课程目标

本课程旨在帮助造船企业的供应链管理者系统性地理解人工智能（AI）技术的发展趋势，掌握其核心体系，并重点学习AI在复杂供应链场景（寻源、运营、库存）中的规划与应用。通过全球领先企业的案例剖析和实战工作坊，使学员能够结合自身业务，初步规划出AI赋能供应链的路线图，推动企业供应链向智能化、韧性化转型。

授课对象

大型装备制造企业的供应链总监、采购经理、运营计划经理、库存控制专家、物流负责人以及数字化转型相关管理人员。

课程大纲

第一章：AI赋能造船供应链发展趋势 (宏观视野与战略必要性)

学习目标：理解AI重塑制造业供应链的必然性，明确造船行业面临的独特挑战与AI带来的战略机遇。

核心内容：

1.引言：造船供应链的“特殊性”与“复杂性”

超长周期、项目制生产、定制化程度高、零部件庞杂、全球协同等特点。

传统管理模式下面临的痛点：需求波动大、采购成本高昂、排产困难、库存占用资金巨大、供应链风险不可见。

2.第四次工业革命与智能供应链浪潮

从信息化、自动化到智能化的演进路径。

AI为何是破解复杂供应链难题的关键技术。

3.全球AI赋能供应链发展现状与趋势

分析全球领先工业企业（如西门子、GE、博世）的AI战略布局。

国家政策导向与新基建对智能供应链的推动。

4.AI赋能的战略价值：从“成本中心”到“价值驱动”与“战略核心”

讨论AI如何提升供应链韧性、敏捷性和效率，最终增强企业核心竞争力。

第二章：AI技术体系 (技术基础与核心概念)

学习目标：建立对AI技术体系的基本认知，理解关键技术的原理及其在供应链中的应用逻辑，无需深入编程细节。

核心内容：

1.AI技术全景图：机器学习、深度学习与优化算法

机器学习（ML）：监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念。

深度学习（DL）：神经网络如何处理复杂非线性问题。

2.核心赋能技术详解

预测与需求感知：时间序列分析、回归模型在需求预测中的应用。

优化与决策：运筹学（OR）与优化算法（如线性规划、遗传算法）在路径、排产、资源分配中的应用。

认知与感知：自然语言处理（NLP）在供应商舆情监控、合同审查中的应用；计算机视觉（CV）在仓储质检、物流监控中的应用。

智能自动化：机器人流程自动化（RPA）在流程性事务处理中的应用。

3.AI项目的基石：数据

数据质量、数据治理与数据中台的重要性。

如何为AI应用准备和整合供应链数据（ERP, WMS, MES, IoT数据）。

第三章：AI赋能造船制造供应链场景规划 (场景应用与案例剖析)

学习目标：深入理解AI在三大核心供应链场景中的具体应用方案，并通过真实案例学习成功企业的实践经验。

3.1 AI赋能供应链寻源与供应商评估

应用场景：

智能供应商发现与推荐：利用NLP爬取和分析全球供应商信息、新闻、财报、专利数据，自动匹配潜在优质供应商。

供应商风险智能预警：构建多维度（财务、舆情、地域政治、自然灾害）风险画像，实现动态风险监控与提前预警。

智能谈判与合约管理：AI分析历史采购数据和市场行情，为谈判提供策略支持；NLP自动审查合同条款风险。

成功企业案例：

空中客车（Airbus）：利用AI平台分析全球数以万计的零部件供应商，优化供应商选择，并实时监控其风险状况，确保A350等复杂机型项目的供应链安全。

3.2 AI赋能供应链运营（计划与物流）

应用场景：

协同需求预测：融合市场情报、历史订单、宏观经济指标等多源数据，实现更精准的长期和短期需求预测。

智能生产计划与排程：考虑设备状态、物料齐套、人员技能等多重约束，通过AI算法生成最优的生产与装配序列，应对插单、延迟等扰动。

智慧物流与履约：动态路径优化（考虑实时路况、天气）、运输成本优化、基于IoT的在途物资可视化与异常管理。

成功企业案例：

西门子（Siemens）：在其安贝格数字化工厂（生产PLC等）广泛应用AI进行生产调度优化，大幅提升设备利用率和订单履约率。其数字孪生技术用于模拟和优化整个物流流程。

中国船舶集团：探索利用AI进行造船物料的齐套性检查和多项目下的资源协同调度，以缩短船台周期。

3.3 AI赋能供应链库存管理

应用场景：

多级库存优化：AI算法综合考虑需求不确定性、采购提前期、生产成本和服务水平要求，动态计算全球各仓库及VMI的最优库存水位和安全库存。

备品备件需求预测：针对造船的高价值、低消耗备件，利用生存分析、故障预测模型（结合IoT设备传感器数据）实现精准的需求触发式采购，告别“经验主义”。

库存动态分类与策略制定：超越传统的ABC分类，利用机器学习基于需求模式、价值、风险等多个维度对海量SKU进行智能分类，并为每一类自动制定最优补货策略。

成功企业案例：

金风科技（风电）：应用AI预测模型对风场备件需求进行预测，实现了从“被动维修”到“预测性维护”的转变，显著降低了库存持有成本，提高了风场运营效率。

小松集团（Komatsu，工程机械）：通过对其全球设备传回的IoT数据进行分析，预测零部件故障概率和寿命，从而精准地将备件预先调配到可能需要的区域仓库，极大提高了客户满意度并降低了整体库存水平。

第四章：AI赋能造船供应链实战 (从理论到实践)

学习目标：引导学员将前三个模块的知识与自身业务结合，通过团队协作，输出初步的AI应用规划方案。

核心内容：

1.实战工作坊：AI供应链转型路线图设计

第一步：诊断与优先级排序

工具介绍：供应链痛点矩阵、AI应用价值-可行性评估矩阵。

小组讨论：识别并筛选出本企业1-2个最值得用AI解决的供应链痛点。

第二步：场景设计与方案构思

针对选定的痛点，设计AI解决方案雏形（要解决什么问题？需要什么数据？可能采用什么AI技术？预期价值是什么？）。

第三步：可行性评估与实施路径

评估数据、技术、组织上的准备度。

规划一个6-12个月的初步实施路径（概念验证-PoC → 试点 → 规模化推广）。

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……