【DS+制造】AI（含DeepSeek）及在制造業(yè)中的應用

AI（含DeepSeek）及在制造業(yè)中的應用
【課題背景】
AI，尤其是AI大模型（含Deepseek）的出現，為更多行業(yè)在未來實現高質量發(fā)展帶來了基于，了解人工智能和一些產業(yè)應用能有效幫助學員在未來的工作中展開有效的創(chuàng)新。
【課程收獲】
了解人工智能的發(fā)展史、工作原理
AI在制造業(yè)中的一些應用
【參與人員】本課程適宜于：制造業(yè)
【學員任務】
任務一：了解人工智能、原理及工作機制
任務二：理解AI（含Deepseek）在產業(yè)中的應用
【課程時長】1天（6小時）
【授課方式】項目制引導課堂
【課程大綱】
-50800280670AI的起源
AI的定義與內涵
AI的發(fā)展史及主要的流派、流派的觀點
行為主義、符號主義和聯(lián)接主義
三類方向的主要代表：強化注意、監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、深度學習
AI大模型的指導思想: GPT、KIMI、DeepSeek等
AI的起源
AI的定義與內涵
AI的發(fā)展史及主要的流派、流派的觀點
行為主義、符號主義和聯(lián)接主義
三類方向的主要代表：強化注意、監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、深度學習
AI大模型的指導思想: GPT、KIMI、DeepSeek等
課題一：AI是回答什么問題的？又是如何解決的？（小組討論）
58420375285知識點：
監(jiān)督學習：用于實際值-標準值對照的所有場景。
無監(jiān)督學習：用于復雜問題構建和優(yōu)化模型的所有場景。
強化學習：用于多種選擇下尋求最佳解的場景
深度學習：用于所有涉及圖像/語言/語音等方面需要處理的場景
大模型：用于輔助新人、跨部門、跨行業(yè)的學習場景
DeepSeek：特點、功能及與之前的大模型工具的差別
知識點：
監(jiān)督學習：用于實際值-標準值對照的所有場景。
無監(jiān)督學習：用于復雜問題構建和優(yōu)化模型的所有場景。
強化學習：用于多種選擇下尋求最佳解的場景
深度學習：用于所有涉及圖像/語言/語音等方面需要處理的場景
大模型：用于輔助新人、跨部門、跨行業(yè)的學習場景
DeepSeek：特點、功能及與之前的大模型工具的差別
課題二：AI有什么能力？Deepseek之類的AI工具，又可以解決什么問題？（小組討論）
-17145328295知識點：
智能制造的核心指導思想及目的
智能制造的業(yè)務架構：設備、生產計劃、品控、安健環(huán)、能耗管理、供應鏈管理
職能部門需要改造的點：公司治理、政策研究、戰(zhàn)略規(guī)劃、組織績效管理、經營管理、投資管理
知識點：
智能制造的核心指導思想及目的
智能制造的業(yè)務架構：設備、生產計劃、品控、安健環(huán)、能耗管理、供應鏈管理
職能部門需要改造的點：公司治理、政策研究、戰(zhàn)略規(guī)劃、組織績效管理、經營管理、投資管理
課題三：制造業(yè)需要進行數智化改造的場景有哪些？（請繪制架構圖）
課題四：所以，我們可以使用AI的哪種學習范式來對具體的哪些場景進行改造？
1.設計與質量控制領域
3D打印原型制作：快速制作礦用工具和設備的原型，縮短設計驗證周期。
在線質量監(jiān)測：集成傳感器在生產線關鍵點，實時監(jiān)測產品尺寸、成分等，實現質量的即時反饋控制。
機器視覺檢測：利用高清攝像頭與AI圖像識別技術，自動檢測稀土材料缺陷，提升品控效率。
工藝參數優(yōu)化：基于歷史生產數據，運用數據分析調整生產工藝參數，提高成品率。
智能包裝與追溯：自動打包并為每批產品生成唯一追溯碼，確保產品質量全程可控。
2.生產計劃與供應鏈管理：
2.1智能ERP系統(tǒng)：整合生產、采購、庫存、銷售等數據，自動化生成生產計劃，優(yōu)化資源配置。
2.2MES系統(tǒng)實時監(jiān)控：實時監(jiān)控生產線狀態(tài)，及時調整生產計劃，減少停機時間。
