企业智能化转型培训：深度解析大模型助力降本增效策略

人工智能与企业智能化转型

近年来，随着技术的飞速发展，人工智能已成为推动企业效率提升和创新的重要力量。尤其是在2023年，基于大模型的各种应用如雨后春笋般涌现，企业在面对日益激烈的市场竞争时，迫切需要借助这些新技术实现数字化转型。伴随这一趋势，许多企业开始探索如何有效整合大模型技术，以优化其业务流程、降低成本并提升效率。

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

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企业所面临的痛点

企业在数字化转型过程中常常会遇到多种挑战，包括但不限于:

• 信息孤岛：不同部门之间的数据难以共享，导致决策效率低下。
• 运营成本高：传统的业务流程往往效率低下，增加了企业的运营成本。
• 市场反应慢：无法快速响应市场变化，导致错失商业机会。
• 技术应用能力不足：缺乏专业技术人才，难以有效实施AI技术。

这些痛点不仅影响企业的运营效率，更阻碍了其在市场中的竞争力。因此，寻找一种能够有效解决这些问题的技术方案，已经成为企业管理者的当务之急。

大模型技术的崛起

在此背景下，基于大模型的人工智能技术应运而生。大模型技术通过连接各类业务系统，为企业提供了一个统一的智能化解决方案。它不仅能够整合分散的数据资源，还能通过深度学习实现对数据的自动分析和处理，大幅提升企业的决策效率和运营能力。

大模型的出现标志着企业级AI应用进入了一个新的阶段，尤其是在以下几个方面展现了其独特的优势：

• 智能化决策：通过对海量数据的分析，大模型能够为企业提供准确的市场洞察和决策支持。
• 业务流程优化：借助大模型，企业可以对现有业务流程进行重构，从而实现效率的提升。
• 成本降低：大模型的应用能够有效减少人工干预，降低运营成本。
• 快速响应市场：大模型能够实时监控市场动态，帮助企业快速调整策略。

如何利用大模型解决企业问题

为了帮助企业充分利用大模型技术，企业管理者需要了解大模型在实际应用中的方法论。通过系统的学习和实践，企业可以识别出具体的应用场景，并形成可落地的解决方案。

大模型的应用方法

大模型在企业中的应用可以分为几个关键步骤：

• 规划阶段：制定明确的业务需求，评估现有的数据资源和技术能力。
• 实施阶段：根据企业的具体情况，选择合适的模型和技术进行落地。
• 优化阶段：通过数据反馈不断优化模型的表现，提升其在实际应用中的效果。

例如，在供应链管理中，企业可以利用大模型实现实时调度与优化，从而提升库存管理效率。在智能生产方面，大模型能够通过数据分析实现工艺优化，有效提升生产效率。

案例分析与应用场景

实际案例分析是学习和理解大模型应用的重要方式。通过研究成功案例，企业可以更好地掌握大模型的应用技巧。例如，某知名制造企业通过应用大模型，成功实现了从数据分析到智能制造的转型，不仅提升了生产效率，还有效降低了运营成本。

企业如何实现AI Ready

要充分发挥大模型的作用，企业必须具备一定的AI Ready能力。这意味着企业需要在管理机制、技术架构和人才培养等方面做好准备。

• 管理机制：企业应结合其战略规划，构建适合的组织架构和管理体系，以支持AI技术的应用。
• 技术架构：企业需要搭建灵活的技术平台，支持大模型的快速部署和迭代。
• 人才培养：加强对员工的培训，提高其对AI技术的认知和应用能力。

通过对AI Ready能力的提升，企业能够更好地应对未来的挑战，实现持续创新。

总结与核心价值

综上所述，随着大模型技术的不断发展，企业在智能化转型过程中面临的痛点也在不断被解决。通过有效的规划和实施，大模型能够为企业提供智能决策支持、优化业务流程、降低运营成本等多重价值。这不仅有助于企业提升效率，更能够在竞争激烈的市场中获得先机。

企业在推进数字化转型的过程中，借助大模型技术，不仅可以解决当前的痛点，还能够为未来的发展奠定坚实的基础。通过系统化的学习与实践，企业将能够在智能化的浪潮中独占鳌头，迎接更加美好的未来。