《制造业AI落地实战》

制造业AI落地实战——从预测性维护到智能研发

主讲：孟庆然老师

课程背景

制造业是AI应用的主战场。从预测性维护到质量检测，从智能排产到供应链优化，AI正在重塑制造业的每个环节。本课程基于多个制造业千万级AI项目实战经验，系统讲解制造业AI落地的方法与案例。

课程目标

• 理解制造业AI应用的全景图与优先级

• 掌握生产、供应链、研发等核心场景AI应用方法

• 学习标杆企业制造业AI落地的真实案例

• 掌握制造业AI项目实施路径与风险应对

课程对象

• 制造企业高管与生产负责人

• 数字化转型负责人

• IT/OT部门负责人

• 工厂厂长与车间主任

课程时长

2天（12小时）

【课程收益】

• 深入了解AI在本行业的典型应用场景与落地路径

• 掌握行业AI项目的实施方法与关键成功因素

• 学习行业标杆案例经验，减少本企业试错成本

• 获得可参考的行业AI落地方案，可结合本企业实际快速推进

• 提升行业数字化竞争力，抓住AI时代发展机遇

课程大纲

第一部分：制造业数字化转型趋势

• 工业4.0与智能制造发展趋势

• 中国制造业AI应用现状与挑战

• 制造业AI应用成熟度模型

• 制造业AI转型路线图：从单点应用到智能工厂

第二部分：生产运营AI应用

• 预测性维护：从事后维修到预测性维修

◦ 案例：啤酒企业亚太区AI设备运维，降低15%非计划停机，年节约近千万

• 智能质量检测：计算机视觉在质量检测中的应用

• 智能排产：AI优化生产计划与排程

• 工艺参数优化：AI优化生产工艺，提升良率

• 能源管理：AI优化能源消耗，降低成本

第三部分：供应链AI应用

• 需求预测：AI提升需求预测准确率

• 智能库存优化：降低库存水平，减少缺货

• 供应商管理：供应商风险预警与智能评估

• 智能物流：路径优化、仓储优化、运输优化

• 端到端供应链可视化与智能决策

第四部分：研发设计AI应用

• 智能BOM：AI自动对齐销售、研发、生产BOM

◦ 案例：全球头部登高车企业AI智能BOM，周期缩短60%以上

• 产品配置：AI辅助产品配置与个性化定制

• 仿真优化：AI加速仿真与设计优化

• 研发知识管理：AI研发助手与知识沉淀

第五部分：制造业AI技术架构

• 工业互联网平台架构：IT/OT融合

• 工业数据采集与边缘计算

• 工业大模型与行业智能体

• 数字孪生与AI结合

第六部分：制造业AI落地路径

• 制造业AI项目实施方法论

• 从试点到规模化推广的关键成功因素

• 制造业AI转型的组织变革与人才培养

• 制造业AI投资回报分析

• 分组讨论：本企业AI应用场景与路线图

课程特色

• 行业深度：聚焦制造业，讲深讲透

• 真实案例：讲师亲身经历的千万级制造业AI项目

• 可落地：提供制造业AI场景清单与实施路线图

• ROI明确：所有案例都有真实可量化的ROI数据