课程大纲

生成式人工智能简介

  • 人工智能在制造业中的概述
  • 生成式人工智能的原理
  • 实际应用与案例分析

生成式人工智能的设计优化

  • 使用人工智能进行产品设计与开发
  • 案例研究:生成式设计的实践
  • 提升产品设计中的创造力与创新

预测性维护

  • 实施人工智能进行设备维护预测
  • 工作坊:构建预测性维护模型
  • 通过人工智能减少停机时间与维护成本

质量控制提升

  • 在质量保证过程中应用人工智能
  • 练习:人工智能驱动的缺陷检测与分析
  • 通过机器学习算法提高产品质量

数据分析与决策制定

  • 解释人工智能生成的洞察以改进生产
  • 小组活动:数据驱动决策场景
  • 利用数据可视化更好地理解人工智能输出

将人工智能集成到制造系统中

  • 在现有制造工作流程中采用人工智能的策略
  • 小组讨论:克服人工智能集成中的挑战
  • 在制造环境中实施人工智能的最佳实践

制造业人工智能的未来趋势

  • 探索新兴技术及其潜在影响
  • 互动环节:为制造业人工智能的未来做准备
  • 通过持续学习保持在人工智能领域的前沿

实践环节

  • 使用生成式人工智能工具进行实践项目
  • 同行评审与小组展示
  • 最终项目:为制造场景制定全面的AI战略

总结与下一步

要求

  • 具备制造工程或流程改进背景
  • 熟悉基本的AI和机器学习概念
  • 具备基本编程知识,最好是Python

受众

  • 制造工程师
  • 流程改进专家
  • AI开发者
 14 小时

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