人工智能和大模型的制造業賦能應用落地：模式，案例和路徑

培訓關鍵詞：人工智能培訓,大模型的制造業賦能培訓

人工智能和大模型的制造業賦能應用落地：模式，案例和路徑(尹老師)課程介紹：

課程目標：
理解AI發展趨勢：讓學員理解人工智能的歷史發展脈絡以及它如何成為第四次工業革命的關鍵驅動力之一。
掌握關鍵技術原理：使學員能夠掌握從機器學習到深度學習等核心AI技術的基本概念及其工作原理。
認識通用人工智能的潛力：幫助學員認識到GPT這樣的大語言模型以及其他生成式AI工具所代表的技術突破及其廣泛的應用前景。
探索行業應用案例：通過具體案例分析（如智能制造中的預測性維護、自動化機器人技術），展示AI技術是如何被應用于實際場景中以解決特定問題，并帶來顯著效益的。
培養實踐能力：引導學員思考如何將其所在領域內的專有知識和數據轉化為有效的AI解決方案，增強企業的競爭力。

參訓對象：
 ◆ 企業管理人員與決策者，特別是那些希望了解如何將AI技術整合到現有業務中的高層領導。
 ◆ 技術專家和工程師，他們需要掌握最新的AI技術來推動產品和服務創新。
 ◆ 從事制造業、服務業及其他相關行業的專業人員，對提升生產效率和質量感興趣的從業者。
 ◆ 對AI技術感興趣并希望在職業發展中利用這些知識的人士。

授課形式：
知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。
 
課程大綱：

模塊一：通用人工智能的曙光：AI大模型時代的技術和產業趨勢 
1、人類歷史是一部生產力和科技發展史——從效率的角度看數字化和人工智能的源起
2、第四次工業革命的特征和要求
3、從早期人工智能算法到機器學習，到人工神經網絡和深度學習：
a) 人工智能是一類計算機模擬的，完成傳統上認為只有人類可以執行的任務的硅基智能
b) 機器學習是一類讓算法從數據中找到規律、模式的設計:從判斷信用卡交易是否套現的實現，看程序代碼方式和機器學習方式的差異
c) 人工神經網絡是一類機器學習算法，通過模擬生物神經網絡，處理相對抽象的信息：人工神經網絡怎么能識別小狗的照片？其實跟我們教小朋友認小狗非常類似 
4、從“偏科專才”到“通才”，通用人工智能的曙光：GPT為何如此令人興奮？
5、生成式AI興起 - 從分析式AI到生成式AI，AI從做判斷題/選擇題，到做填空/問答題
6、以ChatGPT為代表的等大語言模型基本核心原理
a) 如何看ChatGPT? 這其實是一個把文字變成數字編碼的“變形器”
b) GPT如何理解文字？—— 文字代表的概念，其實可以用一組數字屬性來描述
c) GPT如何理解句子和邏輯？- 理解一段話，就象偵探理解一個犯罪現場
d) 如何打造行業專家？—— 深入淺出理解為什么深度人工神經網絡可以學習到幾乎一切模式和規律？
7、其他主流大模型主要類別和基本原理
a) 以擴散模型為代表的文生圖模型：訓練機器對像素的“組裝”和“組合” 
b) 為NeRF為代表的三維構建模型：算法對世界的“腦補”
c) 通用人工智能新曙光：OpenAI的“世界模擬器”SORA 
8、AI大模型具有成為“人”“機”翻譯和“系統總調度”的巨大潛力

