言模型為代表的技術創(chuàng)新，不僅提升了制造過程的自動化和智能化水平，也為企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)管理和客戶服務等環(huán)節(jié)帶來了全新的實踐機會。
本課程旨在幫助制造業(yè)企業(yè)深度理解和掌握智能制造的思維與方法，系統(tǒng)解析人工智能技術對制造業(yè)的顛覆性影響，并通過案例分析和實踐指導，助力企業(yè)在數(shù)字化轉型的道路上穩(wěn)步前行。此外，課程還將探討制造企業(yè)在創(chuàng)新發(fā)展過程中面臨的主要挑戰(zhàn)，提出應對之策，最終實現(xiàn)智能制造能力的全面提升。
在教學方法方面，本課程采用知識案例講解與主題研討相結合的方式，知識案例講解方面主要采用互動問答、接龍游戲、知識點PK等方式，讓學員掌握人工智能和制造企業(yè)數(shù)字化轉型的思路與方法，以及智能制造成熟度的評價標準。主題研討方面通過分組研討、成果展示、角色扮演等學習方式，讓學會通過參與體驗的方式，內(nèi)化為自身的理解并化為項目實踐績效。
【課程收益】
深入理解智能制造與數(shù)字化轉型的核心概念與國際前沿動態(tài)：通過學習德國工業(yè)4.0、*工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等全球領先的智能制造戰(zhàn)略，掌握*的行業(yè)趨勢與發(fā)展方向。
掌握人工智能技術在制造業(yè)中的實際應用方法：學習傳統(tǒng)機器學習、深度學習、生成式人工智能等前沿技術，并通過實際案例理解其在制造流程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量提升等方面的具體應用。
識別并解決制造企業(yè)在數(shù)字化轉型過程中的關鍵挑戰(zhàn)：分析制造企業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新、生產(chǎn)效率、成本控制等方面的痛點，并提出相應的解決方案。
掌握生產(chǎn)制造企業(yè)數(shù)字化轉型的系統(tǒng)方法論：學習數(shù)字化轉型的房子模型、五步飛輪等系統(tǒng)方法，為企業(yè)制定和實施數(shù)字化轉型戰(zhàn)略提供理論和實踐支持。
系統(tǒng)掌握智能制造能力成熟度的評估方法：通過學習成熟度模型的理論框架和評估方法，幫助企業(yè)建立科學的智能制造能力評價體系，推動企業(yè)智能化水平的提升。
【課程特色】
內(nèi)容前沿、互動性強、應用引導、系統(tǒng)化思維
【課程對象】
中高層管理人員、業(yè)務骨干、行業(yè)解決方案架構師、科技創(chuàng)新人員
【課程大綱】
一、認知革命：智能制造的思維與方法
1、 智能制造與數(shù)字化轉型
德國工業(yè)4.0
*工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
數(shù)字孿生與智能制造
數(shù)字化轉型六大痛點
數(shù)字化轉型三大動因
數(shù)字化轉型三大內(nèi)容
案例：西門子、波音、GE、達索、特斯拉等
二、智能革命：人工智能對制造業(yè)的顛覆式變革
1、 人類步入自然人機器人數(shù)字人三人共舞的時代
機器人
數(shù)字人
三人協(xié)同共舞
2、 鳶尾花分類與機器學習技術及應用創(chuàng)新實踐
分類算法
聚類算法
案例：焊接工藝流程優(yōu)化
3、 基于腦科學的深度學習技術與應用創(chuàng)新實踐
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
案例：設備故障預測、設備擴容預測、殘次品檢測
4、 生成式人工智能AIGC與大語言模型創(chuàng)新實踐
AIGC的技術原理與發(fā)展歷程
提示詞工程與能力提升
RAG增加知識管理能力
大模型微調(diào)方法與流程
Transformer模型原理解析
案例：網(wǎng)絡故障排查（全球首創(chuàng)，已在廣電和電信運營商立項）
工具：ChatGPT、通義千問、智譜清言、Kimi等
三、破局之旅：工業(yè)制造業(yè)發(fā)展中的問題與挑戰(zhàn)
1、 工業(yè)制造行業(yè)的特點和問題分析
客戶對產(chǎn)品的個性化要求成為趨勢
裝配/總裝過程的復雜性
從需求到制造生產(chǎn)過程的多變性
2、 制造企業(yè)關注的主要問題分析
產(chǎn)品質(zhì)量
生產(chǎn)效率
制造成本
交貨期
3、 制造企業(yè)與科技創(chuàng)新
產(chǎn)品技術創(chuàng)新
生產(chǎn)方式創(chuàng)新
管理方法創(chuàng)新
運營模式創(chuàng)新
案例：華為、特斯拉、波音、西門子、通用電氣、達索、長安汽車等
四、進化之路：智能制造方法與成熟度評價
1、 智能制造與數(shù)字化轉型方法論
數(shù)字化轉型房子模型
數(shù)字化能力五步飛輪
數(shù)字化流程四步法
數(shù)字化決策六步法
數(shù)字化智能六維模型
2、 智能制造能力成熟度模型解析
分層模型框架體系解析
員工、技術、資源三大要素能力要求
設計、生產(chǎn)、儲運等流程環(huán)節(jié)能力要求
3、 智能制造能力成熟度評估方法
能力成熟度評估流程
主要評估域及其權重
分值設置及計算方法
4、 智能制造水平評價指標體系
分層模型框架體系解析
指標權重設置及計算方法
案例：參考國家和行業(yè)相關標準，進行解讀
智能制造方法培訓
轉載：http://www.moqiwei.com/gkk_detail/318369.html
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- 李福東