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李勇:新型工业化

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 37918

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适用对象

中层管理人员、数字化工业相关业务人员及感兴趣的人士;

课程介绍

培训对象:中层管理人员、数字化工业相关业务人员及感兴趣的人士;

课程时间:1天(6小时)

本课程亮点:

在AI大模型时代的宏观趋势下,本课程旨在解决学员在数字化工业转型中遇到的挑战和问题,提升学员对AI大模型及新型数字化工业发展趋势的认知。课程将结合理论与实践,突出数字化工业的前沿性和实用性,助力学员把握AI大模型时代的机遇。

课程受益:

了解并掌握当今主流的AI大模型及其在数字化工业中的应用;

深入理解AI大模型时代数字化工业的发展趋势与挑战;

掌握数字化工业的本质及业务模型和技术底座;

熟悉工厂业务工作流程,并能够运用AI大模型等数字化技术进行优化;

了解AI大模型及数字孪生等技术在工厂协同与管理中的应用,提升团队协作效率。

课程大纲:

单元

大纲

内容

单元一

AI大模型与数字化工业概述

一.AI大模型的发展现状与趋势

1.1 主流AI大模型介绍及其特点分析

1.2 AI大模型在数字化工业中的应用场景

1.3 AI大模型对数字化工业行业的影响与机遇

二.数字化工业的基本概念与转型意义

2.1 数字化工业的定义及重要性

2.2 数字化工业的转型路径与关键成功因素

2.3 数字化工业与传统工厂的对比分析

案例:某领先企业运用AI大模型优化数字化工业的实践案例

讨论课题:AI大模型在数字化工业中的实际应用价值与前景探讨

单元二

AI大模型时代数字化工业的趋势发展

一.数字化工业的技术发展趋势

1.1 人工智能与机器学习的深度融合

1.2 物联网与大数据技术的广泛应用

1.3 数字孪生与虚拟仿真技术的创新发展

二.数字化工业的业务模式变革

2.1 个性化定制与柔性生产的实现方式

2.2 供应链协同与优化的新方法

2.3 服务化延伸与智能制造的新模式

实践操作:运用AI大模型进行数字化工业模拟与优化实践

讨论课题:针对所在企业的实际情况,探讨如何运用AI大模型推动数字化工业转型?

单元三

数字化工业的本质与业务模型和技术底座

一.数字化工业的本质解析

1.1 数字化工业的核心要素与特征

1.2 数字化工业的业务流程重构与优化

1.3 数字化工业的价值创造与实现途径

二.数字化工业的业务模型与技术底座构建

2.1 产品研发设计数字化模型与技术实现

2.2 生产制造数字化模型与技术实现

2.3 供应链管理数字化模型与技术实现

2.4 销售与服务数字化模型与技术实现

案例:某企业数字化工业业务模型与技术底座构建的成功案例分享

讨论课题:如何结合本企业实际,构建适合自身的数字化工业业务模型与技术底座?

单元四

工厂业务工作流程的AI大模型赋能

一.工厂业务工作流程拆解与AI大模型应用分析

1.1 产品研发设计流程的AI大模型应用与价值体现

1.2 采购流程的AI大模型应用与价值体现

1.3 排产流程的AI大模型应用与价值体现

1.4 质检流程的AI大模型应用与价值体现

1.5 销售流程的AI大模型应用与价值体现

1.6 售后流程的AI大模型应用与价值体现

二.AI大模型在工厂业务工作流程中的实践案例分享与探讨

2.1 实践案例分享:AI大模型在产品研发设计中的应用实例

2.2 实践案例分享:AI大模型在采购与供应链管理中的应用实例

2.3 实践案例分享:AI大模型在生产排程与调度中的应用实例

2.4 实践案例分享:AI大模型在质量检测与控制中的应用实例

2.5 实践案例分享:AI大模型在销售策略与客户服务中的应用实例

讨论课题:针对所在企业的具体业务场景,探讨如何运用AI大模型优化工作流程并提升业务效率?

单元五

AI大模型及最新技术在工厂协同与管理中的应用

一.AI大模型在工厂协同中的应用与价值

1.1 AI大模型提升工厂内部协同效率的具体方式与实践

1.2 AI大模型在工厂与外部合作伙伴协同中的应用与价值体现

1.3 AI大模型在工厂多部门、多岗位协同中的应用与价值体现

二.AI大模型及最新技术在工厂管理中的应用与价值

2.1 AI大模型在工厂生产计划与物料控制中的应用与价值体现

2.2 AI大模型在工厂设备管理与维护中的应用与价值体现

2.3 AI大模型在工厂质量管理与安全控制中的应用与价值体现

2.4 数字孪生等最新技术在工厂管理中的创新应用与价值体现

案例:某领先企业运用AI大模型及最新技术提升工厂协同与管理效率的案例分享

讨论课题:如何结合本公司实际,运用AI大模型及最新技术提升工厂协同与管理水平?

单元六

上机实战

1. 如何安全的将本地大模型在工厂内部进行部署

2. 如何把业务搭建到大模型上

3. 如何用非技术语言和模型交流

 

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