企业智能化转型培训:掌握大模型助力降本提效的实战策略

2025-02-24 14:24:37
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企业AI应用培训

人工智能在企业数字化转型中的关键作用

随着科技的迅猛发展,人工智能已成为推动各行业革新的重要力量。尤其是在企业管理和生产运营方面,AI技术的应用给企业带来了显著的效率提升和成本降低。然而,许多企业在实际应用中面临诸多挑战,如技术选型、数据整合、员工技能提升等问题。本文将探讨人工智能,特别是基于大模型的应用,如何助力企业应对这些痛点,并实现数字化转型。

【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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企业面临的主要挑战

在当前的市场环境中,企业正面临着日益激烈的竞争和快速变化的消费者需求。为了保持竞争力,企业必须不断创新和优化其运营流程。然而,以下几个核心问题往往制约着企业的发展:

  • 成本控制:许多企业在运营中面临高昂的人工和资源成本,如何在保证服务质量的同时降低成本成为一大挑战。
  • 数据孤岛:许多企业内部存在多个信息系统,导致数据无法有效共享和利用,影响决策的及时性和准确性。
  • 技术适应性:随着科技的快速发展,企业需要不断更新技术和工具,而员工的技能提升往往滞后,导致技术应用效果不佳。
  • 市场反应速度:在快速变化的市场环境中,企业需要加快对市场变化的反应速度,以满足客户的需求。

人工智能的解决方案

人工智能,尤其是基于大模型的应用,正是帮助企业解决上述问题的有效工具。大模型能够通过深度学习和大数据分析,提供更为精准的信息和决策支持。以下是人工智能在企业应用中的几种关键方式:

  • 智能化的生产管理:通过实时数据分析与预测,企业可以优化生产流程,提升生产效率,同时降低运营成本。
  • 供应链优化:AI技术能够实时监控供应链状态,进行动态调度和优化,帮助企业快速响应市场变化。
  • 客户体验提升:借助人工智能进行市场调研和分析,企业能够实现个性化推荐,提高客户满意度和忠诚度。
  • 智能决策支持:通过数据分析和建模,AI可以为企业决策提供科学依据,帮助管理层做出更为明智的选择。

大模型在企业中的实际应用

大模型的出现为企业级AI应用提供了崭新的视角。以DeepSeek为例,这一大模型不仅在技术上进行了深度优化,还在成本上进行了有效控制,为企业应用大模型提供了可行性。

在制造业,企业可以利用大模型进行智能生产,具体应用包括:

  • 工艺优化:通过对历史数据的分析,AI能够识别出生产过程中的瓶颈,并提出优化建议。
  • 设备健康管理:AI可以通过实时监测设备状态,进行预测性维护,减少设备故障造成的停机损失。
  • 智能排产:结合市场需求和生产能力,AI可以自动生成最优的生产计划,提高生产效率。

在供应链管理方面,大模型同样展现出巨大的潜力。通过实时数据分析,企业能够实现:

  • 需求预测:AI能够基于历史销售数据及市场趋势,预测未来的需求,帮助企业制定合理的采购和生产计划。
  • 物流优化:通过分析运输数据,AI可以优化物流路线,降低运输成本,提高配送效率。
  • 库存管理:AI能够根据市场变化动态调整库存,避免库存积压和缺货现象。

企业如何实现AI Ready转型

为了有效利用人工智能技术,企业需要在多个层面进行准备。这一过程通常被称为“AI Ready”转型。企业在进行AI Ready转型时,可以考虑以下策略:

  • 高层支持:企业领导层需对人工智能战略给予充分重视,提供必要的资源和支持。
  • 数据整合:打破信息孤岛,整合各部门数据,建立统一的数据管理平台,为AI应用提供丰富的数据基础。
  • 员工培训:通过培训提升员工的AI相关技能,使其能更好地适应新技术的应用。
  • 试点项目:在较小范围内进行AI应用试点,积累经验后再全面推广。

总结:人工智能的核心价值与实用性

人工智能,特别是基于大模型的应用,正在成为企业实现数字化转型的重要助力。它帮助企业优化运营流程、提升决策效率、降低运营成本,并在市场竞争中占据优势。通过合理的实施策略和持续的技术更新,企业能够有效应对市场挑战,实现可持续发展。

在未来的商业环境中,人工智能将不仅仅是一种技术工具,而是企业战略的一部分。只有将AI深度融入企业文化和管理体系,才能在数字化浪潮中立于不败之地。

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