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人工智能赋能先进制造业——从技术革新到产业跃迁 课程背景 ： 全球制造业正经历智能化、数据化转型，人工智能（AI）通过优化生产流程、提升决策效率、重构产业生态，成为推动先进制造业升级的核心引擎。本课程结合全球前沿案例与技术趋势，解析AI如何赋能制造业实现降本增效、质量跃升与可持续发展。 授课人：哈佛梅森高级研究员 郑科博士（CFA） 课程对象：中车株洲所首任干部（非技术背景管理层） 授课方式：实体讲课（80%）+ 案例分析（20%） 课程时长：2小时 课程主要收益： 1. 理解AI技术对制造业的全局性影响与核心价值； 2. 掌握AI在制造场景中的典型应用与实施路径； 3. 前瞻AI技术趋势，规划企业智能化转型战略。 课程大纲 第一章 智启未来：AI技术概览与全球趋势 1.1 AI技术分类与核心能力 ▲生成式AI vs 决策式AI：ChatGPT与工业大模型的分野▲ ▲机器视觉、工业机器人、数字孪生的技术融合 ▲数据驱动：从“经验决策”到“算法优化”的范式转变 1.2 全球AI赋能制造业的三大趋势 ▲欧美：通用大模型驱动柔性制造（如西门子AI工厂） ▲亚洲：机器视觉与自动化主导效率革命（如台积电智能晶圆厂） ▲中国：场景化AI应用快速落地（案例：湛江钢铁智能工厂） 1.3 AI对制造业的颠覆性影响 ▲成本重构：预测性维护降低设备停机损失30% ▲质量跃升：AI缺陷检测准确率超95% ▲绿色转型：能耗优化与碳足迹追踪的AI路径 案例：湛江钢铁“炼钢全流程AI模型” ▲实现“一键KR脱硫”“一键连铸”，KR处理周期缩短1分钟/炉，脱硫剂消耗降低15%。 第二章 智造实践：AI核心场景与应用突破 2.1 生产流程智能化 ▲智能排产：需求预测与动态资源调度（如丰田AI供应链） ▲工艺优化：深度学习驱动的参数调优（案例：宝钢热轧板形控制） ▲设备运维：故障预测与健康管理（PHM）系统 2.2 质量管控革命 ▲机器视觉：表面缺陷实时检测（如特斯拉车身焊接质检） ▲柔性质量设计：大数据驱动的工艺自适应（案例：湛江钢铁吉帕钢生产） ▲溯源管理：区块链+AI的全生命周期追踪 2.3 供应链与客户服务升级 ▲智能物流：AGV与无人仓的协同调度（如京东亚洲一号仓） ▲需求响应：生成式AI辅助个性化定制（案例：理想汽车AI产线设计） ▲售后洞察：NLP技术挖掘客户反馈价值 案例：理想汽车AI产线设计 ▲AI工具将产线配置时间降低50%，系统集成效率提升43%。 第三章 智领变革：战略布局与未来展望 3.1 企业转型路径设计 ▲三步走战略：数字化筑基→场景化试点→生态化扩展 ▲组织适配：从“科层制”到“数据驱动型团队” ▲风险管控：AI伦理与数据安全挑战（如欧盟《AI法案》） 3.2 技术融合前瞻 ▲人形机器人：AI+机械臂的终极协作（如特斯拉Optimus） ▲工业元宇宙：AR/VR赋能远程运维与培训 ▲边缘计算：实时决策的工厂“边缘大脑” 3.3 全球竞争格局与企业对策 ▲中美欧技术竞合：从芯片到工业软件的卡脖子问题 ▲中小企业破局：低成本AI工具（如DeepSeek-R1模型） ▲政策红利：中国“数字领航”计划与补贴导向 案例：DeepSeek-R1大模型工业应用 ▲纯强化学习架构实现知识类任务准确率提升20%，降低AI部署成本。 课程总结： AI赋能制造业不仅是技术升级，更是战略重构。企业需以场景为锚点、以数据为燃料、以组织为引擎，把握“生成式AI+工业知识”的融合机遇，迈向“智造强国”新纪元。 注：课程案例均来自2024-2025年全球最新实践，确保内容前瞻性与实操参考价值。
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