【DS+制造】deepseek及在制造业中的应用_枫影_企业内训课程

【DS+制造】deepseek及在制造业中的应用

培训讲师：枫影

讲师背景：
枫影老师10年互联网项目运营老兵3年苏宁采销管理3年阿里天猫运营6年新零售私域运营电子科技大学科园教育特聘顾问导师西南财经大学特聘教授四川大学“互联网”创业大赛评委四川省人社厅就业训练中心、省双创中心电商创业导师中国国际“互联网”大赛四川赛详细>>

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【DS+制造】deepseek及在制造业中的应用

DeepSeek在智能制造中的创新实践
【课程背景】在全球制造业加速数字化转型的背景下，人工智能技术正成为推动智能工厂建设的核心引擎。以DeepSeek为代表的大模型技术，凭借其强大的多模态理解、知识推理与预测分析能力，正在重塑设备管理、生产排程、质量管控等关键制造环节。面对设备停机损失、工艺参数漂移、能耗超标等行业痛点，传统基于规则的专家系统已难以满足复杂生产场景的实时决策需求。
本课程深度融合AI大模型技术原理与制造业实践，系统解析DeepSeek在设备预防性维护、动态智能排产、零缺陷质量闭环等场景的落地路径。
【课程对象】制造业企业技术管理人员
【课程时长】1天（6小时）
【课程大纲】
课题一：AI发展史与deepseek概述
1. AI技术演进脉络（符号主义→联接主义→大模型）
机器学习范式：监督无监督强化学习的适用场景（缺陷检测参数优化调度决策）
深度学习突破：CVNLP技术对质检、设备运维的革命性提升
大模型技术本质
模型与大模型
基于Transformer架构的预训练模型特征：多模态理解与生成能力
大模型的分类与发展
Deepseek
Deepseek与其他大模型的区别
Deepseek赋能制造业的前置条件
课题二：DeepSeek系统能力解析
1.核心能力矩阵：
技术模块能力说明制造业适配场景
语义理解实现设备日志解析、操作指南生成设备维护知识库建设
知识推理工艺参数优化建议生成生产质量分析
预测分析基于设备运行数据的故障预警预测性维护决策
流程自动化与MESERP系统API对接智能排产调度
2.技术架构图：
数据层（IoT传感器→工业大数据平台）
算法层（设备管理能耗优化工艺控制专用模型）
应用层（数字孪生可视化界面）
主要的应用场景：
文本生成
图片生成
代码生成
数据分析
课题三：AI及DeepSeek在工业制造业中的应用
研发设计
产品设计：产品设计与仿真、产品性能优化、设计验证和预测
研发管理：项目管理、团队管理、预算管理、知识管理
创新指导：技术趋势分析、竞争分析、客户需求分析、创新方法与工具
精益制造
精益制造的基本原理：基于数据分析的优化和改善
生产线优化：MES、生产调度、库存管理、质量控制与预防性维护
供应链管理：供应商、采购、物流、仓储优化
工厂智能化：IIoT集成、数据分析和可视化
流程优化
业务流程优化：流程映射分析、流程改进、流程自动化、流程监控和控制
运营优化：运营效率优化、成本优化、资源分配优化、供应链优化
组织变革:组织结构优化、员工培训和发展、变革管理、组织文化和价值观
4.设备全生命周期管理
基于数字孪生的预防性维护（振动温度电流多维度分析）
案例：某钢铁企业实现设备故障率下降
5.智能生产计划编排
强化学习驱动的APS动态排程（能耗交期产能约束优化）
实践：结合MES实时数据调整排产计划
6. 零缺陷质量管理体系
视觉检测：稀土材料表面缺陷识别准确率98.6%
闭环控制：工艺参数实时校准（SPC分析+AI调参）
7. 能源消耗优化网络
多层次能耗预测模型（设备级→产线级→厂级）
绿色生产：电解铝工艺电耗降低12%
5. HSE智能风控体系
危险行为识别（视频分析PPE穿戴合规性）
环保监测：废气排放超标预警推演
课题四：实施路径与组织保障
1. 数字化基建要求：
工业互联网平台数据治理规范
PLCSCADA系统数据采集标准化
2. 人才能力模型：
复合型团队构成（OT+IT+AI工程师）
故障知识图谱构建方法论

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