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AI智能制造应用培训 课程背景： 全球制造业的深刻变革和数字化转型的趋势。近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，传统制造业正面临着一场前所未有的转型升级。智能制造作为数字化转型的重要组成部分，正逐渐成为制造业发展的新趋势。 随着全球竞争的加剧和消费者需求的多样化，制造业需要不断提高生产效率、降低成本、优化供应链管理等方面的能力。智能制造数字化转型通过引入先进的信息技术和智能化设备，可以帮助制造业实现这些目标，提高企业的竞争力。 人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，为制造业的数字化转型提供了强大的技术支持。这些技术可以实现对生产过程的实时监控、智能分析和优化，提高生产效率和产品质量。 课程收益： 1. 提升生产效率：学员通过掌握生产计划制定和物料控制的核心知识，能够更合理地安排生产活动，减少生产过程中的浪费，从而提升企业的生产效率。 2. 降低成本：通过精确预测物料需求，优化库存管理，以及精细的物料采购策略，企业可以降低库存成本和采购成本，进而降低整体运营成本。 3. 增强市场竞争力：优化生产计划，确保产品按时交付，有助于提升客户满意度，从而增强企业的市场竞争力。 4. 提高决策能力：课程中的案例分析和理论学习有助于学员提升解决实际问题的能力，使他们在面对复杂生产环境时能够做出更明智的决策。 5. 促进跨部门协作：了解PMC与生产、销售、采购等部门之间的紧密联系，有助于促进跨部门之间的协作和沟通，形成更加高效的企业运营体系。 6. 培养系统思维：课程强调整体性和系统性，培养学员从全局角度思考问题的能力，使他们能够更好地理解和应对企业运营中的复杂问题。 7. 紧跟技术发展趋势：智能制造数字化转型的课程会及时跟踪和引入最新的技术发展趋势，如人工智能、物联网、大数据等。这些先进技术将为学员提供更广阔的视野和更深入的理解，帮助他们更好地适应未来制造业的发展。 课程时间：1~2天，6小时/天 课程方式：理论讲解+案例练习+讨论 课程大纲 第一讲 AI人工智能介绍与应用 1. 人工智能概述 1）人工智能简述 2）深度学习算法 3）知识图谱 2. 人工智能4.0 1）AI技术的新特征 2）AI走向4.0 3）AI 4.0面对的挑战 3.AI实际应用（纳米AI、Kimi、Deep Seek等） 第二讲 智慧数字化模型建立 1. 什么是数据分析模型 1）数据模型及分类 2）概念数据模型 3）逻辑数据模型 4）物理数据模型 5）应用数据模型 6）逻辑数据模型与物理数据模型比较 7）逻辑模型在数据仓库中的定位 2.概念数据|逻辑数据|应用数据模型 关系 例 3.公司数据模型关系与组织关系 例 4.公司各类型数据关系 5.物理数据模型（基础数据） 6.概念|逻辑数据模型（业务数据） 7.应用数据模型（业务数据依据） 8.案例： 1）物理|逻辑数据模型（设备运行数据） 2）应用数据模型（设备结果数据） 3）应用数据模型（看板） 第四讲 流程数字化智慧升级管理模式 ——为IT AI化打通IT技术开发精准通道 1.运营流程设计业务能力 2.运营流程与系统的关系 3.岗位数字化绩效管理：平台预览 4.业务流程数据 -指标管理数据 5.系统基础数据库构建（如：产品产线） 6.业务流程I/O闭环管理 7.业务数字化系统底层逻辑设定（I-P-O-C控制） 8.智慧升级模式（数字化转型落地闭环升级模式） 9.智慧升级D阶段（I-P-O-C）模式 10.智慧升级D阶段（I-P-O-C）模式 举例 11.I-P-O-C模式—Input输入数据 12.I-P-O-C模式—运营|支持流程 13.I-P-O-C模式—Output输出结果 14.I-P-O-C模式—Control 控制管理点 第五讲AI智能制造 1.国家智能制造标准体系建设指南（2021版） 2.智能工厂价值链愿景 3.智能工厂 愿景与目标（价值最大化） 1）智能工厂 愿景与目标（示例） 2）智造现场运营应用架构 3）价值最大 智能物流架构 4）价值最大 智能生产制造 架构 5）制造现状评估-智能制造等级基准(二级 规范级） 6）智能制造 评价维度及等级基准 7）智能制造评估汇总表 8）智能制造 二级能力评估汇总表 9）智能制造 三级能力评估汇总表 10）流程型制造企业 主要评估域及权重 11）离散型制造企业 主要评估域及权重 12）OOO公司智能制造 等级评估 13）制造现状评估-智能制造等级基准 4.智能工厂制造 实现Roadmap 1）Phase One-精益标准及数字化 2）智造现场运营应用架构 3)Phase Two- 自动化及物联 4)Phase Three-智能化 5.现状及向后阶段性 开展方向 6.案例：智能柔性自动产线 1）智能化管控柔性自动线框架 2）通过IOT系统实现数据采集及工程控制 3）预警与介入 4）设备参数配方&MIOT系统远程配置 5）柔性自动化产线 6）设备共用模组化 7）MES IOT系统对产线的控制规划区分 8）柔性自动智能线体财务受益 第六讲 未来工业 生态系统 1.当下 制造工厂智能制造 态势 2.未来 工业软件定义制造业（大数据驱动） 3.未来制作业发展趋势 4.未来制作业发展趋势例 第七讲 总结
1.学员提问及问题解答
2.向后开展开展作业及课题布置 3.合影留念
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