课程背景

在消费电子制造，尤其是智能手机这类高精度、快迭代的行业，传统生产系统正面临柔性不足、实时性弱、追溯困难等核心瓶颈。AIoT（智能物联网）技术融合了感知、连接与智能分析，成为实现质量管控、效率提升和预测性维护的关键突破点。

然而，对于从事自动化与“三化”转型的技术骨干而言，AIoT技术体系复杂，往往难以将其与产线上的具体痛点（如精密组装、缺陷检测、设备管理）有效结合，导致技术落地困难。

本课程专为此类技术骨干设计，以智能手机行业为焦点，系统解析AIoT的核心架构与价值。通过针对性案例，课程旨在帮助学员将前沿技术与实际场景对接，掌握在本企业特定产线中规划与推动AIoT应用落地的关键能力。

授课方法

讲解 + 视频案例+互动研讨 + 问题答疑 + NLP启发 + 深度观察 + 情景对话

授课对象

从事自动化或三化（数字化、网络化、智能化）转型的专业人才，包括生产、工程、系统研发等部门的核心技术骨干。

课程目的

通过本课程，学员将系统掌握AIoT（智能物联网）的技术体系，理解其在智能制造中的核心价值，并能够规划和推动AIoT技术在本企业特定场景下的应用落地。

课程大纲

一、智能制造技术基础 (预计时长：1.5小时)

1. 工业4.0与智能制造导论

- 工业革命演进与智能制造的核心内涵

- 工业4.0的核心理念与技术架构金字塔

2. AIoT技术体系深度解析

-感知层：工业传感器、RFID、机器视觉等在精密制造中的应用

-网络层：5G专网、TSN（时间敏感网络）在保证实时通信中的价值

-平台层：工业互联网平台、云边端协同架构与数据中台的角色

-应用层：AI算法（机器学习、深度学习）与工业知识的融合

3. 关键使能技术

- 工业大数据：数据采集、治理与价值挖掘

- 数字孪生（Digital Twins）：构建虚拟工厂，实现虚实映射与优化

-案例剖析：日本荣耀柔性高度自动化产线

二、智能制造典型场景与应用 (预计时长：2小时)

本模块将结合消费电子制造的高标准、高精度和快节奏特点，深入探讨AIoT的落地场景。

1. 智能化质量管控

-AI视觉质检：应用于手机外观、屏幕、摄像头模组等元件的自动缺陷检测，替代人眼，提升准确性与效率

- AIIOT智能制造参数管控：数字化工艺参数控制实现0缺陷制造

-AI集成检测：分散的电子检测，利用逻辑电路进行集成

-案例：江苏某智能家电工厂采用AI视觉大模型进行外观质检，缺陷识别准确率提升至99.2%，年节省成本百万元。此案例对手机玻璃盖板、金属中框的检测有直接参考价值。

- 星星科技集成电路检测，8个工位合并1个

2. 预测性与自适应运维

- 基于传感器数据与AI算法，预测设备（如SMT贴片机、CNC机床）故障，变被动维修为主动维护

-案例：中国联通为遵义钛业打造的空压站AI智控系统，通过实时诊断与智能调控，实现节能30%，年节省电费显著。其逻辑可用于手机工厂的精密空调、空压系统能耗管理。

上汽集团关联故障平台降低关联故障87%

3. 柔性生产与精准调度

- AIoT驱动的柔性制造系统（FMS），应对手机型号快速迭代与小批量定制需求

-案例：中之杰智能的德沃克X-Agent智能体，在岛式生产单元中实现多品种订单的自动调度、物料协同与无缝换线。

案例：德国利乐线高效柔性应对多品种少批量制造

4. 智慧能源与碳足迹管理

- 物联网实时监测能耗，AI优化空调、照明等系统，达成能效目标

-案例：海尔中德生态园通过能源物联网改造，单位产值能耗下降23%。

5. 智能化物流与仓储

- AGV/AMR（自主移动机器人）、智能立库与物联网技术的结合，实现物料精准、高效配送

-案例：美的荆州工厂的“玉兔”AI巡检机器人及AGV小车，在无人干预下完成物料搬运与巡检。

三、智能制造技术创新与前沿探索 (预计时长：1.5小时)

1. 工业大模型与智能体（Agent）的崛起

- 从专用小模型到通用大模型：如何利用LLM（大语言模型）理解工艺文档、生成作业指导书

-工业智能体：具备自主决策与执行能力的AI单元，正在重构生产流程

-案例：美的荆州工厂的“工厂大脑”与14个智能体，以秒级响应“接管”了研发、计划、品质等38个核心业务场景，实现了从“+AI”到“AI+”的范式革命。

2. 边缘智能与AI芯片

- 边缘计算的实时性优势与AI芯片的算力支撑，让缺陷检测、机械臂控制等在端侧完成

3. 跨系统协同与生态互联

- 打通MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）、PLM（产品生命周期管理）的数据孤岛，实现全价值链优化

-案例：广西华昇新材料构建“生产可视化集控中心”，打破数据壁垒，实现劳动生产率提升50%。

四、智能制造的未来趋势与挑战 (预计时长：1小时)

