颜少林:工业AI赋能研发创新：从方法论到实战落地

需求洞察与分析

1.1 中高层管理者需求

中高层管理者核心需求是明确工业AI在研发领域的应用价值、投入产出比及落地路径,解决“为什么要做”“做了能带来什么”“如何统筹推进”的核心困惑他们缺乏对工业AI研发应用的系统性认知,难以判断技术选型与资源投入方向,担心AI应用与企业现有研发体系脱节,无法有效推动跨部门协同(研发、IT、生产)落地同时,需要掌握行业标杆案例的成功逻辑,借鉴可复制的经验,规避转型风险,实现研发效率提升与成本优化的双重目标

1.2 研发技术骨干需求

研发技术骨干作为AI应用的执行者,核心需求是掌握工业AI在研发各环节的具体应用方法、工具操作及问题解决能力,解决“怎么做”“如何落地”“遇到问题怎么调整”的实操难题他们具备扎实的研发专业能力,但缺乏工业AI相关的技术储备,不清楚AI模型如何与研发场景(如仿真、试验、设计优化)结合,难以将AI技术转化为实际研发效能同时,需要通过实战演练积累经验,提升自身AI应用技能,适配企业研发数字化升级需求

1.3 企业整体研发转型需求

企业层面核心需求是通过工业AI应用打破研发瓶颈,解决研发周期长、试验成本高、设计方案优化不足、知识沉淀难等痛点当前多数制造企业研发仍处于传统模式,依赖经验驱动,数字化程度低,难以应对市场快速迭代与产品个性化需求需要通过系统培训,统一全员对工业AI研发应用的认知,搭建从理念到实操的能力体系,推动研发流程数字化、决策智能化,实现研发模式从“经验驱动”向“数据+AI驱动”转型

1.4 跨部门协同需求

工业AI在研发领域的落地,需要研发、IT、生产、质量等多部门协同配合,但目前多数企业存在部门壁垒,各部门对AI研发应用的认知不一致,协同流程不清晰相关岗位人员需要明确自身在AI研发应用中的角色与职责,掌握跨部门协同的方法与技巧,解决数据共享、需求对接、流程衔接等协同难题,确保AI研发应用项目顺利推进,避免出现“各自为战”的情况

课程目标

1.认知目标:帮助学员全面掌握工业AI的核心概念、技术原理及在研发领域的应用场景,明确工业AI对研发转型的核心价值,统一全员认知,打破“AI离研发很远”的认知误区

2.能力目标:使中高层管理者掌握工业AI研发应用的统筹规划、路径设计及风险管控能力;使技术骨干掌握AI工具操作、场景落地、问题排查能力,具备独立推进简单AI研发应用项目的能力

3.实践目标:通过案例剖析、小组讨论、沙盘推演等形式,让学员结合企业自身研发痛点,设计贴合实际的工业AI应用方案,提升方案落地可行性,为企业后续AI研发应用落地奠定基础

4.协同目标:明确各岗位在工业AI研发应用中的角色与职责,掌握跨部门协同的方法与技巧,提升团队协同效率,推动形成“研发+AI+IT”的协同工作模式

学员收益

1.中高层管理者:掌握工业AI研发应用的价值判断、规划方法及标杆经验,能够统筹制定企业AI研发应用战略,合理分配资源,有效管控项目风险,推动研发数字化转型落地

2.研发技术骨干:掌握工业AI在研发各环节的应用方法、工具操作及案例经验,能够将AI技术与自身研发工作结合,优化设计方案、缩短研发周期、降低试验成本,提升个人专业竞争力

3.企业层面:全员形成工业AI研发应用的统一认知,搭建初步的AI研发应用能力体系,产出可落地的应用方案,为后续企业研发数字化、智能化升级提供方向与支撑,提升企业核心竞争力

