《人工智能驱动酒业创新升级：从智能制造到质量优化，探索AI赋能酒厂的实践路径》

人工智能驱动酒业创新升级

从智能制造到质量优化，探索AI赋能酒厂的实践路径

主讲老师：李福东

【课程背景】

随着以大模型为代表的人工智能技术浪潮席卷全球，传统制造业正迎来一场深刻的变革。作为依赖经验与工艺的典型，酒类行业长期面临着生产过程“黑箱化”、批次风味一致性不稳、人工质检效率瓶颈以及管理复杂度日益增加等多重挑战。传统模式已难以适应市场对品质、效率与精细化运营的更高要求，数字化与智能化转型已不再是“选择题”，而是关乎企业未来生存与发展的“必答题”。

人工智能成为破解这些行业难题的强大引擎。它能将酿造大师的经验数字化，为复杂的发酵过程建立科学的分析预测模型；它能为高速运转的灌装线装上不知疲倦的“智能之眼”，实现对产品质量的7x24小时精准把控；它还能成为管理的“智慧大脑”，赋能日常办公与决策。本次课程正是为酒厂核心管理层与技术骨干量身打造，旨在打通从AI技术认知到业务场景落地的“最后一公里”。

本课程采用理论讲解与实践方法紧密结合的方式，不仅阐释AI如何重塑“酿造-灌装-仓储”等核心环节，更提供一套结构化的需求识别与项目规划方法论。我们致力于帮助学员掌握将前沿技术转化为企业核心竞争力的能力，系统学习如何挖掘、设计并推动AI项目落地，规划出最适合自身业务的智能化升级方案，从而在这场由AI驱动的产业变革中抢占先机，构筑面向未来的智慧酒厂。

【课程收益】

掌握AI技术发展脉络，理解大语言模型的关键能力与核心逻辑

理解AI在酒厂“酿造-灌装-仓储”等环节创造价值的方式与关键场景落地路径

提升AI大模型在日常办公、营销文案、数据分析等场景中的高效使用与实操能力

【课程特色】

案例驱动教学：摒弃空泛理论，以“智能质检”、“工艺参数优化”等真实案例为主线，深度剖析AI方案的设计与落地过程

强化动手实操：特设“智能办公”模块，讲授提示词工程、AI辅助PPT制作、专属知识库搭建等实用技能，确保学以致用

兼顾战略与执行：既包含AI技术趋势的宏观解读，也提供识别具体应用场景的结构化方法，助力企业从战略规划到项目执行的全流程

【课程对象】

酒厂厂级领导、中高层管理者

生产、技术、质量、设备等核心部门的负责人与技术骨干

企业数字化转型、智能化升级项目负责人及核心成员

【课程时间】2天（6小时/天）

一、启航之路：AI技术发展脉络与酒业应用新机遇

人工智能的三次浪潮与核心要素

AI技术发展历程：从传统机器学习到深度学习，再到生成式AI的演进路径

深度学习三大主流算法简介（CNN、RNN、GAN）及其在酒业的潜在应用价值

CNN卷积神经网络：如何应用于酒瓶外观缺陷、酒液异物识别

RNN递归神经网络：如何应用于发酵过程关键指标的趋势预测

AI大模型的崛起与关键能力概览

从ChatGPT到国产DeepSeek：全球主流AI大模型概览

大模型的核心能力演示：文本生成、代码生成、知识问答、图像理解、视频内容总结等

案例：如何利用大模型为新款白酒撰写营销文案与品牌故事

二、智酿未来：AI在酿造与质量优化中的创新实践

案例一：基于AI视觉的自动化质量检测

痛点分析：传统人工灯检的效率瓶颈、精度不稳、易疲劳等问题。

AI解决方案：引入基于CNN-YOLO算法的AI视觉检测系统，实现对灌装线产品的实时、高精度缺陷识别（如：瓶盖歪斜、标签褶皱、液位异常、瓶内异物）

实施路径：从数据采集、模型训练到边缘端部署的闭环流程讲解

价值评估：对比AI赋能前后在质检准确率、效率、漏报率等核心指标上的量化提升

案例二：基于AI的酿造工艺参数优化与预测

痛点分析：酿造过程“黑箱”问题，关键工艺参数（温度、酸度、糖分）依赖人工经验调控，批次风味一致性难保障。

AI解决方案：应用RNN等时间序列预测模型，分析历史批次数据，预测发酵趋势，为酿酒师提供工艺调优的辅助决策

案例三：关键设备的预测性维护

痛点分析：蒸馏、灌装等核心设备突发性停机导致的生产中断与损失。

AI解决方案：通过分析设备运行数据（振动、温度、压力），利用异常检测算法，提前预警潜在故障，变被动维修为主动维护

三、智能办公：AI大模型赋能酒厂管理与营销提效

提示词工程：与AI高效对话的艺术

提示词设计的四大关键要素与六要素万能公式

角色扮演法实战：如何让AI扮演“金牌酿酒师”、“市场总监”、“劳动法律师”以解决不同业务问题

AI赋能日常办公

会议纪要：从会议录音到结构化会议纪要的自动化生成流程

PPT制作：结合DeepSeek（生成文案）与Kimi（PPT助手），实现从主题到精美PPT的快速生成

合同审核：利用AI快速识别合同中的潜在风险点与条款疏漏

构建企业专属知识库

什么是RAG（检索增强生成）技术，及其解决AI“幻觉”问题的原理

什么是知识图谱，RAG+知识图谱，发挥语义检索和逻辑推理的综合优势

实操演示：如何上传企业内部的《酿造工艺手册》、《安全生产规定》、《质量标准》等文档，搭建一个能精准回答内部问题的智能问答系统

实操演示：基于知识图谱，实现多维度、关联性问题的智能查询与推理，展示系统如何通过实体与关系进行逻辑推理，提供精准答案。

四、需求洞察：酒厂AI应用场景的识别与落地规划

AI应用场景的结构化识别方法

自顶向下：基于企业价值链，梳理从“原料采购”到“市场销售”的核心业务流程，识别提效降本的AI切入点

自下而上：运用“业务活动到岗位”的映射方法，分析具体岗位的重复性、规则性工作，挖掘“数字员工”（RPA）的应用机会

AI赋能智能制造的顶层规划

AI智能制造总体规划框架：战略、业务、数据、技术、运营五层设计

研讨：结合本厂实际，梳理高价值AI应用场景清单（如动态排产、能耗优化、智能仓储等）

行动学习：构思本厂的第一个AI试点项目

如何评估项目预期收益（如OEE提升、人均产值、优品率等）

AI卓越中心（CoE）的组织架构与人才保障

分组研讨：选择一个具体业务痛点，设计一个“最小可行”的AI试点方案。