工业大数据培训

工业大数据培训

工业大数据培训是指针对企业在数字化转型过程中所需的工业大数据分析、应用与管理技术进行的专业培训。随着工业4.0的推进，企业的生产、管理和运营逐渐向数据驱动转型，工业大数据的培训显得尤为重要。通过系统的培训，企业员工能够掌握处理和分析大数据的技能，从而提升企业的整体竞争力。

魏凌睿：智能加速：AI驱动业务革新——DeepSeek为代表的大模型企业级应用

【课程背景】近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在许多领域得到了广泛应用。2023年，基于大模型的各种应用横空出世， 迅速成为了企业工作中降本提质增效的一种重要手段。大模型连接业务系统，为业务系统智能化提供了统一解决方案。近期，DeepSeek的出现，更通过极致优化创新拉低了企业应用大模型的成本，加速大模型跑步进入企业。国内企业正处于数智化转型的关键时期，大模型的应用尤其关键。本课程将围绕企业级AI应用展开，重点介绍AI技术尤其是大模型如何助力企业智能化变革、供应链优化及企业管理数字化，特别是DeepSeek在企业中的前沿应用，帮助员工深度理解AI在企业中的战略价值。【课程收益】深入理解人工智能技术及其在企业的应用趋势掌握企业级大模型应用（以DeepSeek为重点）的方法及案例识别AI在行业的潜在应用场景并形成可落地的解决方案掌握AI Ready的企业转型策略【课程时间】 1天，6小时/天； 【课程对象】  企业员工【课程方式】  讲授+案例分析+答疑辅导课程大纲一、人工智能现状和应用（AI到底是什么？有哪些AI？DeepSeek是什么？怎么用的？）人工智能的发展历程人工智能的方向计算智能感知智能行为智能认知智能及大模型混合智能类脑智能人工智能目前的应用领域计算机视觉的现状及应用计算机语音的现状及应用自然语言处理的现状及应用+大模型的出现背景及现状数字孪生与元宇宙的现状及应用数字人的现状及应用其他企业的AI应用现状示例DeepSeek大模型简介技术特点与ChatGPT的区别适用场景二、大模型应用方法（大模型企业应用的规划）大模型应用基础要素重构生命周期重构流程重构价值链重构DeepSeek在企业的深度应用案例智能生产：从数据分析到工艺优化供应链管理：实时调度与优化设备健康管理与预测性维护大小模型协同应用实现智能化场景大模型应用路线通用模型/行业模型/场景模型通用大模型部署：开源大模型和本地知识库的构建演练行业知识增量训练（垂直场景的应用）正视大模型的问题大模型项目实施五步法大模型Agent应用创新企业如何进行AI Ready 高层中层全员实战训练：DeekSeek本地部署+知识库本地部署应用                 企业如何设计DeepSeek大模型底座+智慧场景（小模型）的协同机制三、企业应用人工智能的关键（大模型如何落地企业）1、人工智能融入制造企业的方法大模型成为智能中枢大模型与工业大数据双向驱动大模型支持工业知识沉淀和传承并行模式融合网络化、数字化与智能化手段进行升级生产制造与供给服务体系的智能化打造利用AI促进研发生产与运营效率的提升2、人工智能应用场景设计研发设计产品辅助设计智能评审与反馈数字孪生/仿真优化生产流程其他营销市场调研与分析个性化推荐与客户体验内容创作与广告投放客户服务与互动其他生产智能排产设备管理/预测性设备维护事故预警质量管控生产工艺优化仓储配送其他其他运营管理环节供应链管理需求预测销售管理物流管理客户服务其他3、人工智能应用的管理/机制保障结合企业战略规划应用AI技术构建碳硅并举的组织架构与管理体系AI和组织变革工作结合的场景设计创新绩效管理和激励机制课程中案例分析：     路径分析： AI融入企业路径分析——精益化到自动化到互联到智能的智能制造之路     框架分析： 人工智能平台体系/数智化服务体系国内知名制造业工业大脑赋能智能制造某全球头部制造企业AI质检某智能制造AI算法服务+工艺仿真某精密制造企业智慧设备健康管理产品体系基于大数据和AI技术的智慧客户生态圈、运营生态圈和管理生态圈的打造某数字化标杆企业的数智化之路信息系统一致化数据和AI驱动的C2M工业互联网某标杆灯塔工厂基于机器视觉的现场管理基于AI知识图谱的设备管理基于工业机理建模的能源管理基于视觉技术和AI算法的工艺革新智能物流人机协同数字孪生

魏凌睿 培训咨询

课程背景

近年来，人工智能技术和大数据技术得到迅速发展，成为推动企业创新和提升效率的重要动力。尤其是在制造业、物流、供应链等行业，工业大数据与人工智能的结合，为企业带来了前所未有的机遇。2023年，基于大模型的各种应用相继问世，成为企业提升效率、降低成本的重要手段。大模型通过连接企业的各类业务系统，为智能化提供了统一的解决方案。

