AI重塑生产力 - 以DeepSeek为代表的生成式AI在烟草行业的应用实战

1. 技术认知升级：帮助一线员工理解生成式AI 的核心原理与技术特性，建立对智能化生产的基础认知，能够准确识别烟草生产场景中可应用 AI 技术的关键环节。

2. 应用技能落地：掌握生成式AI 在设备运维、质量检测等生产场景的具体应用方法，提升运用 AI 工具解决实际生产问题的能力，助力生产效率提升。

3. 工具实操精通：熟悉生成式AI 辅助办公的实用工具与技巧，如提示词工程、工作流自动化等，提高日常工作的数字化处理效率，降低沟通与协作成本。

4. 系统思维构建：培养员工的系统思维，理解AI 技术与生产流程、管理协作之间的关联，学会从全局角度看待数智化转型对烟草企业的价值。

5. 创新意识培养：明确一线员工在企业数智化转型中的角色与作用，激发主动参与技术应用与创新的意识，为个人数字化综合素质提升奠定基础。

1.1. 模块一：技术奠基・生成式 AI 重塑烟草生产力（3 小时）

1.1.1. 第一单元：生成式 AI 技术全景与烟草行业适配性（1.5 小时）

1. 【知识精讲】生成式AI技术全景与核心术语解析

▪ 【基础概念】生成式AI的基本概念、特点

▪ 【发展历程】回顾生成式AI的发展历程与技术跃迁图谱

▪ 【技术原理】核心技术原理精要，各技术流派、分支及代表产品

▪ 【趋势分析】关于生成式AI产业发展及行业应用的一些关键判断

▪ 【核心能力】生成式AI的核心能力（如文本生成、文档处理、数据分析、逻辑推理等）

▪ 【常用术语】常用术语对齐：提示词（Prompt）、检索增强生成（RAG）、微调（Fine-tuning）、智能体（Agent）、混合专家模型（MoE）、Transformer架构、思维链（CoT）等

2. 【知识精讲】生成式 AI 在烟草行业的价值价值体现

▪ 传统 AI 在烟草行业的局限：如视觉检测仅能识别预设缺陷，无法应对新型瑕疵

▪ 生成式 AI 的三大突破：自主生成解决方案、跨场景知识迁移、自然语言交互降低使用门槛

▪ 量化价值展示：某烟厂引入生成式 AI 后，设备停机时间缩短 20% 的具体数据解析

3. 【知识精讲】烟草生产的 AI 适配场景图谱

▪ 制丝环节：原料配比方案生成、烘丝温度动态建议、异常参数预警

▪ 卷包环节：设备异响诊断、包装缺陷溯源、换牌参数快速生成

▪ 物流环节：仓储空间优化方案、配送路线智能规划、库存预警报告生成

▪ 场景优先级评估表：从 “实施难度”“效率提升幅度”“成本节约” 三维度评分

1.1.2. 第二单元：典型案例深度剖析与技术落地逻辑（1.5 小时，含 10 分钟茶歇）

1. 【案例剖析】设备运维案例：某烟厂 “生成式 AI 故障诊断系统” 实践

▪ 数据积累阶段：如何采集 3 年卷接机组故障记录（含文字描述、维修方案、处理结果）

▪ 模型训练过程：技术团队如何将烟草专业术语转化为 AI 可理解的训练数据

▪ 实际应用流程：操作工输入 “ZJ119 机组出现周期性异响，频率随转速升高”→系统 30 秒生成 3 套维修方案及优先级

▪ 效果对比：传统人工排查平均 45 分钟，AI 辅助后缩短至 12 分钟

2. 【案例剖析】质量控制案例：AI 生成式视觉检测在烟丝异物剔除中的应用

▪ 传统人工检测痛点：连续工作 2 小时后准确率降至 78%，易漏检透明塑料碎片

▪ AI 系统工作原理：先学习 10 万 + 异物样本，再生成虚拟样本强化训练罕见异物识别能力

▪ 现场应用场景：实时拍摄烟丝流→AI 生成异物轮廓与类别判断→触发剔除装置

▪ 数据对比：AI 检测准确率 99.2%，每天减少不合格品 3.2 公斤

3. 【知识精讲】场景适配方法论：

▪ 研发流程适配矩阵：将需求分析、概念设计、工程开发等环节与生成式 AI 技术能力进行匹配

▪ 企业规模适配策略：针对中小企业的轻量化 SaaS 工具应用方案与大型企业的私有化部署架构设计

▪ 行业特性适配案例：汽车行业的空气动力学仿真优化、生物医药行业的分子结构生成

4. 【互动讨论】生成式 AI 在烟草企业的应用场景分析

▪ 任务：每组选取本车间 1 个高频问题（如 “卷包机商标纸歪斜”）

▪ 分析维度：现有解决流程耗时、可采集的关键数据、AI 介入的切入点

▪ 成果输出：绘制 “问题 - 数据 - AI 方案” 关联图，每组派代表分享（茶歇后进行）

1.2. 模块二：数智提效・生成式 AI 赋能生产与协作（3 小时）

1.2.1. 第三单元：生产场景 AI 工具实操与提示词工程（1 小时）

1. 【知识精讲】提示词设计核心原则

▪ 精准提问：避免模糊表述，如不说 “设备有问题”，而说 “GDX6 包装机第 3 工位出现卡纸，每分钟 2-3 次”

