赋能制造升级-工业AI在制造业的深度应用场景

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13382173255（Karen郑老师）

学员背景| Course Background

参加对象：管理者

授课形式：内训

授课天数：2 天

课程收益| Program Benefits

1.认知收益：系统掌握工业AI的核心概念、技术逻辑与应用价值，清晰了解AI在制造业各环节的深度应用场景，建立“AI+制造”的战略思维，把握行业发展趋势。
2.能力收益：中高层管理者掌握AI项目决策与落地管控能力，技术骨干掌握场景化AI解决方案设计与实操能力，均能提升自身在数字化转型中的核心竞争力。
3.实践收益：获取标杆企业（华为、西门子、博世等）AI应用实战案例与可复制经验，掌握AI落地的关键步骤、常见问题及解决方法，能够结合自身企业场景设计初步的AI应用方案。
4.资源收益：结识制造业AI领域的同行与专家，搭建交流合作平台，后续可获取持续的技术指导与经验支持，助力企业AI应用落地。
5.战略收益：中高层管理者能够明确AI在企业数字化转型中的战略定位，制定合理的AI应用规划，技术骨干能够更好地对接业务需求，推动AI技术与生产实际深度融合，实现企业降本、增效、提质。

课程大纲| Course Outline

模块一：开篇导入——认知升级：工业AI与制造业数字化转型

【核心主题】打破AI认知误区，建立工业AI系统认知，明确AI在制造业数字化转型中的核心价值

1.制造业数字化转型现状与痛点：当前制造业数字化转型的阶段特征、核心瓶颈（产能、质量、成本、运维等），以及AI对转型的赋能作用。
2.工业AI核心认知：工业AI的定义、技术架构（数据层、算法层、应用层），与普通AI、传统制造技术的区别与融合逻辑，避免认知误区。
3.工业AI的行业应用现状：全球及国内制造业AI应用的整体趋势、典型场景分布，以及标杆企业（华为、西门子、博世）的AI应用成效。
4.小组讨论：“结合自身企业实际，思考当前数字化转型中遇到的最大痛点是什么？你认为AI能解决其中哪些问题？请每组选取1个核心痛点，简要讨论并派代表发言”

模块二：方法论奠基——工业AI落地核心方法论

【核心主题】掌握工业AI场景拆解、需求转化、数据治理的核心方法论，为AI落地提供理论支撑

1.工业AI场景拆解方法论：如何从企业生产全流程中，识别可落地的AI应用场景，拆解场景核心需求，明确场景落地优先级
2.需求转化方法论：将业务痛点转化为AI可解决的具体需求，明确需求边界、核心指标，避免“需求模糊导致落地失败”
3.工业AI数据治理方法论：数据是AI落地的核心，讲解制造业数据采集、清洗、标注、存储、安全的核心要点，解决“数据质量差、数据不互通”的痛点。
4.方法论总结：梳理三大方法论的核心逻辑，形成“场景识别-需求转化-数据支撑”的闭环，为后续实战奠定基础。

案例剖析：以TCL某生产车间AI场景拆解案例为例，详细讲解如何从“产能瓶颈”痛点，拆解出“AI生产调度”应用场景，完成需求转化与数据梳理。
实战演练：“请每组结合自身企业的一个核心业务环节（如生产、质量、运维），运用本次所学的场景拆解与需求转化方法论，拆解1个潜在的AI应用场景，明确需求核心，填写演练表格，每组派代表分享。”

模块三：核心场景解析（一）——AI在生产制造与质量管控中的深度应用

【核心主题】深入解析AI在生产制造、质量管控两大核心场景的应用逻辑、解决方案与实战案例，掌握场景化应用要点

1.AI在生产制造中的深度应用

1.1 核心场景1：AI生产调度：应用逻辑（基于实时数据动态调整生产计划）、解决方案（数据采集、算法模型、部署流程），结合西门子工厂AI调度案例拆解。
1.2 核心场景2：AI工艺优化：通过AI分析工艺参数，优化生产流程，降低能耗、提升产能，结合华为智能制造军团相关实践案例。
1.3 核心场景3：AI生产过程监控：实时监测生产环节，识别异常情况，及时预警，避免生产中断，讲解核心技术与实操要点。

