智能加速：如何通过AI驱动企业革新
在当今快速发展的商业环境中，企业面临着诸多挑战，包括成本压力、效率低下、供应链管理复杂等问题。这些痛点不断推动企业寻求创新解决方案，以保持竞争优势和市场地位。人工智能（AI）作为一项颠覆性技术，正逐渐成为企业转型的重要助力，尤其是基于大模型的应用，正在帮助企业实现降本提质的目标。
【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
企业在数字化转型中的痛点
随着数字化转型的深入，企业在以下几个方面面临重大挑战：
- 成本控制：在全球经济不确定性增加的背景下，企业需要通过技术手段降低运营成本。
- 效率提升：传统的工作流程往往效率低下，导致资源浪费和响应时间延迟。
- 供应链优化：在复杂的市场环境中，实时监控和优化供应链变得尤为重要。
- 数据管理：企业在面对海量数据时，如何有效利用数据进行决策成为一大挑战。
- 人才短缺：许多企业缺乏对AI技术的深入理解和应用能力，导致无法充分利用技术优势。
AI技术在企业中的应用前景
在应对上述挑战时，AI技术，尤其是大模型的应用提供了广阔的前景。大模型能够通过处理和分析大量数据，帮助企业识别潜在的问题和机会，从而实现智能化决策。
具体而言，大模型的应用可以在以下几个方面为企业带来显著价值：
- 智能决策：通过数据分析生成精准的预测模型，帮助企业在快速变化的市场中做出及时响应。
- 自动化流程：利用AI技术实现流程自动化，从而提高生产效率，减少人工干预。
- 供应链透明化：实时监控供应链各环节，确保信息的及时更新与共享，提高整体协调性。
- 个性化服务：通过对客户数据的深入分析，提供定制化的产品和服务，提升客户满意度。
- 风险管理：利用AI技术进行风险预测和管理，降低企业在运营过程中的不确定性。
大模型如何助力企业转型
大模型的出现为企业带来了新的机遇。通过深度学习和大数据分析，大模型能够帮助企业实现智能化转型，具体体现在以下几个方面：
- 业务智能化：将大模型与企业现有业务系统相结合，实现智能化的业务流程优化。
- 供应链优化：大模型能够实时分析供应链数据，优化库存管理和运输调度，提高整体效率。
- 设备健康管理：通过对设备数据的实时监控和分析，进行预测性维护，降低故障率，提升设备利用率。
- 产品创新：利用AI技术进行市场分析和产品研发，缩短产品上市时间，提升市场竞争力。
AI技术的实施策略
为了有效实施AI技术，企业需要制定系统的转型策略。以下是几个关键步骤：
- 识别应用场景：通过分析企业的业务需求和痛点，识别出适合AI技术应用的场景。
- 数据准备：确保企业拥有足够的高质量数据，以支持大模型的训练和应用。
- 技术选型：根据业务需求选择合适的AI技术和工具，确保大模型的有效部署。
- 团队建设：培养具备AI技术能力的团队，确保技术的有效应用和维护。
- 持续优化：在AI应用实施后，持续监测其效果，并根据反馈不断优化策略。
总结：AI助力企业的核心价值
随着人工智能技术的不断发展，企业正迎来前所未有的机遇。大模型的应用不仅能够提升企业的运营效率，还能帮助企业在激烈的市场竞争中实现突破。在数字化转型的过程中，AI技术将成为企业不可或缺的战略伙伴。
通过深入理解AI技术及其应用趋势，企业能够识别潜在的应用场景，形成可落地的解决方案。此外，掌握AI Ready的企业转型策略，将为企业在未来的发展中提供强大的支持。在这一过程中，企业不仅能够解决当前面临的痛点，还能够为未来的可持续发展奠定坚实的基础。
在智能化浪潮来临之际，抓住AI技术带来的机遇，将是企业实现长期成功的关键。通过高效的AI应用，企业将能够更好地应对变化，提升竞争力，创造更大的商业价值。
免责声明：本站所提供的内容均来源于网友提供或网络分享、搜集，由本站编辑整理，仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题，请联系本站管理员予以更改或删除。
魏凌睿
培训咨询
