-《AI驱动：制造业DeepSeek应用与业务场景重塑》

AI驱动：制造业DeepSeek应用与业务场景重塑

课程背景：

2025年，以DeepSeek为代表的生成式AI的爆发式发展彻底改写了技术应用边界——AI正以“超进化”姿态渗透制造业全链条。当全球制造业竞争进入“智能化深水区”，中国作为全球第一制造大国，正面临从“规模红利”向“技术红利”转型的关键窗口期。

近年来，我国人工智能的蓬勃发展正在为各行各业赋能，为企业与个人的发展带来新机遇。工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年，我国生成式人工智能的企业采用率已达15%，市场规模约为14.4万亿元。相关机构预测，2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值，其中我国将突破30万亿元。

然而，传统制造业正经历AI驱动的“双重颠覆”。工信部《“十四五”智能制造发展规划》明确提出：到2025年规上制造业企业智能化改造完成率需超70%。但现实困境凸显：

数据孤岛难题：某汽车零部件企业2000+传感器产生的TB级数据，仅有12%被有效利用；

人才断层危机：传统工程师对AI工具链的掌握度不足30%，而AI专家缺乏产线实操经验。

与此同时，政策红利持续加码：工业互联网标识解析体系覆盖全国、“东数西算”工程算力新基建落地，为AI工业化进程铺平道路。

当前，制造业正站在“AI重构价值链”的历史拐点。那些能率先将AI技术转化为业务增量的企业，将在新一轮产业洗牌中占据制高点。本课程致力于为企业打造AI时代的“场景化作战能力”，实现从“机器换人”到“AI重构业务逻辑”的跃迁，帮助企业抓住新一轮生产力革命机遇，让技术创新真正转化为财务报表上的可见收益。

课程收益：

深入解读DeepSeek、人工智能+的最新动态，把握制造业智能化的未来发展脉络

采用「认知→工具→应用→思维→趋势」的递进式框架，确保在零基础情况下，也能

快速建立起系统的 AI 知识体系和实践能力

实现管理思维升级，构建适应制造领域业务创新的 AI 思维模式，突破传统业务思维

定式，掌握利用 AI推动业务发展的关键

深度挖掘 DeepSeek 在制造行业中的应用案例，为各业务环节优化提供可行性参考正确认识AI 时代制造行业面临的机遇和挑战，主动适应变化，提升企业核心竞争力

课程时间：1天，6小时/天

授课对象：企业各层级管理者、核心骨干、数智化相关岗位人员

授课方式：讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑

课程大纲

模块一：AI认知 - 从神秘到现实的跨越

一、DeepSeek重新定义AI

1. DeepSeek突围启示与科技创新2. 生成式AI的底层逻辑和三个核心指标

3. 为什么说DeepSeek是AI普惠化里程碑

4. 国内外主流大模型解析及优劣势对比

5. 应用案例：人形机器人“进厂打工”

二、手把手玩转AI

1. 核心功能初体验

2. 进阶功能与场景应用

3. DeepSeek+王炸组合

4. 提示词是与大模型沟通的“咒语”

三、从普通用户到指令大师

1. 提问优化的黄金法则

2. 定制你的AI助手

3. 生产力倍增策略

4. 明确需求三板斧

5. 调教技巧-避坑指南-使用禁忌

6. 互动讨论：你身边的AI应用场景盲盒挑战

模块二：AI工具 - 开箱即用的赋能利器

一、DeepSeek工具全景图

1. 智能对话平台：企业级知识库快速搭建

2. 数据分析套件：Excel小白秒变分析专家

3. RPA流程自动化：重复工作的终结者

4. 知识图谱：让企业经验不再随人员流失

5. 预测分析：从「事后诸葛」到「未卜先知」

6. 管理者如何拥抱AI技术，重塑企业竞争力

7. 互动演练：快速创建你的专属智能体和数字人

8. 实操练习：文本/视频/PPT/思维导图生成、数据分析/可视化、管理决策等…

二、行业颠覆者图谱

1. AI催生智能家居市场新契机

2. AI辅助新药研发周期从数年到1个月

3. 中医大模型诊脉准确率达96%

4. 机器狗“挑山工”引华春莹点赞

5. 华为盘古大模型聚焦制造业应用

三、DeepSeek企业私有化部署方案

1. 需求评估与场景选择：避免盲目投入

2. 部署策略：降低技术门槛和硬件成本

3. 社区协作与轻量级外包结合

4. 分阶段价值验证&持续优化

5. 知识库搭建&安全性与合规保障

模块三：AI应用 – 制造业务场景重构实践

一、降本增效硬道理

1. 文档处理效率提升300%的秘诀

2. 智能排产系统化解产能波动

3. 库存管理预测准确率提升

二、创新增长双引擎

1. 需求挖掘：从满足需求到创造需求

2. 业务创新：AI 生成产品服务改进建议

3. 营销转化：客户个性化推荐系统搭建三、AI制造业应用九大场景化工具

1. 会议场景：纪要生成+待办自动追踪

2. 营销场景：基于用户画像的精准营销

3. 客服场景：用户体验提升与定制化服务

4. 决策场景：多维度数据分析和风险预警

5. 研发场景：大幅缩减新品结构设计周期

6. 智能质检：视觉检测系统提升缺陷识别准确率

7. 动态排产：实现排产效率提升与物料浪费减少

8. 设备管理：AI预测模型提前规避故障隐患

9. 柔性制造：通过AI模型实现产品模块化组合

模块四：AI思维 – 倒逼制造业管理思维升级

一、思维升级驱动企业转型

1. 用户思维——技术转化能力

2. 产品思维——业务打磨能力

3. 创新思维——创造性输出能力

4. 跨界思维——跨学科知识能力

5. 迭代思维——持续学习适应能力

二、数据驱动决策金字塔

1. 从【我觉得】到【数据说】的决策跃迁

2. 决策因子可视化：AI辅助下的选项评估

3. 案例解析：某消费品牌的大数据思维和颠覆式创新

三、人机协同创新方法论

1. 人类做决策，AI做执行的黄金分割点

2. 创意众筹：AI脑暴会的组织技巧

模块五：AI趋势 - 未来已来的战略准备

一、前沿技术演进风向标

1. 多模态裂变：打通视觉-语言-行动的任督二脉

2. 具身智能：从数字世界走向物理世界

3. 数字孪生企业：在虚拟世界中映射现实

二、AI时代的机遇和挑战

1. 企业级应用与AI时代岗位分化

2. 大模型及AI未来发展的十大趋势

3. 发现问题的能力比解决问题更重要

4. 用想象力、创造力驾驭，做AI做不了的事

5. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶

课程回顾、总结、分享和行动

1、场景应用：选取目前自己工作中存在的3个业务痛点，并结合对课程内容的理解，给出一套可行的AI应用解决方案。

2. 任务实践：设计一个自动化报告生成工具，输入业务数据，输出可视化分析结论；搭建一个智能问答助手，针对岗位业务特性提供常见问题解答。

3. 业务改进：制定未来3个月的AI赋能计划，包括1个可落地的AI试点场景，AI与所在企业现有业务系统的整合路径，以及可能的障碍和应对策略。