2.AI在质量管控中的深度应用

2.1 核心场景1：AI视觉检测：替代人工检测，提升检测精度与效率，适用于零部件缺陷、产品外观检测等场景，结合博世AI视觉检测案例。
2.2 核心场景2：AI质量预测：基于历史质量数据，预测产品质量风险，提前干预，降低不良品率，讲解数据要求与模型部署要点。
2.3 核心场景3：AI质量追溯：全流程追溯产品质量数据，快速定位质量问题根源，提升质量管控效率，结合TCL质量追溯案例。

3.场景落地难点与解决方法：总结两大场景AI落地过程中常见的难点（如数据不足、模型适配性差、员工接受度低），给出针对性解决方法。
4.实战案例与研讨答疑：
案例：某3C行业电子客户的扫地机器人AI缺陷检测和AI-8D智能体案例，结合AI质量管控场景，拆解AI缺陷检测的落地流程、AI-8D智能体的应用逻辑，以及对质量管控效率的提升成效。
研讨与问题解答：“结合本案例及自身企业质量管控实际，思考AI2.0技术如何更好的赋能质量技术到管理的提升？请每组结合案例经验，讨论具体落地思路”

模块四：核心场景解析（二）—AI在设备运维、供应链与研发设计中的深度应用

【核心主题】完成制造业核心场景AI应用解析，覆盖设备运维、供应链、研发设计，全面掌握AI场景化应用逻辑

1.AI在设备运维中的深度应用

1.1 核心场景1：AI设备预测性维护：基于设备运行数据，预测设备故障，提前维护，降低停机损失，结合西门子设备运维案例拆解。
1.2 核心场景2：AI设备故障诊断：快速识别设备故障类型、根源，给出维修建议，提升维修效率，讲解核心算法与数据要求。
1.3 核心场景3：AI设备能效优化：通过AI分析设备运行参数，优化设备运行状态，降低能耗，结合华为智能制造相关实践。

2.AI在供应链管理中的深度应用

2.1 核心场景1：AI需求预测：基于历史数据、市场趋势，精准预测产品需求，优化库存管理，避免库存积压或缺货，结合博世供应链案例。
2.2 核心场景2：AI供应链调度：动态优化供应链物流、采购、仓储流程，提升供应链效率，降低供应链成本，讲解解决方案与实操要点。
2.3 核心场景3：AI供应链风险预警：识别供应链中的潜在风险（如原材料短缺、物流延误），提前预警，制定应对方案。

3.AI在研发设计中的深度应用

3.1 核心场景1：AI辅助产品设计：通过AI生成设计方案、优化设计参数，缩短研发周期，提升设计质量，结合TCL研发设计案例。
3.2 核心场景2：AI仿真测试：替代部分物理仿真测试，降低研发成本，提升测试效率，讲解核心技术与应用边界。
3.3 核心场景3：AI研发知识管理：整合研发数据与知识，辅助研发人员快速获取信息，提升研发效率。

4.多场景融合应用：讲解AI在制造业多场景的融合应用逻辑，如何实现“生产-质量-设备-供应链”的AI协同，提升企业整体运营效率。
5.实战案例与研讨答疑：
5.1 设备运维场景案例：某汽车行业客户的工厂AI现场异常监控和装配指导管控案例，拆解AI在现场异常识别、装配指导中的应用流程，以及对精益现场管理的赋能作用；

5.2 供应链场景案例：某3C电子行业头部客户高质量数字化AI-供应链控制塔案例，解析AI供应链控制塔的搭建逻辑、核心功能，以及对供应链效率的提升成效；

5.3 研发设计场景案例：某PCB行业客户的AI-ECAD设计和AI-PCB智能工艺应用案例，拆解AI在ECAD设计、PCB工艺优化中的应用要点，以及对研发效率的提升；

