工业互联网-智能制造与数字化平台建设
2020年5月，工业和信息化部发布了《关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出促进工业数据汇聚共享、融合创新，提升数据治理能力，加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。并提出“到2025年，工业大数据资源体系、融合体系、产业
智能制造
《AI赋能智能制造》
韩迎娣老师主讲。在全球产业链重构与技术迭代加速的浪潮下，智能制造正从“效率工具”演变为“战略新基建”。同时训练效率大幅提升，亦将人工智能为代表的商业创新不断涌现，如何利用生成式AI、数字孪生等前沿技术趋势，从战略定位到组织落地的系统方法论，助力企业规避“伪智能化”陷阱，在成本、质量与创新三维度实现价值跃迁。AI应用创新思维，AI的任务类型，智能制造从战略到落地的全链路赋能。
制造业企业智能制造规划与落地
课程时间：0.5天，6小时/天授课对象：中层以上人员、制造业领域授课方式：务实、点睛，互动性强，理论+实践+案例互动 课程大纲：模块一：冶炼行业智能制造战略认知与规划一、冶炼行业智能制造的必要性与挑战1、冶炼行业面临的成本、环保、安全、效率四大挑战2、智能制造对冶炼行业转型升级的核心价值3、国内外冶炼行业智能制造发展现状对比二、冶炼行业智能制造战略框架1、从"流程型制造"视角构建智能制造战略
智能产线设计与实战：装备+数据+视觉+物流一体化方案
课程背景当前，制造业正从“单点自动化”迈向“系统智能化”的深水区。传统产线升级改造往往局限于设备替换或局部信息化，导致“新瓶装旧酒”——虽然上了机器人、装了AGV、挂了看板，但整体效率提升有限，柔性不足，换型耗时长，质量波动大。根本原因在于缺乏顶层设计：装备、控制系统、感知单元、物流系统各自为政，形成“自动化孤岛”，无法实现真正的协同联动。越来越多企业意识到，下一代智能产线的核心不再是单一设备的先
转型升级-智能制造实战
智能制造作为企业战略选择的核心内容之一，与企业的内外部条件密切相关，需要从战略层面，充分考虑内外部的实际条件，进行系统、整体的规划。在落地实施过程中，把握好进展节拍，控制好关键风险点，运用新技术要素，包括物联网、大数据、人工智能、机器人等条件，提高企业核心竞争力。
人工智能在制造业的落地路径与工厂应用案例
模块一：智能制造与智能工厂概览1.智能制造的核心目标- 提升产品质量、降低生产成本、提升效率、实现绿色低碳、增强柔性。 2.工厂智能化发展阶段- 数字化 → 网络化 → 智能化 &nb
AI+赋能智能制造实践
课程背景：信息化、数字化和智慧能化技术推动着各行各业的转型升级和跨越式发展。以中国制造2025的发展纲要为起点，中国制造业充分利用新技术、新思想、新模式实现跨越式发展，成为全球智能制造的领先者。与此同时，人工智能（AI）和智能制造正在重塑全球制造业格局。在汽车、电子等行业，AI已广泛应用于生产管理、过程控制、工艺优化等领域，大幅提升效率并降低成本。这些跨行业经验证的借鉴将大
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