▪ 背景补充：必须包含设备型号、运行参数、环境条件（如 “当前车间湿度 65%，设备已连续运行 8 小时”）

▪ 格式要求：明确输出形式，如 “请分 3 步列出排查步骤，每步注明操作工具”

▪ 基础法则：从模糊需求到精准指令，案例对比：

低效指令：“帮我分析测试数据”

高效指令：“基于2024年某车型制动系统台架测试数据，识别异常振动频率特征，输出SPC控制图及改进建议”

低效指令：“帮我写关于基因编辑技术的文献综述”

高效指令：“生成关于CRISPR-Cas9基因编辑技术的文献综述，需包含2018年后突破性研究，按机制分类并标注争议点”

▪ 提示词结构拆解：指令词（Describe）、限定词（In detail）、结果要求（In markdown format）的组合运用

▪ 效果优化技巧：温度参数调整对生成结果多样性的影响，多次生成对比选择最优方案。

▪ 行业垂直领域提示词库建设：建立制造业工艺参数设计、科研实验方案设计专用提示词模板。

▪ 反面案例：分析 3 个无效提示词（如 “这台机器坏了，怎么办”）的改进方案

2. 【知识精讲】企业级提示词设计的三大黄金法则

▪ 角色设定法：要求AI模拟“汽车检测工程师” 撰写自动驾驶功能安全检测方法，提升专业性；

▪ 细节约束法：通过“输出格式 = Markdown 表格 + 技术流程图” 规范 AI 报告结构；

▪ 结果验证法：加入“请标注引用的国家标准编号（如GB/T 34590）”避免幻觉。

3. 【小组研讨】日常工作中的 Prompt 设计

▪ 任务：结合结合自身科研工作，选择1-2个场景撰写Prompt并做测试

▪ 小组竞赛

各组提交 Prompt 并对比 AI 输出

集体打分，评价最优方案

讲师点评。

4. 【实操演练】智能办公工具实操：

▪ 文档处理：使用 ChatGPT 插件实现研发报告自动生成，包括技术方案撰写、实验结果分析

▪ 数据处理：通过 Google Sheets AI 功能进行实验数据异常值检测与趋势预测

▪ 创意设计：利用 Midjourney 生成产品概念图，掌握“主题 - 风格 - 细节”三要素提示技巧

5. 【实操演练】设备运维 AI 工具实操

▪ 系统登录与界面熟悉：认识 “故障描述框”“历史案例库”“方案导出” 等核心功能

▪ 模拟练习 1：输入 “PROTOS-M5 卷接机烟支重量偏差超标，上限值 1.05g”，解读 AI 生成的 5 项排查建议

▪ 模拟练习 2：上传设备异响录音（预存素材），对比 AI 识别结果与人工判断的差异

▪ 结果验证：将 AI 方案与设备手册推荐方案进行一致性比对

6. 【实操演练】工艺参数优化辅助

▪ 制丝工艺输入模板：原料等级、含水率、批次重量等关键参数填写说明

▪ 实操演示：输入 “云南烟叶 C3F，含水率 16%，500kg 批次”，生成烘丝温度曲线建议

▪ 人工决策要点：如何结合经验调整 AI 参数（如雨季适当降低干燥温度）

▪ 效果记录：对比使用 AI 建议前后的烟丝碎丝率变化

1.2.2. 第四单元：人机协同流程重构与效率提升（1 小时，含 10 分钟茶歇）

1. 【知识精讲】四大应用范式解析

▪ 工作流自动化：业务流程串联逻辑

▪ Prompt 工程：提示词设计核心框架

▪ RAG 架构：企业知识库构建原理

▪ 领域微调：模型定制化方法

2. 【知识精讲】生产协作中的 AI 介入点

▪ 交接班记录：AI 自动提取设备运行数据（如停机次数、产量），生成 80% 标准化内容，人工补充异常情况

▪ 设备运行日报：系统自动汇总生产数据，生成质量趋势图、效率分析表等可视化图表，减少 2 小时制表时间

▪ 培训资料生成：输入“卷接机清洁步骤”，AI 自动生成带图片的 SOP 文档，可直接用于新员工培训

3. 【技术演示】简单工作流自动化演示

▪ 巡检数据处理流程：手机 APP 录入数据→AI 自动比对标准值→异常项推送至班组长微信

▪ 低代码工具操作：演示 3 步搭建 “设备保养提醒” 流程（设定周期→AI 生成保养项→自动发通知）

▪ 数据联动案例：展示卷包质量数据与制丝环节参数的 AI 关联分析，快速定位问题源头

