《化工行业的数字化与智能化应用实践：驱动生产效率与安全升级的关键力量》

《化工行业的数字化与智能化应用实践》

驱动生产效率与安全升级的关键力量

主讲：李福东老师

【课程背景】

当前，化工行业正处于数字化与智能化深度融合的关键阶段。受“双碳”目标、产业升级、安全环保等多重因素驱动，越来越多化工企业加快布局智能工厂、绿色制造和数字孪生等新兴技术，力求实现成本控制、质量提升、安全管控与绿色转型的多重目标。

尤其是人工智能、大数据、物联网、边缘计算等前沿技术，正在为化工生产注入新的活力。通过部署AI模型进行设备预测性维护、智能巡检、能耗优化与事故预警，不仅显著提升了生产效率，也在安全和环保等方面带来积极成效。同时，在企业管理层面，数据驱动决策已成为主流趋势，推动管理者向“懂业务、懂技术”的复合型方向发展。

本课程专为化工行业新晋管理者设计，立足行业实际与管理者成长需求，结合智能化转型的系统路径，讲解技术发展趋势、应用方法、项目推进策略及典型案例，帮助学员构建系统化认知框架，掌握AI技术落地的方法与工具，提升其在数字化转型背景下的领导力与实践力。

【课程收益】

了解数字化与智能化技术在化工行业的典型应用与发展趋势

掌握AI与工业数据融合的实用方法，提升现场决策能力

学会识别并推动适合本岗位的智能化落地场景

建立数字化转型思维，增强跨部门协同管理能力

提高在绿色生产、安全监控与设备预测中的管理价值

【课程特色】

案例驱动：结合国内外智能化落地案例，强调实操与可复制性

方法结合：兼顾技术认知与管理应用，注重实践导向

工具实践：引入AI辅助分析与可视化工具，提升技能水平

【课程对象】

化工企业新任职的管理人员

车间主任、工艺主管、安全管理人员等一线管理骨干

参与数字化项目的技术或管理相关人员

希望系统了解化工行业智能化发展的相关从业者

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

启航之路：AI技术发展历程与DeepSeek崛起

AI发展演进历程型

人工智能的三次浪潮与技术演进

机器学习与深度学习的核心原理

从专家系统到大语言模型的演变逻辑

生成式AI技术的突破与变革

AIGC的概念、技术架构与典型能力

Prompt Engineering（提示词工程）基础

生成式AI对知识工作者的影响

大模型代表与DeepSeek崛起

ChatGPT、DeepSeek模型特点对比

DeepSeek的技术路径与本地化优势

开源大模型与企业级AI部署趋势

认知赋能：化工行业数字化智能化的典型场景

行业趋势与政策导向

化工行业数字化转型的国家战略背景

安全生产与“双碳”驱动的智能升级需求

化工企业数字化能力成熟度分析

化工场景中的智能化应用路径

智能视频分析：作业行为识别与告警

AI在设备健康管理（预测性维护）中的应用

环保监测、能效管理的智能化实现方式

案例解读：标杆企业实践路径

某大型化工厂的AI部署实践分析

智能巡检机器人与AI视觉系统融合应用

从“人巡”到“机巡”的成本与效率收益分析

工具实战：AI平台与模型工具链的集成部署

主流AI模型与应用工具盘点

NLP、CV、RAG等模型的能力边界与选择指南

知识库构建与智能问答的底层原理

Lora微调在工业文本类任务中的应用

AI平台的搭建与部署路径

本地部署 vs 云端平台 vs 混合部署

私有化部署方案的性能、安全与成本评估

模型与企业业务系统（MES/DCS）的集成方案

工具链实操演练与数据准备

数据采集、清洗与结构化流程

多源数据融合与特征工程实战方法

工业领域AI项目的数据闭环治理机制

管理跃迁：智能化项目推进路径与管理者能力构建

1、智能化项目的识别与设计

如何识别具备改造价值的业务流程

项目规划的“三阶段”推进法

商业价值评估与回报周期分析方法

2、跨部门协同与组织推动机制

智能化转型中的组织阻力与应对策略

构建业务+技术混合团队的角色分工

制定统一的数据标准与流程接口规范

3、管理者能力模型与领导力重构

数字化管理者的三重素养模型：理解、沟通、执行

决策数据化：从经验驱动到数据驱动

AI时代的领导力升级：从指令控制到敏捷协作