企业AI应用培训：深度解析大模型助力智能化转型价值

人工智能的企业化应用：解决企业痛点的关键

在快速变化的商业环境中，企业面临着多种挑战，如成本控制、效率提升和市场竞争加剧等。这些痛点直接影响着企业的生存和发展，而传统的管理模式和技术手段已难以满足当今市场的需求。随着人工智能的迅猛发展，尤其是基于大模型的应用逐渐成熟，企业迎来了转型升级的新机遇。通过合理利用人工智能技术，企业可以有效应对这些挑战，实现降本增效、提升竞争力的目标。

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

企业面临的主要痛点

• 运营效率低下：许多企业在日常运营中，流程繁琐且信息孤岛现象严重，导致资源浪费和决策滞后。
• 数据利用不足：虽然企业积累了大量数据，但缺乏有效的分析和应用手段，无法从中提取有价值的信息。
• 市场适应性差：在快速变化的市场中，企业往往反应迟缓，难以快速调整策略以应对新的市场环境。
• 人才短缺：随着技术的不断发展，企业在AI应用方面的人才储备不足，导致无法有效实施智能化转型。

人工智能驱动的解决方案

人工智能，尤其是大模型的应用，正逐渐成为解决企业痛点的重要工具。大模型通过强大的数据处理能力和智能分析，能够在多个层面为企业提供支持，从而有效应对上述挑战。

提升运营效率

企业可以通过智能化流程重构来提升运营效率。大模型的应用使得企业能够对运营流程进行全面的数据分析，识别出各个环节的瓶颈，从而进行针对性的优化。例如，在生产制造领域，通过数据分析，企业可以实时监控设备状态，及时进行维护，降低故障率，提高生产效率。

数据驱动的决策支持

人工智能技术能够帮助企业在海量数据中提取有价值的信息，形成数据驱动的决策支持系统。通过构建智能数据分析平台，企业能够实时获取市场动态和用户反馈，快速调整市场策略。例如，基于客户行为数据的个性化推荐系统，可以显著提升客户满意度和销售转化率。

增强市场适应性

在快速变化的市场环境中，企业需要具备灵活的应变能力。大模型的应用使得企业能够快速分析市场趋势，并进行相应的战略调整。通过实时数据分析，企业可以在竞争中保持领先地位，快速响应市场需求，提升市场占有率。

提升人才培养与储备

随着人工智能技术的广泛应用，企业在AI领域的人才短缺问题日益凸显。企业可以通过构建内部的AI培训体系，提升员工的技术能力和应用水平。通过系统的培训，企业可以培养出一批具备AI应用能力的人才，提升整体竞争力。

大模型在企业中的具体应用

大模型的落地应用为企业提供了切实可行的解决方案，以下是一些具体的应用场景：

供应链管理

在供应链管理中，企业可以利用大模型进行实时调度与优化。通过对供应链各个环节的数据进行分析，企业能够实现精准的需求预测，优化库存管理，从而降低运营成本，提升效率。

智能生产

大模型在智能生产中的应用，能够实现从数据分析到工艺优化的全流程改进。通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，企业可以及时发现问题并进行调整，从而提升生产效率和产品质量。

客户服务与互动

在客户服务方面，利用大模型可以实现智能客服系统的构建。通过自然语言处理技术，企业能够实现与客户的自动化互动，提高客户满意度。同时，基于客户数据的分析，可以为客户提供个性化的服务，提升客户体验。

预测性维护

在设备管理中，企业可以通过大模型实现预测性维护。通过对设备运行数据的实时监控和分析，企业能够预测设备可能出现的问题，并提前进行维护，降低故障率，减少停机时间。

企业如何实现AI化转型

要实现AI化转型，企业需要制定明确的战略规划，并将其与企业整体发展目标相结合。以下是实现AI化转型的一些建议：

• 制定AI战略：结合企业的实际情况，制定切实可行的AI战略，明确目标和实施路径。
• 构建数据基础：加强数据管理，建立数据标准和数据治理体系，为AI应用提供坚实的数据基础。
• 培养AI人才：建立内部培训机制，提升员工的AI应用能力和技术水平，打造AI人才梯队。
• 推动跨部门协作：鼓励各部门之间的协作与沟通，共同推动AI技术的应用与落地。

结论：人工智能赋能企业发展的核心价值

在当前数字化转型的大潮中，人工智能特别是大模型的应用，成为企业实现智能化、数字化转型的重要推动力。通过科学合理的应用，这些技术不仅能够帮助企业解决实际问题，提升运营效率，还能推动企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。随着更多企业积极探索和实践人工智能的应用场景，未来的商业环境将更加智能化和高效化。

总之，人工智能的企业化应用不仅是提升企业竞争力的关键，更是实现可持续发展的重要保障。通过深入理解和灵活运用这些技术，企业能够在复杂多变的市场中找到属于自己的发展之路。