企业AI大模型应用培训：助力智能化转型与管理效率提升

企业痛点与人工智能的变革力量

在当今快速发展的商业环境中，企业面临着多重挑战，包括成本压力、效率低下和市场竞争加剧。为了在这样的背景下生存与发展，企业必须不断寻求创新的解决方案。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为企业提供了新的机遇，尤其是基于大模型的应用，正在成为降本增效的重要手段。

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

如今，许多企业仍然在传统的管理模式中挣扎，难以适应快速变化的市场需求。这些企业常常面临诸如数据孤岛、信息流转不畅、决策效率低下等问题。而在此背景下，如何有效应用AI技术，尤其是大模型技术，成为了企业数智化转型的关键。

人工智能技术的发展与应用现状

人工智能的发展历程可以追溯到20世纪中叶。随着计算能力的提升和海量数据的积累，AI技术经历了多个阶段的发展，包括计算智能、感知智能、行为智能和认知智能等。近年来，大模型的出现为AI的应用提供了新的可能性，尤其在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域显示出了卓越的性能。

与此同时，企业在AI应用中面临的挑战也日益明显。从技术的复杂性到应用场景的多样性，企业需要在众多选择中找到最适合自身发展的路径。以DeepSeek为代表的大模型技术，通过降低企业应用的门槛，帮助企业实现智能化转型。

AI技术在企业中的应用趋势

• 智能生产：利用AI技术优化生产流程，提高生产效率。
• 供应链优化：通过实时数据分析，提高供应链管理的灵活性和响应速度。
• 设备管理：实现设备的健康管理和预测性维护，降低故障率。
• 客户体验：通过个性化推荐和智能客服，提升客户满意度。

大模型的应用方法与实施策略

企业在实施大模型技术时，首先需要明确应用的基础要素，例如数据的整合、模型的选择以及应用场景的设计。大模型不仅能够重构企业的生命周期和流程，还能够重塑企业的价值链。这些重构让企业在面对复杂的市场环境时，能够更加灵活、高效地做出反应。

在实际操作中，企业可以采用以下策略：

• 制定清晰的应用规划：明确大模型的应用目标，确定关键指标。
• 建立数据基础：整合企业内部及外部的数据，形成完整的数据生态。
• 选择合适的模型：根据企业的具体需求选择通用模型、行业模型或场景模型。
• 实施渐进式部署：通过小范围试点逐步推广，积累经验后再进行大规模应用。

AI Ready：企业转型的战略

企业在进行AI转型时，必须确保全员参与，形成良好的氛围。高层管理者、中层管理者及普通员工都应了解AI技术的基本原理和应用场景，掌握相关知识和技能。这种全员培训的方式，能够有效提高企业的整体AI应用能力。

AI在制造业中的深度应用

在制造业中，AI技术的应用已经逐渐成为提升竞争力的关键因素。通过将大模型技术嵌入到生产流程中，企业能够实现从数据分析到工艺优化的全面升级。大模型不仅能作为智能中枢，还能与工业大数据相结合，形成双向驱动的局面。

在实际案例中，许多企业已经通过AI实现了生产流程的智能化。例如，某知名制造企业通过AI技术优化了生产流程，提高了生产效率，并降低了废品率。这些成功的案例表明，AI技术在制造业中的应用潜力巨大。

AI应用场景的设计与实施

设计AI应用场景时，企业需要充分考虑业务需求和技术能力的结合。在研发、生产、营销等多个环节，AI技术都可以发挥重要作用。

• 研发设计：AI可以辅助进行产品设计和评审，提高设计效率。
• 生产智能化：通过AI技术进行生产排程、设备管理和质量监控，实现生产过程的全程智能化。
• 供应链管理：利用AI进行需求预测、物流调度和客户服务，提升供应链的整体效率。

管理与机制保障的必要性

在推动AI技术应用的过程中，企业还需构建相应的管理机制，保障AI项目的顺利实施。结合企业的战略规划，设计有效的激励机制和绩效管理体系，能够促进AI技术与企业文化的深度融合。

通过优化组织架构，使AI技术与业务场景有效结合，企业不仅能够提升运营效率，还能实现持续的创新和发展。通过对成功案例的分析，我们可以看到，许多企业在AI应用过程中，形成了独特的管理模式和创新机制，从而在激烈的市场竞争中获得了优势。

总结：智能化转型的核心价值

综上所述，人工智能，特别是基于大模型的应用，为企业的数智化转型提供了新的机遇和解决方案。通过有效的应用规划、数据整合和管理机制，企业能够实现降本增效，提升竞争力。

在这个快速变化的时代，企业只有不断适应新技术，才能在竞争中立于不败之地。大模型技术的深度应用，不仅是技术的革新，更是业务模式的重塑，为企业带来了全新的发展机遇。无论是智能生产、供应链管理还是客户体验提升，AI技术的应用都将为企业的未来发展提供强大动力。