4.团队层面:提升跨部门协同能力,打破部门壁垒,形成“数据驱动、AI赋能”的研发工作理念,打造具备AI应用能力的研发团队,为企业长期创新发展提供人才保障

课程的知识图谱

1.基础层:工业AI核心概念(机器学习、深度学习、计算机视觉等)、技术原理、发展趋势;制造业研发数字化转型核心痛点与需求

2.方法论层:工业AI在研发领域的应用方法论、落地流程(需求分析→数据准备→模型构建→部署应用→迭代优化);数据治理在研发AI应用中的核心方法

3.应用层:工业AI在研发各环节(产品设计、仿真试验、工艺优化、质量预测、知识沉淀)的应用场景、核心技术及工具

4.案例层:华为、西门子、博世、TCL等标杆企业工业AI研发应用案例(成功经验、失败教训、落地路径)

5.实战层:AI研发应用方案设计方法、沙盘推演技巧、问题排查与优化方法;跨部门协同流程与技巧

课程特色与亮点

1.讲师实战经验丰富:结合讲师18年制造业数字化系统建设经验,以及华为、西门子、博世、TCL等企业任职经历,分享一手案例与实操经验,避免空谈理论,贴合企业实际

2.分层设计贴合需求:针对中高层管理者与技术骨干的不同需求,分层设计课程内容,既有战略层面的规划方法,也有实操层面的工具与技巧,兼顾“决策”与“执行”双视角

3.实战导向突出:全程融入案例剖析、小组讨论、沙盘推演等实战环节,每个核心模块均设计实战任务,让学员在实践中掌握知识与技能,产出可落地的应用方案

4.体系化且接地气:课程内容从基础认知到方法论,再到实战落地,形成完整体系,同时结合制造业研发实际痛点,用通俗的语言解读复杂的AI技术,确保不同基础的学员都能理解掌握

5.注重落地与协同:不仅讲解AI技术应用,更注重方案落地可行性与跨部门协同,帮助企业解决实际落地难题,推动AI技术真正转化为研发效能

培训方式：

本次培训采用“理论精讲+案例剖析+小组讨论+沙盘推演+实战演练+答疑互动”的多元化培训方式,兼顾理论性与实操性其中,理论精讲聚焦核心知识与方法论,确保学员建立系统认知;案例剖析选取标杆企业真实案例,深度拆解成功逻辑与失败教训;小组讨论围绕企业实际痛点展开,激发学员思考;沙盘推演模拟AI研发应用落地全流程,提升学员统筹与执行能力;实战演练让学员动手设计应用方案,强化实操技能;答疑互动及时解决学员学习与工作中的疑问,确保培训效果全程注重讲师引导与学员参与结合,避免“单向灌输”,提升培训趣味性与实效性

模块一:认知开篇——工业AI与研发转型的核心逻辑

核心主题 建立工业AI与研发转型的基础认知,明确两者的结合价值,打破认知误区

关键内容

1.工业AI核心认知:解读工业AI的定义、核心技术(机器学习、深度学习、计算机视觉等),区别于消费级AI的核心特点,结合制造业场景说明AI的应用逻辑,避免技术概念晦涩难懂

2.制造业研发现状与痛点:结合讲师过往任职企业(华为、西门子、博世、TCL)及行业案例,分析当前制造业研发的核心痛点,直击学员工作痛点

3.工业AI赋能研发的核心价值:从效率提升(缩短研发周期30%-50%)、成本优化(降低试验成本20%-40%)、质量提升(减少设计缺陷50%以上)、创新升级(挖掘新的产品设计方向)四个维度,结合具体数据说明AI对研发的赋能价值

4.行业发展趋势:分析当前工业AI在研发领域的应用现状、发展趋势,以及政策导向,让学员了解行业前沿动态,树立“AI赋能研发”的紧迫感

小组讨论:引导话术:“结合各自企业的研发工作,思考1-2个最突出的研发痛点,以及工业AI可能解决这些痛点的方向,每组推选1名代表,分享讨论结果”

答疑互动:针对学员提出的基础认知类疑问,结合案例逐一解答,强化基础认知

模块二:方法论落地——工业AI在研发领域的应用框架与流程

核心主题 掌握工业AI在研发领域的应用方法论与完整落地流程,为后续实操奠定基础

1.工业AI研发应用的核心方法论:讲解“场景化落地”方法论,强调“以研发痛点为导向,以数据为基础,以价值为目标”,避免AI应用“为了做而做”,结合华为研发AI应用的方法论经验展开