1. 未来趋势

-自主制造系统：系统具备自感知、自决策、自执行、自进化的能力

-绿色智能制造：AIoT技术与“双碳”战略深度融合，实现可持续生产

-人机协同深化：从“人机交互”到“人机共生”，人类角色向创新、决策与异常处理转变

2. 主要挑战与应对策略

-技术挑战：数据孤岛、模型泛化能力、实时性要求

-安全挑战：工业网络安全成为生命线，需构建端到端防护体系

-组织与人才挑战：传统岗位重塑，培养兼具OT、IT与AI知识的复合型人才至关重要

-投资回报挑战：中小企业如何采取“试点-推广”路径，降低转型门槛

3. 总结与互动研讨

-课程总结：回顾AIoT在制造业从“连接”到“智能”的跨越式进化路径

-互动研讨：结合苹果手机生产的特性，探讨本企业可行的AIoT应用切入点与实施路线图。

张忠新

张忠新老师简介

讲师资历

人工智能AI与数字化实战领航级专家

中德数字化工作组中方专家

美国GLP数字化转型高级顾问

华为数字化转型高级顾问

世界先进制造大会嘉宾

中国智能制造大会嘉宾

上海市智改数转工作组专家

赛迪研究院外聘数字化转型专家

复旦大学数字化EDP项目讲师

浙江大学数字化EDP项目讲师

上海交大数字化EDP项目讲师

新家坡国立大学 数字化客座讲师

实践/学术背景

2015年-2020年 癸午智能数字化总监 联合创始人

2016年12月 参加中德两国数字化标制定

2016年6月—至今 复旦大学、上海交大、浙江大学 数字化EDP项目讲师

2017年1月—至今 上海智能制造数字化转型专家

2018年7月 世界先进制造大会嘉宾

2018年9月 中国青岛智能制造嘉宾

2018年—至今 中德数字化工作小组中方特聘专家（全国仅11人）

2018年—至今 美国GLP数字化转型高级顾问

2019年参与中德两国数字化《基于价值网络的数字化商业模式研究》编写工作

先后主持参与：上海蓝科电气、北京同仁堂健康、威海震宇黑灯工厂、慧创保温杯黑灯工厂、中国一汽解放工业互联网平台、茅台晶琪数字化工厂、上海华生物消黑灯工厂、海信数字化遥控器工厂、明阳包头数字化基地、华为GT2、10.8寸PAD产线、特斯拉锂电池生产线、沃尔沃大庆、成都工厂、上海大众宁波工厂工控过程安全评估，吉量白领智能工厂系统、老板电器数值化财务……等27个数字化工厂。

工作经历

合肥现代汽车 革新工程师

上海正位印刷 质量工程师

上海乔山健康器材 总经理助理

蓝泰（上海）不干胶 高级经理

上海华制咨询 运管部经理

上海慧创咨询 &癸午智能 首席技术官

赛迪研究院苏州分院 数字化事业部副总

徐工汉云工业互联网 首席技术专家

培训风格

充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力，引发学员兴趣，引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，严格设计过程，注重对于结果的追踪，深得客户信赖。

授课领域

数字化与AI战略、企业AI与数字化转型、数字化AI赋能制造、数字化AI赋能供应链、数字化运营、数字化工厂、低碳绿色数字化工厂……

部分数字化案例

1、上汽集团 设备AI平台/通过对历史数据挖掘借助大语言模型LLM，知识图谱，借助传振动感器、温度、红外等传感器以及超声、脉冲振动等先进工具，将上汽集团关联性故障降低87%。

2、蓝科电气AI数字化设计/通过对蓝科电气3万+的产品进行归类，设计107个数据模型，从而实现同族化产品的设计从过去4小时/件降到3分钟以内，借助智能算法实现二维图、检验图的自动生成、对客户的新品反应周期从20天降低5分钟以内

3、某轮胎上市公司/橡胶密炼是轮胎制造重要工艺，从历史数据中进行算法训练，提升该工艺的质量33%

4、某上市公司减速机轴承AI项目/减速机是工厂的核心设备，为了保证生产力，借助AI技术对以上的减速机故障数据、振动数据以及轴承供应商提供的轴承状态与振动频谱数数据，对减速机的机械故障进行预测性维护。

5、某汽车集团数字化平台/某汽集团主力车型产能生产工厂，2022年初集团提出全面战略转型，该工厂冲、焊、涂、总、电五大工艺车间将全面生产新的乘用车型，在此基础上，要 求JPH节拍翻一番，同时在老工厂产线改造中，集团提出要把该工厂打造成业界标杆、一流的汽车生产工厂

6、北京同仁堂健康智能工厂/实施1年《数字化工厂规划》，按照同仁堂健康整体规划、打造北京同仁堂工业互联网平台，实现生态化运作，打通从销售、渠道、客户、供应链的维度的数字化运作。成果：销售增长200%以上、物流成本下降30%以上，生产效率提升15%；在制品下降25%；质量不良低减15%；设备故障停机率下降25%；

部分服务过的客户

凯迪拉克金桥工厂、同仁堂、老板电器、高德红外、汉德车桥、华润新能源、广新集团、中国一重、中国一汽、青岛双星、蓝科电气、苏试试验、江森自控、延峰伟世通、徐轮橡胶、帝隆集团、许继集团、中国电网、CPIC、哈药六厂、泰格尔重工、江淮集团、江淮动力、茅台晶琪、江西铜业……