课程背景

人工智能在制造业的应用非常广泛，可以提高企业生产效率、降低成本、优化产品质量等方面发挥重要作用，常见的应用场景：预测维护：智能制造：质量控制：工艺改进，智能，本课程探讨AI推动制造业的变革。

授课对象

企业董事长，总经理、副总、智慧产业相关人士

课程目标

使制造业管理者深刻理解AI驱动的变革趋势，掌握推动组织转型的关键路径，并明确自身及团队的能力升级方向。

课程大纲

开场导入（5分钟）

主题引入：从“制造”到“智造”——一场由AI定义的新工业革命。

核心观点：AI不仅是效率工具，更是重塑价值链、创造新商业模式的核心驱动力。观望即风险，行动迫在眉睫。

课程路线图预览：趋势 -> 转型 -> 能力与组织。

第一章：AI在制造业的发展趋势——从自动化到自优化的飞跃（40分钟）

本章目标：阐述AI技术如何系统性地渗透并升级制造业全链条，明确技术演进的阶段与核心价值。

1.演进之路：从流程自动化到智能决策

传统自动化（工业3.0） vs. AI驱动的智能化（工业4.0+）：对不确定性问题的处理能力差异。

核心范式转变：从基于规则的编程到基于数据与算法的学习、预测与优化。

创新成为人类唯一的工作

2.AI驱动的五大创新维度与趋势

多模态AI释放上下文的强大力量

AI智能体从聊天机器人演变为多智能体系统

辅助搜索：知识工作的前沿

AI赋能客户体验

AI重构组织体系

案例：某企业利用数据定量设备状态取代传感器

某企业借助数据累积取代进料检验

智能体与人构成新的企业结构

3.小结：AI正将制造系统从“反应式”进化为“预测式”与“自适应式”，数据成为新生产资料。

第二章：管理者如何推动组织的AI转型——跨越“试点困境”的路线图（40分钟）

本章目标：为管理者提供一套从战略到执行、可落地的AI转型框架与行动指南。

1.转型起点：确立“业务价值”为核心的思维

避免“为AI而AI”：从具体的业务痛点（如设备非计划停机、良率波动、订单交付延迟）出发。

关键提问：我们要用AI解决什么业务问题？如何衡量成功（明确的KPI）？

2.四步实施路线图

第一步：战略对齐与机会评估

行动：组建跨部门小组，绘制从研发到服务的全价值链图谱，识别高价值、高可行性的AI应用场景。

第二步：数据基础与平台建设

行动：评估数据可用性、质量与连通性。投资建设统一的工业数据平台，打破数据孤岛。

案例：宝钢股份– 构建“全流程数据池”，统一数据标准，为后续的AI质量判级、工艺优化奠定坚实基础。

第三步：小步快跑，打造“灯塔”项目

行动：选择1-2个典型场景，组建小型敏捷团队，在有限范围内快速验证价值、积累经验、建立信心。

案例：宁德时代– 在极片涂布环节率先应用AI进行缺陷检测，成功后快速复制到多个工序，形成规模化效益。

第四步：规模化推广与文化重塑

行动：建立AI项目孵化与推广机制（C E中心），将成功模式标准化、模块化，复制到全工厂乃至集团。

重点：推动“数据驱动决策”的文化，让一线员工接纳并善用AI工具。

3.小结：转型是系统工程，成功=清晰的业务目标×可靠的数据×敏捷的试点×坚定的推广。

第三章：AI时代管理者的必备能力与组织构成——打造未来的“人机协同”团队（35分钟）

本章目标：定义AI时代管理者应发展的新能力，并勾勒出支撑AI持续创新的理想组织形态。

1.管理者三大必备能力升级

数字领导力：

能理解AI技术的潜力和局限，能与数据科学家有效沟通，能基于数据和算法洞察做决策。

变革驾驭力：

能描绘AI转型的愿景，管理转型中的阻力，推动流程重组与人员再培训。

生态协作力：

具备开放心态，善于整合外部技术伙伴、高校、初创公司的力量，构建创新生态。

2.构建“人机协同”的创新型组织

核心单元：人机混合团队

构成：业务专家（懂制造工艺）+ 数据科学家/AI工程师（懂算法）+ IT/ T工程师（懂连接与实施）。

运作模式：围绕具体业务问题，以敏捷项目制开展工作。

关键支撑：AI赋能中心（C E）

功能：制定技术标准、管理公共数据与模型资产、提供工具与培训、孵化和推广最佳实践。

案例：海尔卡奥斯C SM Plat– 不仅内部应用AI，更通过其工业互联网平台，将AI能力与转型方法论赋能给上下游生态企业，形成“灯塔”辐射效应。

3.终极形态：从“管理员工”到“赋能人与机器”

管理者的新角色：是教练、是架构师、是生态连接者。

组织成功的新标志：不仅看人均产值，更看“人机协同效率”与创新想法的落地速度。

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……