2.完整落地流程拆解:从需求分析(明确研发痛点、AI应用目标)、数据准备(数据采集、清洗、标注、治理)、模型构建(模型选型、训练、调优)、部署应用(试点测试、规模化推广)、迭代优化(根据应用效果持续调整)五个环节,详细拆解每个环节的核心任务、关键步骤与注意事项

3.数据治理在研发AI应用中的核心作用:讲解研发数据(设计数据、试验数据、工艺数据等)的特点、采集方法,以及数据清洗、标注、标准化的核心技巧,结合西门子数据治理案例,说明“数据质量决定AI应用效果”

4.工业AI研发应用的关键要素:明确人员(研发、IT、AI工程师)、技术(AI模型、工具)、流程(协同流程、落地流程)、资源(资金、设备)四大关键要素,以及各要素的协同逻辑

案例剖析:以华为某产品研发AI应用项目为例,拆解其从需求分析到迭代优化的完整流程,分析每个环节的关键决策与执行要点,让学员直观了解方法论的实际应用

小组讨论:引导话术:“结合本企业的研发流程,思考工业AI落地流程中,哪个环节最可能遇到困难?为什么?以及如何提前规避这些困难?每组讨论后,形成1页纸的风险规避建议,推选代表分享”

模块三:场景深耕——工业AI在研发核心环节的应用

核心主题 掌握工业AI在研发各核心环节的应用场景、技术工具与实操要点,贴合学员实际工作

关键内容

1.产品设计环节的AI应用:讲解AI在产品参数优化、方案选型、创新设计中的应用,如基于机器学习的产品参数优化模型,结合博世产品设计AI应用案例,说明如何通过AI减少设计迭代次数;介绍常用设计AI工具(如CAD+AI插件)的操作要点

2.仿真试验环节的AI应用:讲解AI在仿真模型简化、试验方案优化、试验数据预测中的应用,如基于深度学习的仿真结果预测,结合西门子仿真AI案例,说明如何通过AI缩短仿真周期、降低试验成本;讲解仿真AI工具的核心操作流程

3.工艺优化环节的AI应用:讲解AI在研发工艺参数优化、工艺缺陷预测中的应用,如基于机器学习的工艺参数寻优,结合TCL工艺研发AI案例,说明如何通过AI提升工艺稳定性;分享工艺AI应用的实操技巧

4.质量预测与知识沉淀环节的AI应用:讲解AI在研发阶段质量风险预测、研发知识图谱构建中的应用,如基于计算机视觉的设计缺陷检测,结合华为研发知识沉淀AI案例,说明如何通过AI实现研发知识复用;介绍质量AI工具与知识图谱工具的应用方法

案例剖析:分别选取华为(知识沉淀)、西门子(仿真试验)、博世(产品设计)、TCL(工艺优化)4个标杆案例,深度拆解每个案例的应用场景、核心技术、实施步骤与落地效果,对比不同企业的应用差异,提炼可复制经验

实战演练:引导话术:“每组选取本企业研发的一个核心环节(设计、仿真、工艺、质量),结合所学内容,初步设计1个简单的AI应用场景方案,明确应用目标、核心技术与初步步骤,填写实战演练表,每组推选代表分享,讲师点评”

模块五:案例复盘——标杆企业工业AI研发应用深度解析

核心主题 通过深度复盘标杆案例,提炼成功经验与失败教训,为学员企业落地提供参考

关键内容

2.标杆案例深度复盘(二):西门子、博世联合研发AI项目复盘,聚焦跨企业协同研发中的AI应用,分析如何通过AI实现研发资源共享、方案协同优化,以及跨企业数据治理的难点与解决路径

3.失败案例剖析:选取2个工业AI研发应用失败案例,分析失败原因(如需求定位不清、数据质量不达标、模型与场景脱节、跨部门协同不畅等),提炼规避措施,帮助学员避免踩坑