5.4 质量管控场景补充案例：某轨道零部件行业央企客户集团QMS&AI质量-知识库和AI质量运营案例，拆解AI质量知识库的搭建流程、QMS与AI的融合逻辑；
6.实战演练：“请每组结合本次课程所学的所有场景知识，针对自身企业的一个核心业务痛点，设计一套简单的AI应用方案，包含场景识别、需求转化、数据支撑、落地路径、效果评估5个部分，填写方案表格，每组派代表讲解方案（每组5分钟），专家现场点评指导。”

模块五：AI项目落地实战——风险规避与ROI评估

【核心主题】掌握AI项目落地的全流程管控、风险规避方法与ROI评估技巧，提升AI项目落地成功率

1.AI项目落地全流程管控：从项目立项、需求确认、数据准备、模型开发、部署上线到效果评估，拆解每个环节的核心任务、责任人与时间节点，结合华为AI项目管控经验。
2.AI项目常见风险与规避方法：梳理AI项目落地过程中常见的风险（技术风险、数据风险、人员风险、成本风险），给出针对性的规避策略与应对方案。
3.AI项目ROI评估方法论：讲解AI项目投入与产出的核算方法，明确评估指标（如降本比例、增效幅度、质量提升率），结合西门子、博世AI项目ROI案例拆解。
4.企业AI应用落地路径规划：结合不同规模企业的特点，给出AI应用落地的分步规划建议（试点先行、规模化推广），帮助学员制定符合自身企业的落地计划。

案例剖析：选取1个AI项目落地失败案例和1个成功案例，对比分析失败原因与成功经验，强化风险规避意识。
小组讨论：“结合自身企业的实际情况，思考如果推动AI项目落地，可能会遇到哪些风险？如何规避这些风险？请每组讨论并列出3个核心风险及应对方案，”

模块六：总结复盘与未来趋势——赋能企业AI规模化落地

【核心主题】总结课程核心知识，梳理AI应用落地要点，解读行业未来趋势，助力学员后续推动企业AI应用规模化落地

1.课程核心知识复盘：回顾2天课程的核心内容（认知、方法论、场景应用、项目落地），梳理知识框架，帮助学员巩固所学内容。
2.学员实战方案点评：针对前一天实战演练中学员提交的AI应用方案，选取3-5个典型方案进行现场点评，指出优点与改进方向，帮助学员完善方案。
3.工业AI未来发展趋势：解读生成式AI、数字孪生+AI、工业互联网与AI融合的最新进展，以及制造业AI应用的未来方向（规模化、智能化、协同化）。
4.企业AI应用落地建议：结合学员企业特点，给出针对性的落地建议，明确后续学习与实践的重点，助力学员推动企业AI应用从“试点”走向“规模化”。

讲师背景| Introduction to lecturers

了解更多

珀菲特顾问|颜少林老师

讲师简介 / About the Program Leader

颜少林 华为智能制造军团咨询顾问/工业AI创新应用咨询顾问

讲师资历

工业AI场景落地应用专家

中德（大湾区）工业互联网创新平台主任

西门子大湾区数字化技术赋能平台主任

工信部电子标准院智能制造成熟度标准专家组成员

中国工业4.0协会专家委员

工控兄弟连数字化专家

宇航大讲堂西门子数字化讲师

工信部人才开发中心/赛迪研究院外聘数字化转型专家

SFCO中国智慧工厂建设与运维峰会演讲专家

杭州阿里云栖大会云制造主题特邀分享专家

东莞倍增企业PCB行业数字化辅导专家

河北保定中小企业数字化诊断专家

实践/学术背景

现任：华为智能制造军团 咨询顾问 领驭数字化AI售前咨询总监

曾任：日本EPSON集团-深圳ESL等工作，担任过SAP/MES顾问、ISD 技术经理等职务

曾任：西门子数字科技总经理、海士软件(上海)有限公司 Camstar原厂MOM专家和华南半导体和PCB售前

曾任：博世汽车部件（苏州）有限公司的工业4.0样版工厂的精益数字化专家，参与博世汽车电子和零部件工厂的精益数字孪生项目，也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务

