《AI智能运维与供应链：亚太工厂降本增效实战_AI类》

AI智能运维与供应链：亚太工厂降本增效实战

用AI实现降本千万，真实项目经验分享

主讲：孟庆然老师

【课程背景】

亚太工厂运维和供应链管理普遍存在很多痛点：

设备非计划停机：设备突然坏了才修，停机损失大，尤其是跨国工厂，专家过去要很久

BOM管理混乱：MTO模式下BOM不固定，销售、研发、生产BOM不一致，协同效率低

供应链不稳定：需求预测不准，要么库存积压要么缺货，物流不稳定

质量问题：质量检测靠人，效率低、漏检率高，客诉问题多

成本高：运维成本高、库存成本高、质量成本高，吃掉大量利润

AI正在重构工厂运维和供应链管理，孟老师亲自主导的某头部啤酒企业亚太4国50+工厂AI智能运维项目，降低15%非计划停机，年节省成本近千万。本课程基于真实项目经验，讲透AI在运维和供应链中的落地方法。

【课程收益】

了解AI在工厂运维和供应链中的核心应用场景与真实ROI

掌握AI预测性维护的落地方法，降低非计划停机时间

学会AI智能BOM管理方法，提升跨部门协同效率

掌握AI供应链优化方法，需求预测、库存优化、风险预警

了解AI项目从0到1的实施路径，避免AI项目失败

【课程对象】

工厂厂长、生产经理、运维经理、供应链经理、IT/数字化负责人、CIO

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI重构制造：从自动化到智能化

1. 工业4.0与智能制造：AI如何重新定义制造业

2. 亚太工厂的普遍痛点：设备、BOM、供应链、质量的共性问题

3. AI制造应用全景图：从研发、生产、运维到供应链的AI应用

4. 真实ROI数据：啤酒企业年省千万、BOM周期缩短60%等真实项目数据

5. AI制造的常见误区：为了AI而AI、追求大而全、技术驱动而非业务驱动

二、AI预测性维护：降低非计划停机

1. 从预防性维护到预测性维护：传统维护方式的问题，AI能带来什么改变

2. 预测性维护技术原理：传感器数据采集、异常检测、故障预测、寿命预测

3. 实施路径：从单台设备试点到整厂推广再到多国复制的分阶段方法

4. 数据准备：需要采集什么数据，数据质量要求，历史数据不够怎么办

5. 组织与流程变化：预测性维护带来的运维流程、人员能力变化

案例深度拆解：某头部啤酒企业亚太50+工厂AI智能运维项目全流程

三、AI智能BOM管理

1. BOM管理痛点：为什么销售、研发、生产的BOM永远对不上

2. 本体论（Ontology）技术：如何用知识图谱技术实现BOM自动对齐

3. AI BOM系统功能：自动BOM生成、BOM对齐、变更管理、协同流程

4. 实施路径：数据治理→本体建模→系统开发→上线推广的全流程

5. 项目效果：BOM编制与协同周期缩短60%以上的真实经验

案例深度拆解：全球头部高空作业设备企业AI智能BOM项目

四、AI供应链优化

1. AI需求预测：如何用AI提升需求预测准确率，降低牛鞭效应

2. AI库存优化：安全库存动态调整、库存健康度分析、呆滞库存预警

3. AI物流优化：路径优化、运输时效预测、物流异常预警

4. AI供应商管理：供应商风险预警、供应商绩效评估、智能选商

5. 供应链韧性：AI如何帮助企业应对疫情、自然灾害、政策变化等黑天鹅

五、AI质量检测与其他应用

1. 计算机视觉质量检测：用AI视觉代替人工质检，提升效率和准确率

2. AI工艺参数优化：用AI优化生产工艺参数，提升良率、降低能耗

3. AI安全生产：用AI识别不安全行为、安全隐患，预防安全事故

4. AI能源管理：用AI优化能源使用，降低能耗成本

六、AI项目实施方法论

1. AI项目为什么失败：70%的AI制造项目失败的原因

2. 场景选择：从什么场景切入ROI最高，最容易成功

3. MVP方法：小步快跑，快速验证，不要一开始就做大而全的系统

4. 供应商选择：如何选择靠谱的AI供应商，避免被忽悠

5. 组织保障：需要什么样的团队，如何获得业务部门支持

6. 分阶段实施路线图：从试点到全面推广的步骤