模塊二：人工智能的工業賦能應用
9、預測性維護
概述： 預測性維護是利用傳感器數據、歷史記錄以及機器學習算法來預測設備何時可能出現故障，從而提前進行維護。這種方法可以顯著減少意外停機時間，延長設備壽命，并降低維護成本。
技術要點：
 ◆ 數據收集：通過安裝在設備上的傳感器實時監控關鍵參數。
 ◆ 數據分析：運用統計方法和機器學習模型處理收集到的數據。
 ◆ 故障預測：根據分析結果預測未來可能發生的故障。
案例分析：
 ◆ 背景：通用電氣是一家多元化工業公司，其產品和服務涵蓋航空、能源等多個領域。為了提高設備的可靠性和減少維護成本，GE開發了Predix工業互聯網平臺。
 ◆ 實施細節：Predix平臺通過連接到全球范圍內的各種工業設備，收集海量數據，并利用先進的數據分析技術來識別模式和趨勢。這些數據包括溫度、振動、壓力等關鍵參數。Predix使用機器學習算法來處理這些信息，預測潛在故障發生的時間點。此外，該平臺還支持遠程監控功能，允許技術人員實時查看設備狀態。
 ◆ 成果：使用Predix后，一些客戶報告稱其設備的計劃外停機時間減少了20%以上，同時維護成本也顯著降低。例如，在風力發電行業，通過提前檢測并修復問題，風電機組的運行效率得到了大幅提升。這不僅提高了能源產出，也延長了設備使用壽命。
10、質量控制與檢驗
概述： 質量控制與檢驗是指利用計算機視覺技術自動檢測產品缺陷的過程。這不僅提高了檢測速度，還增強了準確性。
技術要點：
 ◆ 圖像采集：使用高分辨率攝像頭拍攝待檢產品的圖片或視頻。
 ◆ 特征提取：從圖像中提取有助于判斷產品質量的關鍵特征。
 ◆ 缺陷識別：基于訓練好的模型對提取出的特征進行分析，以確定是否存在缺陷。
案例分析：
 ◆ 背景：寶馬是世界知名的豪華汽車制造商，對于產品質量有著極高的要求。為了保證每一輛出廠車輛都能達到最佳標準，寶馬在其生產線上引入了高級視覺檢查系統。
 ◆ 實施細節：這套質量控制系統采用了高分辨率攝像頭和復雜的圖像處理軟件，能夠在幾秒鐘內完成對車身表面的全面掃描。系統會自動比較實際圖像與預設的標準模板，以發現任何細微的缺陷或偏差。此外，該系統還可以記錄每次檢查的結果，為后續的數據分析提供依據。 
 ◆ 成果：自采用這一技術以來，寶馬在提升最終產品的合格率方面取得了顯著成效。相比傳統的手工檢查方法，自動化質量控制系統大大減少了漏檢和誤檢的情況。更重要的是，它釋放了大量人力資源，使員工可以專注于更復雜的工作任務，如工藝改進和技術研發。
11、生產計劃與調度
概述： 生產計劃與調度涉及優化生產線上的任務安排，以提高效率并減少浪費。AI可以通過模擬不同場景下的生產流程，找到最佳的操作方案。
技術要點：
 ◆ 需求預測：利用歷史銷售數據及市場趨勢預測未來的需求量。
 ◆ 資源分配：根據預測結果合理配置原材料、人員及其他資源。
 ◆ 動態調整：隨著實際情況的變化靈活調整計劃。
案例分析：
 ◆ 背景：作為一家領先的自動化解決方案提供商，西門子致力于推動制造業向智能化轉型。位于德國安貝格的數字化工廠就是這樣一個典范。 
 ◆ 實施細節：在這個工廠中，ERP系統和MES系統緊密集成，形成了一個高度協同的工作環境。基于歷史數據和當前訂單情況，AI算法能夠快速生成最優的生產計劃，并動態調整生產線上的資源配置。當遇到突發狀況時，比如原材料供應延誤或客戶需求變化，系統也能迅速做出反應，重新優化整個流程。 成果：得益于這種靈活高效的管理方式，西門子能夠在短時間內響應市場變化，實現小批量多品種生產的同時保持較高的產能利用率。據統計，與傳統生產模式相比，數字化工廠的生產周期縮短了約40%，庫存水平降低了近70%。這樣的成績不僅增強了企業的競爭力，也為其他制造企業提供了寶貴的經驗借鑒。
12、物流與供應鏈管理
概述： AI可以幫助制造商更好地管理復雜的物流網絡，包括庫存水平、運輸路線優化等方面，從而降低成本并加快交貨速度。
技術要點：
 ◆ 庫存優化：基于銷售預測調整安全庫存水平。
 ◆ 運輸優化：設計最短或成本最低的配送路線。
 ◆ 供應商評估：定期評估供應商表現，確保供應鏈穩定性。
案例分析：
 ◆ 背景：作為全球最大的電子商務平臺之一，亞馬遜面臨著巨大的物流挑戰。為了確保快速準確地交付訂單，該公司投入巨資建設了一個龐大而復雜的物流網絡。 
 ◆ 實施細節：亞馬遜利用大數據分析工具來預測消費者購買行為，并據此調整倉庫布局和庫存策略。例如，根據季節性需求的變化，某些熱銷商品會被提前分配到靠近目標市場的配送中心。此外，亞馬遜還在多個環節引入了自動化技術，如使用機器人進行貨物揀選和包裝，大幅提升了工作效率。 
 ◆ 成果：這些創新舉措使得亞馬遜能夠在極短的時間內完成從接單到發貨的全過程。據官方數據顯示，大約90%以上的訂單可以在下單后的24小時內發出。與此同時，通過優化運輸路線和提高裝載率，亞馬遜成功降低了物流成本，從而為顧客提供了更具吸引力的價格和服務。
13、安全監控
概述： 借助AI驅動的安全監控系統，企業可以在事故發生前采取預防措施，保障員工安全。
技術要點：
 ◆ 環境監測：持續監視工作場所內的溫度、濕度等條件。
 ◆ 異常檢測：一旦發現異常情況立即報警。
 ◆ 行為分析：通過視頻分析工人的操作是否符合安全規范。
案例分析：
 ◆ 背景：霍尼韋爾是一家專注于工業自動化和安全解決方案的跨國公司。針對工業環境中存在的各種安全隱患，霍尼韋爾推出了基于物聯網和人工智能的安全管理系統。 
 ◆ 實施細節：這套系統集成了多種傳感器，用于持續監測工作場所的關鍵指標，如氣體濃度、溫度、濕度等。一旦發現異常情況，系統將立即觸發警報，并通過移動應用程序通知相關人員采取行動。此外，視頻分析模塊還可以識別人員行為是否符合安全規范，例如是否佩戴防護裝備。 
 ◆ 成果：經過實際應用驗證，霍尼韋爾的安全管理系統有效降低了事故發生的概率。許多客戶反饋說，自從部署該系統后，他們的工傷率明顯下降，工作環境變得更加安全穩定。這對于保障員工健康、遵守法規以及維護企業聲譽都具有重要意義。
14、客戶服務與市場分析
概述： AI不僅能在生產環節發揮作用，在銷售端同樣具有巨大潛力。例如，通過聊天機器人提供即時支持，或者利用數據分析洞察市場需求。
技術要點：
 ◆ 客戶服務：開發智能客服系統，自動回答常見問題。
 ◆ 市場分析：收集社交媒體和其他公開渠道的信息，進行情感分析和趨勢跟蹤。
案例分析：
 ◆ 背景：IBM Watson是一個強大的認知計算平臺，旨在幫助企業和組織更好地理解和解決復雜問題。Watson Assistant則是專門為客戶服務場景設計的一款智能聊天機器人。
 ◆ 實施細節：Watson Assistant能夠理解自然語言，與用戶進行流暢對話，并根據上下文提供個性化答案。它可以通過多種渠道接入，如網站、移動應用或社交媒體平臺。此外，Watson還具備自我學習能力，隨著時間推移，它能不斷改進自己的表現。
 ◆ 成果：多家大型企業已經成功運用Watson Assistant改善了客戶服務體驗。例如，某電信運營商使用該技術后，客服響應時間縮短了30%，客戶滿意度提高了15個百分點。更重要的是，Watson Assistant還能幫助企業收集寶貴的客戶反饋信息，為企業決策提供有力支持。

