【DS+制造】deepseek及在制造業(yè)中的應用

  培訓講師：楓影

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楓影老師10年互聯(lián)網(wǎng)項目運營老兵3年蘇寧采銷管理3年阿里天貓運營6年新零售私域運營電子科技大學科園教育特聘顧問導師西南財經(jīng)大學特聘教授四川大學“互聯(lián)網(wǎng)”創(chuàng)業(yè)大賽評委四川省人社廳就業(yè)訓練中心、省雙創(chuàng)中心電商創(chuàng)業(yè)導師中國國際“互聯(lián)網(wǎng)”大賽四川賽 詳細>>

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【DS+制造】deepseek及在制造業(yè)中的應用詳細內(nèi)容

【DS+制造】deepseek及在制造業(yè)中的應用

DeepSeek在智能制造中的創(chuàng)新實踐
【課程背景】在全球制造業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，人工智能技術正成為推動智能工廠建設的核心引擎。以DeepSeek為代表的大模型技術，憑借其強大的多模態(tài)理解、知識推理與預測分析能力，正在重塑設備管理、生產(chǎn)排程、質(zhì)量管控等關鍵制造環(huán)節(jié)。面對設備停機損失、工藝參數(shù)漂移、能耗超標等行業(yè)痛點，傳統(tǒng)基于規(guī)則的專家系統(tǒng)已難以滿足復雜生產(chǎn)場景的實時決策需求。
本課程深度融合AI大模型技術原理與制造業(yè)實踐，系統(tǒng)解析DeepSeek在設備預防性維護 、動態(tài)智能排產(chǎn)、零缺陷質(zhì)量閉環(huán)等場景的落地路徑。
【課程對象】制造業(yè)企業(yè)技術管理人員
【課程時長】1天（6小時）
【課程大綱】
課題一：AI發(fā)展史與deepseek概述
1. AI技術演進脈絡（符號主義→聯(lián)接主義→大模型）
機器學習范式：監(jiān)督無監(jiān)督強化學習的適用場景（缺陷檢測參數(shù)優(yōu)化調(diào)度決策）
深度學習突破：CVNLP技術對質(zhì)檢、設備運維的革命性提升
大模型技術本質(zhì)
模型與大模型
基于Transformer架構(gòu)的預訓練模型特征：多模態(tài)理解與生成能力
大模型的分類與發(fā)展
Deepseek
Deepseek與其他大模型的區(qū)別
Deepseek賦能制造業(yè)的前置條件
課題二：DeepSeek系統(tǒng)能力解析
1.核心能力矩陣：
技術模塊 能力說明 制造業(yè)適配場景
語義理解 實現(xiàn)設備日志解析、操作指南生成 設備維護知識庫建設
知識推理 工藝參數(shù)優(yōu)化建議生成 生產(chǎn)質(zhì)量分析
預測分析 基于設備運行數(shù)據(jù)的故障預警 預測性維護決策
流程自動化 與MESERP系統(tǒng)API對接 智能排產(chǎn)調(diào)度
2.技術架構(gòu)圖：
數(shù)據(jù)層（IoT傳感器→工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺）
算法層（設備管理能耗優(yōu)化工藝控制專用模型）
應用層（數(shù)字孿生可視化界面）
主要的應用場景：
文本生成
圖片生成
代碼生成
數(shù)據(jù)分析
課題三：AI及DeepSeek在工業(yè)制造業(yè)中的應用
研發(fā)設計
產(chǎn)品設計：產(chǎn)品設計與仿真、產(chǎn)品性能優(yōu)化、設計驗證和預測
研發(fā)管理：項目管理、團隊管理、預算管理、知識管理
創(chuàng)新指導：技術趨勢分析、競爭分析、客戶需求分析、創(chuàng)新方法與工具
精益制造
精益制造的基本原理：基于數(shù)據(jù)分析的優(yōu)化和改善
生產(chǎn)線優(yōu)化：MES、生產(chǎn)調(diào)度、庫存管理、質(zhì)量控制與預防性維護
供應鏈管理：供應商、采購、物流、倉儲優(yōu)化
工廠智能化：IIoT集成、數(shù)據(jù)分析和可視化
流程優(yōu)化
業(yè)務流程優(yōu)化：流程映射分析、流程改進、流程自動化、流程監(jiān)控和控制
運營優(yōu)化：運營效率優(yōu)化、成本優(yōu)化、資源分配優(yōu)化、供應鏈優(yōu)化
組織變革:組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化、員工培訓和發(fā)展、變革管理、組織文化和價值觀
4.設備全生命周期管理
基于數(shù)字孿生的預防性維護（振動溫度電流多維度分析）
案例：某鋼鐵企業(yè)實現(xiàn)設備故障率下降
5.智能生產(chǎn)計劃編排
強化學習驅(qū)動的APS動態(tài)排程（能耗交期產(chǎn)能約束優(yōu)化）
實踐：結(jié)合MES實時數(shù)據(jù)調(diào)整排產(chǎn)計劃
6. 零缺陷質(zhì)量管理體系
視覺檢測：稀土材料表面缺陷識別準確率98.6%
閉環(huán)控制：工藝參數(shù)實時校準（SPC分析+AI調(diào)參）
7. 能源消耗優(yōu)化網(wǎng)絡
多層次能耗預測模型（設備級→產(chǎn)線級→廠級）
綠色生產(chǎn)：電解鋁工藝電耗降低12%
5. HSE智能風控體系
危險行為識別（視頻分析PPE穿戴合規(guī)性）
環(huán)保監(jiān)測：廢氣排放超標預警推演
課題四：實施路徑與組織保障
1. 數(shù)字化基建要求：
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)治理規(guī)范
PLCSCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集標準化
2. 人才能力模型：
復合型團隊構(gòu)成（OT+IT+AI工程師）
故障知識圖譜構(gòu)建方法論

 

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