《AI应用实战：数据赋能与效率提升》

AI应用实战：数据赋能与效率提升课程大纲

课程简介

本课程面向企业员工及数字化实践者，聚焦AI工具在数据处理、自动化分析与项目管理中的实战应用。课程通过“工具实操+案例演练+项目实战”的模式，帮助学员掌握AI辅助数据清洗、智能报告生成、低代码开发及系统协同等核心技能，实现工作效率与决策能力的双重提升。

课程目标

掌握AI辅助的数据清洗、分析与报告自动化流程

能用低代码平台结合AI能力快速搭建业务应用

熟悉MES、广告牌、数据可视化等系统的操作与AI集成方法

具备AI工具与数字化系统的协同应用能力

模块一：AI与数据分析基础

AI在效率提升中的角色定位

常见AI工具图谱（数据分析类、自动化类、低代码类）

实战案例：用AI助手快速处理杂乱Excel数据并生成摘要

模块二：AI赋能数据清洗与分析

数据质量问题诊断与AI清洗策略

AI辅助数据探索与异常检测（Python+AI插件实战）

自动生成分析洞见：基于自然语言的数据查询与解读

案例：销售数据清洗、库存异常AI识别

模块三：智能报告自动化与可视化

用AI快速生成数据报告结构与内容

集成AI与Power BI/Tableau制作动态可视化看板

广告牌系统操作实战：生产状态可视化与AI预警设置

案例：周报自动生成、实时生产看板搭建

模块四：低代码开发与AI集成

低代码平台简介（如微软Power Platform、钉钉宜搭）

AI增强的低代码应用：表单、流程、报表自动化

实战：搭建一个AI客服工单跟踪应用

案例：巡检报告自动提交系统开发

模块五：数字化系统协同操作

MES系统基础操作与数据接口认知

AI在MES中的应用场景：工单优化、质检辅助

跨系统数据流整合（MES+BI+广告牌）

模拟演练：从MES导出数据，经AI分析后推送至广告牌

模块六：AI项目协同与综合实战

AI项目协作工具链（Notion AI/Trello与AI集成）

团队协作中的AI提示工程优化

综合实战：设计一个“生产异常AI诊断-可视化报告-团队响应”全流程方案

伦理与边界：AI应用的风险与限制讨论

课程特色

实战导向：每模块均配备真实数据集与系统模拟环境

工具组合拳：聚焦AI+低代码+现有系统的融合应用

案例教学：制造业、零售业、运营管理等跨行业案例

成果输出：学员需完成一个可展示的AI增效解决方案

适合人群

企业数据分析师、运营人员、生产管理人员

数字化转型项目组成员、业务部门骨干

希望利用AI提升工作效率的职场人士