曾任：佛吉亚汽车电子FCE 智能制造的数字化专家，结合西门子Valor 和SAP 集成方案在中国江西基地的数字化工厂规划落地

曾任：TCL数字化AI咨询总监，高质量数字化首席顾问

2014年-2016年德国殷智深圳公司SAP智能制造专家和华南汽车零部件和高科技行业售前

2016年-2020年宇航数字化工厂架构师和宇航大讲堂西门子数字化讲师

2022年-2023年 TCL数字化AI咨询总监，高质量数字化首席顾问

2022年-2023年 SFCO中国智慧工厂建设与运维峰会演讲专家（第二/三届）

2023年机械工业出版社《MM现代制造》工业互联网访谈专家

2023年杭州阿里云栖大会云制造主题特邀分享专家

2023中国5G+工业互联网大会格创分享嘉宾

拥有18年制造业数字化系统建设经验，熟悉西门子、SAP等工业软件及国外软件生态体系，一直专注泛半导体行业、新能源行业、3C行业的数字化转型等领域，积累了丰富的数字化体系搭建及智能制造实践经验

部分主持或参与的AI数字化转型成功项目案例

1、xxx半导体AI+新工厂规划（半导体行业；范围：工程/精益/数字化规划）

2、中车TMT时代新材AI+数字化咨询（混合行业；范围：质量转型咨询和数字化规划）

3、郑州天迈科技AI+数字化咨询（汽车零部件行业；范围：质量数字化规划）

4、东莞慕思家具AI+数字化工厂咨询（家具行业；范围：床垫和套床工厂数字化精益规划）

5、BYD弗迪AI+新工厂数字化咨询（新能源行业；范围：电源工厂数字化精益规划）

6、崇达PCBAI+数字化供应链咨询（PCB行业；范围：精益/ICS/MOM数字化规划）

7、中海油AI+工技管理数字化（能源设备行业；范围：精益/MIS管理协同流程规划）

8、广西玉柴AI+数字化咨询（IMC工程机械行业：范围：精益/SAP 供应链+MOM）

部分服务过的数字化工厂集成项目

烟草行业：

云南烟草数字化工厂规划

青岛烟机智能装备项目

半导体行业项目

1、长电12寸先进封测工厂-西门子Camstar MES+格创SPC

2、BYD 半导体IGBT工厂-西门子Camstar MES /杨杰半导体 Camstar+格创SPC

3、MPS常规封测工厂-西门子Camstar MES

4、AAC 光学MEMS工厂-西门子Camstar MES+格创IOT/SPC

5、昇维旭DRAM工厂-格创QMS

新能源行业MOM项目

1、EVE亿纬惠州和湖北电池工厂-AI+西门子Camstar MES

2、BYD 十四部研究所- AI+西门子Teamcenter PLM+-Camstar MES

3、BYD弗迪电池工厂-AI+西门子UA MES+西信 APS /电源工厂-Camstar MES +格创EMS

4、BYD弗迪电机工厂-AI+西门子Camstar MES

5、鸿鹏锂电池工厂--AI+西门子UA MES

PCB&SMT行业项目

1、美维PCB工厂-格创MES&iot

2、新森快捷ICS-PCB工厂-西门子Camstar MES

3、超毅 HDI-PCB工厂-西门子Camstar MES+格创EMS

4、MOLEX SMT/连接器工厂- 西门子Camstar MES+格创 iot

通用3C汽车装备行业

1、苏州科沃斯机器人-格创QMS / 恩斯迈-格创EMS

2、东风德纳车桥-格创QMS / 亚普汽车部件-格创QMS

3、水井坊-格创QMS / 薇美姿 -格创QMS / 先正达-格创QMS

4、创鑫激光-西信QMS / TCL 泛智屏- 西信QMS （TCL电子6+1）

5、东莞慕思家具工厂-西门子MOM（Camstar MES+Preactor APS+Wincc + SAP ERP）

6、广西玉柴发动机工厂-SAP ECC+ME / 大运汽车 SAP S/4 +ME+ Teamcenter PLM

7、广东佛吉亚零部件工厂-SAP ECC+ME /深圳凯中精密&鸿利达 -SAP ECC+ME