在这个背景下，DeepSeek等企业级大模型的出现，进一步推动了工业大数据的应用，帮助企业在数据分析、智能生产、供应链管理等方面实现突破。培养员工掌握工业大数据技术和应用方法，不仅能够提升企业内部的数字化能力，还能为企业的长远发展奠定基础。

课程收益

参加工业大数据培训的学员可以获得以下收益：

• 深入理解工业大数据的基本概念、技术及行业应用趋势。
• 掌握大模型在工业数据分析中的应用方法与案例。
• 识别不同行业中工业大数据的潜在应用场景，并形成可落地的解决方案。
• 学习AI Ready的企业转型策略，以便更好地应对数字化挑战。

课程时间与对象

本课程为期一天，包含6小时的培训内容，适合企业员工，尤其是与数据分析、生产管理、供应链管理相关的职能人员。

课程方式

课程采用讲授、案例分析和答疑辅导相结合的方式，确保学员能够在理论学习的基础上，结合实际案例进行深度理解与分析。

课程大纲

一、人工智能现状和应用

本模块将介绍人工智能的发展历程、现状及其在工业大数据中的应用。重点讲解人工智能的各个方向，包括计算智能、感知智能、认知智能等，同时深入探讨大模型的出现背景和应用现状。

人工智能的发展历程

人工智能自20世纪50年代发展以来，经历了多个阶段，从最初的符号主义到后来的机器学习，再到深度学习的兴起，AI的发展历程伴随着计算能力的提升和数据的爆炸式增长。近年来，随着大数据的普及，AI技术得到了更广泛的应用。

人工智能的方向

• 计算智能：涉及数值计算、优化算法等，广泛应用于工业生产的优化与调度。
• 感知智能：包括计算机视觉、语音识别等，应用于智能监控与自动化设备识别。
• 认知智能：模仿人类的认知过程，应用于智能决策与预测。

大模型与工业大数据

大模型的出现为工业大数据的分析与应用提供了新的可能性。通过大模型，企业可以更准确地分析海量数据，识别潜在的业务机会，实现智能化运营。DeepSeek作为一款代表性的大模型，具备强大的数据处理能力和业务理解能力，能够帮助企业在多个场景下实现智能化转型。

二、大模型应用方法

在这一模块中，学员将学习大模型在企业中的应用规划，包括如何重构生命周期、流程及价值链等。深入分析DeepSeek在智能生产、供应链管理等领域的应用案例。

大模型的基础要素

大模型的应用需要考虑多个基础要素，包括数据的质量、模型的选择及优化、目标的设定等。通过合理的规划，企业可以充分发挥大模型的优势，实现高效的数据分析与决策支持。

DeepSeek的深度应用案例

• 智能生产：通过数据分析实现工艺优化，提高生产效率。
• 供应链管理：实时调度与优化，降低运营成本。
• 设备健康管理与预测性维护：利用大数据实现设备的实时监控与故障预测。

三、企业应用人工智能的关键

本模块将探讨人工智能如何有效融入制造企业，具体分析大模型在工业大数据驱动下的应用场景设计和管理机制保障。

人工智能融入制造企业的方法

大模型不仅能够作为智能中枢，还能与工业大数据形成双向驱动关系，支持企业的知识沉淀与传承。实现生产制造与供给服务体系的智能化，通过AI提升研发、生产与运营效率。

人工智能应用场景设计

• 研发设计：利用AI辅助设计、智能评审与反馈，提高产品设计的效率与质量。
• 生产智能：通过预测性设备维护、事故预警等方式，提高生产安全性和可靠性。
• 供应链管理：运用AI技术进行需求预测、销售管理与客户服务，提升供应链的灵活性与响应速度。

人工智能应用的管理机制保障

结合企业战略规划，构建适应AI应用的组织架构与管理体系。必须将AI与组织变革结合，通过创新的绩效管理与激励机制，确保人工智能技术的有效应用。

总结

工业大数据培训是企业数字化转型的重要组成部分，通过系统的培训，企业员工能够掌握必要的技能与知识，从而帮助企业在竞争激烈的市场中立于不败之地。无论是在智能生产、供应链管理还是设备维护等领域，工业大数据的应用都将为企业带来深远的影响。随着人工智能和大数据技术的不断发展，未来的工业大数据培训将更加注重实践与案例分析，使学员能够更加全面地理解和应用相关技术。

在这一过程中，DeepSeek等大模型的应用无疑为企业提供了更为强大的工具与平台，帮助企业在智能化转型的道路上稳步前行。随着培训课程的深入，学员将能够更好地识别和解决实际问题，为企业的长远发展提供源源不断的动力。