2.3APS高級排程：依據客戶需求、產能限制等因素，自動優(yōu)化生產排程，提高交付速度。
2.4供應鏈協(xié)同平臺：與供應商、物流商共享信息，實現供應鏈透明化，快速響應市場變化。
2.5庫存智能預警：通過預測分析，提前預警庫存短缺或過剩，避免資金占用和供應中斷。
3. 設備管理智慧化應用場景：
3.1預測性維護：利用物聯(lián)網傳感器監(jiān)測設備運行參數，如振動、溫度等，結合AI算法預測潛在故障，提前安排維護。
3.2資產績效管理：通過數字化雙胞胎技術，模擬設備工作狀態(tài)，優(yōu)化設備配置和使用效率。
3.3遠程監(jiān)控與控制：集成視頻監(jiān)控與遠程控制功能，使操作員能在控制室監(jiān)控并控制現場設備，提高安全性和效率。
3.4備件庫存優(yōu)化：基于大數據分析備件消耗模式，智能預測備件需求，優(yōu)化庫存水平。
3.5能效管理與優(yōu)化：實時監(jiān)控設備能耗，運用算法優(yōu)化運行參數，減少能耗。
3.6設備健康報告自動化：自動生成設備運行報告，便于管理層快速做出決策。
3.7培訓與技能提升：利用VR/AR技術提供模擬操作環(huán)境，提升操作人員技能和安全意識。
4.環(huán)保智慧化應用場景：
4.1尾礦智能管理：應用GPS和GIS技術監(jiān)控尾礦庫狀態(tài)，確保安全存儲和有效復墾。
4.2廢水回收與處理：安裝自動監(jiān)測系統(tǒng)和智能調節(jié)污水處理流程，實現廢水循環(huán)利用?？諝赓|量監(jiān)測與控制：部署空氣質量監(jiān)測站，結合氣象數據和模型預測，及時采取減排措施。
4.3噪聲控制與監(jiān)測：利用聲學傳感器網絡實時監(jiān)測噪聲水平，采取措施減緩噪聲污染。
4.4生態(tài)恢復監(jiān)測：運用無人機和衛(wèi)星遙感技術監(jiān)測植被情況，評估修復效果。
4.5能源結構調整：采用太陽能、風能等可再生能源替代傳統(tǒng)能源，減少碳排放
4.6廢棄物資源化利用：開發(fā)廢棄物分類與資源化技術，轉化為有用資源。
5. 安全智慧化應用場景：
5.1智能穿戴設備：員工佩戴智能手環(huán)、頭盔等設備，實時監(jiān)測生理指標和環(huán)境危險，預防事故。
5.2危險區(qū)域自動預警：通過傳感器網絡監(jiān)測氣體濃度、溫度等，自動觸發(fā)預警系統(tǒng)。
5.3人員定位與緊急疏散：采用UWB、RFID技術實現人員精確定位，緊急情況下快速制定疏散路線。
5.4智能監(jiān)控與行為分析：視頻監(jiān)控結合AI分析，識別不安全行為，及時糾正。安全培訓虛擬現實：使用VR技術模擬各種危險場景，進行沉浸式安全教育。
5.5移動巡檢與隱患排查：手持終端集成巡檢任務，記錄檢查情況，及時發(fā)現并處理安全隱患。
5.6安全文化建設平臺：構建線上安全知識庫和互動社區(qū)，提升全員安全意識。
6.客戶服務與市場拓展：
6.1個性化訂單管理：提供在線定制服務平臺，根據客戶需求快速響應，增強客戶體驗。
6.2遠程技術支持：利用XR技術遠程指導客戶設備安裝、調試，提高服務效率。
6.3市場趨勢分析：大數據分析市場需求，為產品開發(fā)和市場策略提供數據支持。
6.4智能客服系統(tǒng)：AI客服，24小時解答客戶咨詢，提高服務質量和響應速度。
6.5客戶反饋循環(huán)：建立閉環(huán)反饋系統(tǒng)，收集客戶意見，持續(xù)改進產品和服務。
-102235364490課題五：完成以上AI智能化改造需要有哪些要素的支撐？（小組課題）
信息化-數字化-智能化
戰(zhàn)略問題：數智化定位、計劃、文化體系
數據架構：數據管理、數據治理、數據資產、數據要素、數據安全
應用架構：應用系統(tǒng)、應用開發(fā)、應用部署
基礎網絡：云、網、邊、端
組織保障：基于業(yè)務戰(zhàn)略的組織結構變革
制度保障：基于數智化轉型組織體系

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