医疗器械行业：

1.SAP医疗供应链+MOM 项目-美好医疗ERP+MES/迈瑞医疗EWM+自动化仓储物流

2.Simens 医疗 PLM+MOM 项目- 稳健医疗PLM+MES、三诺生物血糖MES+EHM、永胜医疗PLM+MES、同心医疗MES+QMS 咨询

3.国产医疗MOM项目：华大IVD-MES,华大智造 -MES

培训风格

善于实践，充满激情课堂、务实且丰富的课程内容能够吸引学员兴趣，丰富案例讲解引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，结合数字化实践+理论夯实过程，注重激发思考和答疑总结，深得客户信赖。

培训课程 / Training courses

AI数字化类：

1.企业数字化战略制定与实施

2.企业高质量数字化转型规划和组织体系建设

3.数字化研发体系如何结合PLM平台集成落地

4.价值链驱动的数字孪生工厂的设计到运营

5.低碳数字化工厂和绿色供应链设计和探索

6.工业AI赋能制造企业AIOT数字化升级

7.工业AI助力制造业高质量发展

8.新质生产力技术-数字化孪生技术应用

9.AIOT赋能智能工厂的绿色高质量数字化建设

10.AI新质生产力如何助力人力资源管理和企业经营

数字化辅导类：

1.企业数字化战略咨询

2.企业数字化转型路线咨询

3.低碳绿色数字化新工厂设计咨询

4.数字化工厂规划咨询-产线设计/仓储物流设计仿真

5.企业数字化全面质量管理咨询

6.企业数字化敏捷集成研发管理咨询

7.企业数字化供应链规划咨询

8.企业数字化运营咨询和BI指标体系开发落地辅导

9.企业工业互联网平台规划咨询（资产设备云/供应链云/质量云）

10.企业数字化工厂MOC运营中心规划和开发落地辅导

11.CMMMM企业智能制造成熟度诊断评估和优化升级咨询

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

烟草：云南烟草、青岛烟机、中烟等

3C汽车装备行业：博世、中车青岛四方、中车常州、苏州科沃斯机器人、东风德纳车桥、水井坊、创鑫激光、东莞慕思家具工厂、广西玉柴发动机工厂、广东佛吉亚零部件工厂、中车TMT时代新材、惠州比亚迪、深圳佛吉亚汽车部件等

半导体：长电12寸先进封测工厂、BYD 半导体IGBT工厂、AAC 光学MEMS工厂、MPS常规封测工厂、昇维旭DRAM工厂等

新能源行业：EVE亿纬惠州和湖北电池工厂、BYD 十四部研究所、BYD弗迪电池工厂、BYD弗迪电机工厂、鸿鹏锂电池工厂、中海油、广投集团、华星光电等

PCB&SMT行业：美维PCB工厂、新森快捷ICS-PCB工厂、超毅 HDI-PCB工厂、MOLEX SMT/连接器工厂等

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开课时间

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珀菲特顾问|颜少林老师

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培训课程 / Training courses

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

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服务优势

对行业特性的深刻理解

丰富的案例库及落地方案

经验深厚的咨询团队

关于珀菲特顾问

我们是？人才培养与智能制造解决方案提供商。

我们做什么？承接组织绩效提升与人才学习发展业务。

服务的客户：世界五百强企业、合资工厂、国有企业、快速发展的民营企业、行业领头企业。

2011年成立

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