模塊三：AI大模型的企業應用模式和落地路徑
15、大模型企業應用模式
a) Prompt Engineering 提示詞工程 – 為大模型描述上下文環境和方法論
i. 基礎提示詞類型及應用：讓大模型“照貓畫虎”的示例等方式
ii. 提示詞高級應用模式：方法/算法表述
b) RAG 檢索增強生成：
i. 大模型的“智商”、“知識”和“經驗”
ii. 插件 -為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動中樞”
iii. 外接“云盤”向量數據庫 - 為大模型加上“海馬體”（大模型的長期記憶機制）
c) 精調 — 通過訓練調參真正提升大模型“智商”
i. 全量精調：對“精裝”房的全面再裝修
ii. 參數經濟型精調PEFT：對“精裝”房周邊的面積增補和再精裝，而不動精裝房的主體
d) Agent — 使大模型從一個“大腦”成為具有數字/物理空間行動能力的智能體
i. AI Agent的概念源起和發展
ii. AI大模型在AI Agent的訓練和應用中的實踐
iii. AI Agent的典型實現方式
iv. RPA Agent：傳統數字化為“身體”，大模型為“大腦”的Agent
16、大模型的部署方式
a) 公有云模式 —— 住酒店，用酒店設備設施和服務
i. AIPaaS：人工智能開發云中臺 – 應用開發和模型訓練算力 
ii. Model as a service 賦能云 ：面向模型定制和精調的AI服務- 模型訓練算力 
iii. AISaaS: 賦能百業的AI云應用 – AI模型推理算力
b) 公有私有云/管理云模式 —— 住酒店公寓，自己的家裝電器家具
c) 私有云模式 —— 自己的房子，自己的家裝電器家具
17、制造行業大模型落地路徑：預訓練模型（毛坯房） + 專業訓練精調（精裝） + 行業知識庫（私家珍藏家裝家具） + 插件（外購家居產品和服務）

講師介紹：尹老師
“企業在人工智能大模型時代的核心競爭力，是把自己行業/領域的專有知識經驗和數據轉化封裝成AI模型，并將之有機聯接到自身數字化體系的能力。”
———— 尹老師
上海人工智能研究院首席咨詢顧問，上海人工智能技術協會專家委員會委員，上海市元宇宙產業發展專家咨詢委員會專家，合肥元宇宙產業協會副會長單位負責人，貴州大數據專家委員會委員，臨港產業大學客座教授，前德勤Oracle CX首席架構師，前Oracle Master企業架構師
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