人工智能化——AI大模型企业级应用

  培训讲师:沈怀金

讲师背景:
沈怀金简介【专业资质】8年大型制造业管理经验5年管理咨询和培训经验教育部“卓越工程师培养计划”项目组成员曾任:深圳富士康科技集团制造总部生管经理曾任:香港贤景皮具(东莞工厂)PMC部总监曾任:广东统仕汽车信息化总指挥\信息总监曾任:广瑞\平 详细>>

沈怀金
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人工智能化——AI大模型企业级应用详细内容

人工智能化——AI大模型企业级应用

【课程对象】:企业领导、PMC\生管物控\资材、生产制造系统、设备部\动力部、工程及技术研发(PE、ME)部、信息技术部、品质管理部、财务管理、供应链系统、人力资源系统其他部门主管级以上管理人员。



【课程时间】:2(6H/天)



【课程背景Background



AI大模型是一种理念、也是一种给革命性的创新,涉及到社会的各行各业。做为制造业的我们该如何在这一波变革中获得先机,理解AI大模型对于企业经营管理的联系,学会AI人工智能大模型的基本原理,找到符合自身人工智能变革应用的思路,逐步推行AI大模型应用级的构建路径。——是目前先进制造型企业应着手应对的事情了。



在管理中长期以来的一些痛点时刻困扰着我们,例如: 某一个订单到底接不接?插单、改单、急单到底该如何处理?一名员工表现的很好,该不该涨工资、该涨多少?一件突发事件到底该如何处理、谁去处理、在何时处理、需要什么资源处理、处理到何种状态等。。。通常我们的传统做法是“开个会吧、研究研究”,管理者想破脑袋竭尽全力的做了许多行动,可效率如何?效果如何?现代企业经营管理都是复杂的,都会面临如此多的挑战和问题,我们能否考虑AI大模型呢?用机器替代人工实现“快速思考、快速决策、精准反应”,模拟构建一个企业级的智能秘书。。。这就是AI大模型在企业中应用远景。



可做为崇尚先进制造理念的我们,推进人工智能不能是一句口号、更不能只是一种随波逐流,这不仅需要“智慧、思维、力量和资源“,更需要企业在管理上“动作规范、标准数据、计算能力”;本课程之主旨是厘清AI大模型的科学历练基础、基本构建架构、核心运作规律和管理系统的升级路径、旧思想与新事物的关联和联动性、智能制造技术要素和变革进程,使用大量模拟和真实案例,是企业级AI人工智能导入的必备课程,期待您的选择!!



【培训大纲 Outline】



破冰分享! 发展中的中国制造(问题、机遇、方针、思路)



1. 看外面:中国制造业的现状:优势->劣势->问题->解决思路



2. 看内部:中国制造业的管理问题(从产销->执行->品质->交期->成本)



3. 做规划:国务院《中国制造的目标与阶段、五大转变一条主线》



4. 先互动:AI 大模型在企业中的重要性!



第一讲 AI 大模型结构性认知——总体框架



1. 模型基本结构图



A. 输入层——接收



B. 隐藏层——处理



C. 输出层——结果



D. 总结比喻:就好像一个人有一个念头,接收信息、综合思考、产生结果的过程。



2. 三层联动体制



A. 完整:缺一不可



B. 联动:紧密配合



C. 应用:追求精准



第二讲 AI大模型底层运作核心——神经元和神经网络



1. 神经元和其作用



A. 是一个集“信息规范收集、信息规格处理和信息判断结果”的综合体



B. 大模型的底层基础



C. 完整性、关联性很重要



2. 神经元的运作之一——信息规范收集、信息的规格处理



A. 【神经元表示图】



B. 输入:信息



B. 权重:概率



C. 求和:可行性



D. 总结比喻:“眼睛、耳朵等感官收集的信息就好比 AI 大模型里面的‘神经元’。”



3. 神经元的运作之二——激活函数&偏执



A. 有了信息后该做何种思考?



B. 思考后的执念调整系数



C. 总结比喻:人们通常的”权衡利弊“做出“决策”



4. 神经网络——诸多神经元连接构成的一种结构



A. 【神经网络图】



B. 各种神经元相互连接构成的结构



C. 总结比喻:“思考不同的信息的关联性就是‘神经元互相连接的神经网络’。”



5. 神经元和神经网络的【现场模拟案例】



A. 【加薪AI大模型图】一名员工该不该涨工资?涨多少?



B. 【生产订单排产AI大模型图】一张订单该排到何时生产?



第三讲 AI大模型机器学习——精度越高应用价值越大



1. 机器学习的重要性和目的——输出结果与精度测试



A. 没有任何一件事情是一次就绝对精准的!



B. 先试一下、再调整——用机器来做效益最好!



C. 总结比喻:“最后产生一个结论就是 AI 大模型给你结果,当然这个结果还得‘不停的精度测试’最终产生一个‘精密的值’。”



2. 机器学习的修正与调整



A. 第一、信息筛选



B. 第二、激活函数与偏执



C. 第三、不断重复直至输出一个相对接近的“精密的值”!



D. 第四、大模型构建成功和应用



3. 机器学习的成本代价



A. GPU的发展



B. GPU在中国的局面



C. 算力和投入的代价



第四讲 AI大模型企业级应用建设体系——规则标准化与信息数据化建设



1. 沈怀金中国制造的“四化变革”路径之体系构思



A. 标准化、信息化、数字化人工智能



B. 只有1规则标准化



C. 并且2动作信息化



D. 做到3结果数据化



E. 达成4决策行动智能化



2. 成就AI大模型企业级应用之一——规则标准化精要



A. 这一块是最起码的,但却是大多数中国制造企业的“管理痛点”



B. 基础条件:人、机、料、法、环、质、测



C. 供应规则:采购、供应商、物流仓储



D. 生产规则:接单、跟单、生产、交付



E. 销售规则:市场策略、销售规则、客户管理



3. 成就AI大模型企业级应用之二——动作信息化精要



A. 这一部分很少中国制造企业做到“真的确实可行”



B. ERP、MES、MOM、WMS



C. RFID、AGV、传感器、设备自动化



4. 成就AI大模型企业级应用之三——动作数据化精要



A. 这一点绝大多数中国企业都需“大功夫优化”



A. 可识别的、可获取的电子数据



B. 冗余度、一致性、安全性、保密性



5. 成就AI大模型企业级应用之四——决策行动智能化精要



A. 如做好了上述三化“AI大模型成功率很高”



B. 理念先进、想法统一、认知一致



C. 战略清晰、代价清晰、目标清晰



第五讲 课程总结



(课纲顺序和内容可根据需要进行微调)



 

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