《AI破局・工厂经营逆袭之道》

课程背景

面对日益激烈的市场竞争和不断攀升的运营成本，您的工厂是否正面临增长瓶颈？是否渴望打破固有的管理模式，实现降本增效的突破？别再被“AI很遥远”“AI是概念”的迷雾所困扰！这门课程拒绝空谈，直击痛点，带您真正理解AI技术与工业制造的深度融合，掌握自行打造工厂专属AI智能体的核心方法，让AI真正成为您手中降本增效的利器，而非仅仅停留在PPT上的炫技。

我们不讲“AI将取代人类”的焦虑，而是聚焦AI如何赋能工业制造的实战价值。透过废品数据分析、智能仓储优化、作业指导书智能化等真实工业场景案例，让您深度体会AI远超人类的分析力和决策力，看清数据背后的本质；我们更不谈“基础操作技巧”，而是系统拆解岗位级AI应用的底层逻辑，让AI真正听懂岗位需求，与业务流同频共振，释放被传统工作模式束缚的巨大潜能！

本课程将彻底颠覆您对AI的认知，从“会用基础AI工具”到“让AI深度赋能岗位工作”。您将学到如何从开放AI算力起步，结合岗位业务策划AI应用规则，为构建工厂私有化数字化员工平台完成关键准备。课程紧密围绕企业项目、研发、工艺、质量、计划与班组六大岗位，结合实用工具与方法，系统讲解AI在文档处理、数据分析、流程标准化、岗位效率提升等方面的落地应用。学习后，各岗位学员将彻底掌握本岗位的AI应用秘诀，让AI成为工厂各岗位的“高效大脑”，驱动企业在激烈竞争中突围而出，实现生产力质的飞跃！

课程收益  三重认知突破

a. 看清AI本质：掌握弱人工智能“三知三不知”定律，理解岗位化AI应用的边界与潜力

b. 领悟AI深度应用：体会AI项目工程师、AI研发工程师、AI工艺工程师、AI质量工程师、AI计划工程师、AI班组长应用智能体的结构与搭建要点

c. 掌握驯AI心法：从AI的“基础提问者”进阶为贴合岗位工作的AI引导者

课时安排

2天（适配职能、运营、工程、开发等多部门混合授课，按岗位拆解AI应用方法）

课程大纲

第一讲：AI能力初体验AI是我们的工具，还是我们是AI的工具？

核心说明：通过实战体验建立AI认知，拆解工厂AI应用底层逻辑与系统架构

1、AI深度运用前置铺垫：1000+次AI深度运用体验，覆盖32类企业6大职能

2、AI实战能力体验（制造业场景实战案例集）

AI数据分析能力：产线不良品数据统计表→良率根因挖掘

AI结构分析能力：产品功能-性能-结构-外观特性层级拆解

AI根因分析能力：正交试验辅助生产缺陷根因判别

AI运营分析能力：来料检验与智能仓储运力爆算

3、工厂AI应用基本模式：大模型与智能体定义，操作者-知识库-数据库-PDCA关系

4、AI驱动的工厂管理模式变革：从“为管理而管理”到“AI赋能经营”

5、工厂AI数字化员工平台介绍：6大岗位+24大智能体+100单agent技术结构

6、知识库解决方案：覆盖需求洞察、研发风控、工艺精益等全场景

第二讲：AI数字化员工·增值降本成本是设计出来的，还是管理出来的？

核心说明：聚焦项目/研发岗AI赋能，破解需求模糊、技术风险隐蔽等痛点

1、项目工程师的价值定位与痛点：需求转化难、项目管控散、价值提炼弱

2、AI项目工程师岗位说明书：需求洞察、目标策划、可行性评审、计划监控

3、精简项目管理流程：从客户需求到量产交付的闭环逻辑

4、平台项目管理规划（PM系列智能体）：

PM-1市场需求洞察

PM-2项目目标策划

PM-3项目可行性评审

PM-4项目计划监控

5、实战演示：市场需求洞察智能体（某产品L0-L4需求洞察全展开）

学员演练：按需求洞察大模型指令，任选一款产品完成需求层级拆解

6、研发工程师的价值定位与痛点：设计风险高、装配性差、参数优化慢

7、可装配性设计八大原则：

精简零件、统一结构、减少约束、定位先行

顺畅装配、稳健基座、轻松作业、物料顺畅

8、AI研发工程师岗位说明书：技术失效预测、根因追溯、风险改善、性能调优

9、平台研发风控能力（RD系列智能体）：

RD-1技术失效预测

RD-2失效原因追溯

RD-3技术风险改善

RD-4技术性能调优

10、实战演示：AI辅助DFMEA改善分析全流程操作

学员演练：任选一款产品，用大模型完成DFMEA分析

第三讲：AI数字化员工·提质增效质量是检验出来的，还是生产出来的？

核心说明：聚焦制造/质量岗AI赋能，破解SOP标准化慢、质量异常处置滞后等痛点

1、工艺工程师的价值定位与痛点：工艺优化难、产线效率低、多品种换型慢

2、AI工艺工程师岗位说明书：工时定额、效率提升、价值流动分析、标准作业设计

3、平台工艺精益能力（PE系列智能体）：

PE-1工时定额测量

PE-2产线效率提升

PE-3价值流动分析

PE-4标准作业设计

4、实战演示：AI驱动价值流分析全过程（现状诊断→未来规划→收益测算）

5、质量工程师的价值定位与痛点：根因定位不准、异常处置慢、改善闭环难

6、AI质量工程师岗位说明书：工作质量+产品质量控制

7、平台质量改进能力（QE系列智能体）：

QE-1管理体系内审

QE-2异常快速处置

QE-3问题根源分析

QE-4创新质量改进

8、实战演示：AI物能场分析法做质量根因深层次定位

学员演练：针对某质量问题，用AI完成物能场根因分析

第四讲：AI数字化员工·决胜交付计划是管生产的，还是管工厂的？

核心说明：聚焦计划/班组岗AI赋能，破解插单频繁、交付滞后、班组管理难等痛点

1、传统生产计划的变革案例：某纸箱企业滚动计划落地，从2亿到10亿的交付驱动

2、传统生产计划困境：物料断料、频繁插单、生产挡工、在制品堆积

3、产销一体柔性生产计划价值：多品种小批量适配、异常动态响应、交付精准管控

4、AI计划工程师岗位说明书：物料齐套、滚动计划、协同制造、计划通知

5、平台计划运营能力（PC系列智能体）：

PC-1物料齐套预测

PC-2滚动计划排程

PC-3协同制造管理

PC-4生产计划通知

6、实战演示：AI滚动生产计划沙盘模拟（多品种小批量+异常应对）

7、班组长能力发展困境：培训难见效、留人难、管理标准化低

8、班组管理事务化/标准化：AI托管班组管理核心逻辑

9、AI班组长岗位赋能：班前准备、班中督导、班后改善、一周计划

10.平台班组托管能力（LL系列智能体）：

LL-1班前工作准备

LL-2班中工作督导

LL-3班后工作改进

LL-4一周工作计划智能体

11.实战演示：AI托管班组一日管理全流程（李班长与AI班长协同）

课堂答疑：工厂管理AI深度应用经验分享