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课程大纲
制造业中的人工智能简介
- 智能制造和工业4.0的趋势
- 运营中的人工智能应用案例概述
- 关键性能指标和KPI
数据收集与准备
- 制造业数据来源(传感器、PLC、MES)
- 清洗和格式化时间序列数据
- 使用Pandas和Jupyter进行预处理
描述性和诊断性分析
- 数据探索与可视化
- 相关性分析和根本原因识别
- 使用Power BI创建自定义仪表板
Machine Learning用于流程优化
- 监督学习和无监督学习
- 聚类用于模式发现
- 回归和分类用于预测
人工智能用于预测性维护和质量
- 异常检测和预测性警报
- 故障预测模型
- 通过模型洞察提升产品质量
实时分析与反馈循环
- 流数据与实时处理
- 与SCADA/MES系统集成
- 反馈用于自动流程调整
案例研究与毕业项目
- 动手分析真实世界数据集
- 设计与验证优化模型
- 最终展示AI驱动的改进计划
总结与下一步
要求
- 了解制造流程或运营管理
- 具备数据分析或Excel报告经验
- 基本熟悉编程或脚本编写
受众
- 流程工程师
- 工厂主管
- Lean六西格玛专业人士
21 小时