课程大纲

人工智能基础

  • 什么是人工智能、机器学习和深度学习?
  • 学习类型:监督学习、无监督学习、强化学习
  • 人工智能在行业中的神话与现实

人工智能在智能制造的背景

  • 什么使工厂变得“智能”?
  • 人工智能在工业4.0和工业自动化中的作用
  • 使能技术概述(物联网、边缘计算、数字孪生)

制造业中的关键Use Case

  • 预测性维护与设备可靠性
  • 质量保证与异常检测
  • 流程优化与产量提升

理解数据生命周期

  • 工业数据的感知与收集
  • 数据准备与质量考虑
  • 数据驱动决策的基本概念

人工智能项目规划与战略

  • 识别高影响力的用例
  • 组建合适的团队并设定成功指标
  • 常见挑战与缓解策略

案例研究与行业应用

  • 来自汽车、食品、制药和重工业的真实案例
  • 数字化转型旅程中的经验教训
  • 成功因素与需避免的陷阱

启动路线图

  • 启动人工智能计划的步骤
  • 技术考虑与供应商选择
  • 可扩展性、道德与员工适应

总结与下一步

要求

  • 对基本工业流程或工厂运营的了解
  • 对数字化转型或创新策略的兴趣
  • 对技术采用讨论的熟悉

受众

  • 运营经理
  • 工厂高管
  • 技术负责人
 14 小时

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