4.案例总结与经验提炼:对比不同案例的应用场景、实施路径与落地效果,提炼可复制的核心经验(如“场景化选型”“数据先行”“小步试点、快速迭代”),以及不同类型企业(大型企业、中小企业)的AI研发应用差异

模块六:沙盘推演——工业AI研发应用落地全流程模拟

核心主题 通过沙盘推演,模拟工业AI研发应用落地全流程,提升学员的统筹规划、执行与协同能力

关键内容

1.沙盘推演规则说明:明确推演场景(模拟某制造企业研发AI应用项目落地)、角色分配(每组8-10人,分配中高层管理者、研发技术骨干、IT负责人、AI工程师等角色)、任务目标(在规定时间内完成从需求分析到试点应用的全流程)、评分标准(方案可行性、流程完整性、协同效率、问题解决能力)

2.沙盘推演任务拆解:

(1)第一阶段:需求分析与目标设定,各组结合模拟场景,梳理研发痛点,明确AI应用目标、应用场景,形成需求分析报告

(2)第二阶段:数据准备与模型选型,各组制定数据采集、清洗、治理方案,选择合适的AI模型,明确模型训练的核心步骤

(3)第三阶段:部署应用与试点测试,各组制定试点方案,模拟试点过程中的问题排查与调整,形成试点报告

(4)第四阶段:总结与优化,各组梳理推演过程中的问题与经验,提出后续迭代优化建议

3.推演引导与把控:讲师全程引导,及时纠正不合理的操作,解答推演过程中的疑问,确保推演贴合实际落地场景

授课方式：

沙盘推演:各组按照任务阶段推进,角色分工协作,完成推演任务,讲师全程巡视指导

点评总结:各组推选代表分享推演过程、成果与问题,讲师结合评分标准,对各组推演情况进行点评,重点分析协同效率、方案可行性等方面的优点与不足,提炼推演中的核心经验,强化落地能力

模块七:实战设计——企业工业AI研发应用方案落地

核心主题 结合企业实际,动手设计可落地的工业AI研发应用方案,将所学知识转化为实际成果

关键内容

2.方案设计引导:讲师结合学员企业的实际情况,引导学员聚焦1-2个核心研发痛点,明确方案设计的重点的方向,提供方案设计模板,辅助学员完成方案设计

3.分组方案设计:各组结合自身企业实际,按照方案框架,动手设计工业AI研发应用方案,明确各模块的具体内容,确保方案贴合企业实际、具备可落地性

4.方案优化与完善:讲师全程巡视,针对各组方案设计中的问题(如场景选择不合理、数据准备方案不完善、风险管控缺失等),提供针对性的优化建议,帮助学员完善方案

授课方式：

实战设计:各组分工协作,完成方案设计,填写方案设计模板,讲师全程指导,及时解决设计过程中的疑问

方案展示与点评:每组推选代表展示方案,讲师针对方案的可行性、完整性、针对性进行点评,提出优化建议,帮助学员进一步完善方案,确保方案能够落地

模块八:总结提升——知识梳理与落地建议

核心主题 梳理两天课程核心知识,提供企业AI研发应用落地的针对性建议,推动培训成果转化

关键内容

1.两天课程核心知识梳理:系统梳理工业AI基础认知、研发应用方法论、核心场景应用、案例经验、沙盘推演、方案设计等核心内容,形成完整的知识体系,帮助学员巩固所学

2.企业落地针对性建议:结合不同类型企业(大型企业、中小企业)的特点,提供工业AI研发应用落地的针对性建议,包括优先级选择、资源分配、跨部门协同、人才培养等方面

3.培训成果转化引导:引导学员将培训所学应用到实际工作中,明确后续推进计划,鼓励学员主动推动企业AI研发应用落地,建立长期学习与交流机制

4.答疑与交流:解答学员最后的疑问,收集学员对课程的反馈建议,为后续课程优化提供参考

授课方式：讲师总结+答疑交流+成果转化引导,确保学员能够将所学知识转化为实际工作能力

授课老师

颜少林老师的课程大纲

颜少林老师动态