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《AI破局?工廠經營逆襲之道》

課程背景

面對日益激烈的市場競爭和不斷攀升的運營成本，您的工廠是否正面臨增長瓶頸？是否渴望打破固有的管理模式，實現降本增效的突破？別再被“AI很遙遠”“AI是概念”的迷霧所困擾！這門課程拒絕空談，直擊痛點，帶您真正理解AI技術與工業制造的深度融合，掌握自行打造工廠專屬AI智能體的核心方法，讓AI真正成為您手中降本增效的利器，而非僅僅停留在PPT上的炫技。

我們不講“AI將取代人類”的焦慮，而是聚焦AI如何賦能工業制造的實戰價值。透過廢品數據分析、智能倉儲優化、作業指導書智能化等真實工業場景案例，讓您深度體會AI遠超人類的分析力和決策力，看清數據背后的本質；我們更不談“基礎操作技巧”，而是系統拆解崗位級AI應用的底層邏輯，讓AI真正聽懂崗位需求，與業務流同頻共振，釋放被傳統工作模式束縛的巨大潛能！

本課程將徹底顛覆您對AI的認知，從“會用基礎AI工具”到“讓AI深度賦能崗位工作”。您將學到如何從開放AI算力起步，結合崗位業務策劃AI應用規則，為構建工廠私有化數字化員工平臺完成關鍵準備。課程緊密圍繞企業項目、研發、工藝、質量、計劃與班組六大崗位，結合實用工具與方法，系統講解AI在文檔處理、數據分析、流程標準化、崗位效率提升等方面的落地應用。學習后，各崗位學員將徹底掌握本崗位的AI應用秘訣，讓AI成為工廠各崗位的“高效大腦”，驅動企業在激烈競爭中突圍而出，實現生產力質的飛躍！

課程收益  三重認知突破

a. 看清AI本質：掌握弱人工智能“三知三不知”定律，理解崗位化AI應用的邊界與潛力

b. 領悟AI深度應用：體會AI項目工程師、AI研發工程師、AI工藝工程師、AI質量工程師、AI計劃工程師、AI班組長應用智能體的結構與搭建要點

c. 掌握馴AI心法：從AI的“基礎提問者”進階為貼合崗位工作的AI引導者

課時安排

2天（適配職能、運營、工程、開發等多部門混合授課，按崗位拆解AI應用方法）

課程大綱

第一講：AI能力初體驗AI是我們的工具，還是我們是AI的工具？

核心說明：通過實戰體驗建立AI認知，拆解工廠AI應用底層邏輯與系統架構

1、AI深度運用前置鋪墊：1000+次AI深度運用體驗，覆蓋32類企業6大職能

2、AI實戰能力體驗（制造業場景實戰案例集）

AI數據分析能力：產線不良品數據統計表→良率根因挖掘

AI結構分析能力：產品功能-性能-結構-外觀特性層級拆解

AI根因分析能力：正交試驗輔助生產缺陷根因判別

AI運營分析能力：來料檢驗與智能倉儲運力爆算

3、工廠AI應用基本模式：大模型與智能體定義，操作者-知識庫-數據庫-PDCA關系

4、AI驅動的工廠管理模式變革：從“為管理而管理”到“AI賦能經營”

5、工廠AI數字化員工平臺介紹：6大崗位+24大智能體+100單agent技術結構

6、知識庫解決方案：覆蓋需求洞察、研發風控、工藝精益等全場景

第二講：AI數字化員工·增值降本成本是設計出來的，還是管理出來的？

核心說明：聚焦項目/研發崗AI賦能，破解需求模糊、技術風險隱蔽等痛點

1、項目工程師的價值定位與痛點：需求轉化難、項目管控散、價值提煉弱

2、AI項目工程師崗位說明書：需求洞察、目標策劃、可行性評審、計劃監控

3、精簡項目管理流程：從客戶需求到量產交付的閉環邏輯

4、平臺項目管理規劃（PM系列智能體）：

PM-1市場需求洞察

PM-2項目目標策劃

PM-3項目可行性評審

PM-4項目計劃監控

5、實戰演示：市場需求洞察智能體（某產品L0-L4需求洞察全展開）

學員演練：按需求洞察大模型指令，任選一款產品完成需求層級拆解

6、研發工程師的價值定位與痛點：設計風險高、裝配性差、參數優化慢

7、可裝配性設計八大原則：

精簡零件、統一結構、減少約束、定位先行

順暢裝配、穩健基座、輕松作業、物料順暢

8、AI研發工程師崗位說明書：技術失效預測、根因追溯、風險改善、性能調優

9、平臺研發風控能力（RD系列智能體）：

RD-1技術失效預測

RD-2失效原因追溯

RD-3技術風險改善

RD-4技術性能調優

10、實戰演示：AI輔助DFMEA改善分析全流程操作

學員演練：任選一款產品，用大模型完成DFMEA分析

第三講：AI數字化員工·提質增效質量是檢驗出來的，還是生產出來的？

核心說明：聚焦制造/質量崗AI賦能，破解SOP標準化慢、質量異常處置滯后等痛點

1、工藝工程師的價值定位與痛點：工藝優化難、產線效率低、多品種換型慢

2、AI工藝工程師崗位說明書：工時定額、效率提升、價值流動分析、標準作業設計

3、平臺工藝精益能力（PE系列智能體）：

PE-1工時定額測量

PE-2產線效率提升

PE-3價值流動分析

PE-4標準作業設計

4、實戰演示：AI驅動價值流分析全過程（現狀診斷→未來規劃→收益測算）

5、質量工程師的價值定位與痛點：根因定位不準、異常處置慢、改善閉環難

6、AI質量工程師崗位說明書：工作質量+產品質量控制

7、平臺質量改進能力（QE系列智能體）：

QE-1管理體系內審

QE-2異常快速處置

QE-3問題根源分析

QE-4創新質量改進

8、實戰演示：AI物能場分析法做質量根因深層次定位

學員演練：針對某質量問題，用AI完成物能場根因分析

第四講：AI數字化員工·決勝交付計劃是管生產的，還是管工廠的？

核心說明：聚焦計劃/班組崗AI賦能，破解插單頻繁、交付滯后、班組管理難等痛點

1、傳統生產計劃的變革案例：某紙箱企業滾動計劃落地，從2億到10億的交付驅動

2、傳統生產計劃困境：物料斷料、頻繁插單、生產擋工、在制品堆積

3、產銷一體柔性生產計劃價值：多品種小批量適配、異常動態響應、交付精準管控

4、AI計劃工程師崗位說明書：物料齊套、滾動計劃、協同制造、計劃通知

5、平臺計劃運營能力（PC系列智能體）：

PC-1物料齊套預測

PC-2滾動計劃排程

PC-3協同制造管理

PC-4生產計劃通知

6、實戰演示：AI滾動生產計劃沙盤模擬（多品種小批量+異常應對）

7、班組長能力發展困境：培訓難見效、留人難、管理標準化低

8、班組管理事務化/標準化：AI托管班組管理核心邏輯

9、AI班組長崗位賦能：班前準備、班中督導、班后改善、一周計劃

10.平臺班組托管能力（LL系列智能體）：

LL-1班前工作準備

LL-2班中工作督導

LL-3班后工作改進

LL-4一周工作計劃智能體

11.實戰演示：AI托管班組一日管理全流程（李班長與AI班長協同）

課堂答疑：工廠管理AI深度應用經驗分享