4. 【小组研讨】即时练习：个性化工作流的逻辑拆解与设计

▪ 分组任务：

结合公司业务及部门工作需求，筛选最需要自动化的三个流程（如：采购部的供应商评估报告生成 + 审批流转）。

▪ 成果输出：

每组分享设计成果，跨组提问。

讲师点评。

5. 【操作演示】5 分钟搭建第一个智能体

▪ 创建空白流程：

命名为 “发动机排放数据处理流程”；

▪ 拖入第一个节点 “Excel 文件上传”：

设置支持的文件类型为 “.xlsx”；

▪ 连接 “数据清洗节点”：

配置项：删除 “检测时间” 列为空的行，将 “NOx 浓度” 列数值统一保留 2 位小数；

▪ 连接 “大模型节点”：

提示词：“根据以下发动机排放数据，总结 3 条异常趋势，每条不超过 20 字，用加粗字体标注超标值”；

▪ 连接 “图表生成节点”：

选择折线图，X 轴为 “检测时间”，Y 轴为 “CO 浓度”，自动生成 PNG 图片；

▪ 测试流程：

上传样例数据文件，30 秒内输出清洗后的数据表、异常总结文本、可视化图表。

6. 【技术演示】个人知识库搭建实战

▪ 使用飞书知识问答搭建个人知识库，结合 RAG 技术实现数据检索与报告生成。

7. 【实操演练】AI 辅助生成周维护计划表

▪ 任务：为 ZJ119 卷接机组生成下周维护计划

▪ 步骤：输入设备当前运行小时数、近期故障记录→选择维护类型（常规/专项）→AI 生成初稿

▪ 优化：分组讨论如何调整 AI 方案（如增加易损件检查频次）

▪ 成果：对比人工编制与 AI 辅助的耗时差异（茶歇后展示）

1.2.3. 第五单元：烟草企业数智化转型路径与员工角色（1 小时）

1. 【知识精讲】转型三阶模型

▪ 第一阶段（AI 辅助操作）：2024-2026 年，重点实现设备故障 AI 诊断、质量数据自动分析

▪ 第二阶段（人机协同决策）：2027-2029 年，建成生产全流程 AI 辅助决策系统，人工负责最终决策

▪ 第三阶段（智能自主运行）：2030 年后，实现关键环节无人化，员工转向系统监控与优化

▪ 本企业当前定位：结合现有数字化基础，明确所处阶段及下阶段重点任务

2. 【知识精讲】一线员工的三大核心角色

▪ AI 数据提供者：学习准确记录设备参数（如 “轴承温度 38℃” 而非 “温度正常”）的标准方法

▪ 技术应用者：掌握 3 类必用工具（故障诊断系统、参数建议工具、报表生成器）的考核标准

▪ 优化建议者：建立 “AI 应用问题反馈表”，每周提交 1 条场景改进建议（如 “希望增加外文设备的 AI 翻译功能”）

3. 【小组研讨】行动计划制定

▪ 《个人 AI 应用提升清单》填写指南：含 “岗位可应用场景”“需学习的工具”“3 个月目标” 三部分

▪ 案例参考：展示卷包车间操作工的清单范例（如 “9 月前熟练使用故障诊断系统，目标降低本班停机时间 10%”）

▪ 资源支持：介绍企业内部 AI 学习平台、技术支持热线、月度经验分享会等渠道

1.3. 总结闭环与课后行动

1. 知识图谱复盘

2. 课后答疑

▪ 建立课后微信群，提供3个月持续答疑服务，确保落地过程中遇到的技术、管理问题及时解决。

3. 愿景升华

▪ 重申生成式AI对制造业的战略意义 —— 不是选择题，而是必答题，呼吁管理者成为企业AI转型的 “催化剂”。

2. 互动环节设计

1. 小组研讨（5 次）：

▪ 场景识别工作坊：生成式 AI 在烟草企业的应用场景分析

▪ 提示词：日常工作中的 Prompt 设计

▪ 工作流：个性化工作流的逻辑拆解与设计

▪ 智能体及知识库：工作流设计及知识库搭建

▪ 企业级 AI 落地方案设计：行动计划制定

2. 实操训练（4 次）：

▪ 智能办公工具实操

▪ 设备运维 AI 工具实操

▪ 工艺参数优化辅助

▪ AI 辅助生成周维护计划表

3. 注意事项

▪ 在讲解技术细节时，考虑到学员的专业背景，适当调整难度，避免过于深奥的技术术语，并根据学员所在行业、岗位属性做适当的技术术语转化。

▪ 避免泛泛而谈技术原理，所有概念均锚定贴合学员行业的实际业务场景。

▪ 提供实际操作的机会或案例分析，帮助学员更好地将理论知识转化为实践能力。