课程大纲

Generative AI 简介

  • 制造业中的人工智能概述
  • 原则 Generative AI
  • 实际应用和案例研究

使用 Generative AI 进行设计优化

  • 使用人工智能进行产品设计和开发
  • 案例研究:实践中的衍生式设计
  • 增强产品设计的创造力和创新性

预测性维护

  • 实施 AI 进行设备维护预测
  • 研讨会:构建预测性维护模型
  • 利用 AI 减少停机时间和维护成本

质量控制加强

  • 在质量保证流程中应用人工智能
  • 练习:人工智能驱动的缺陷检测和分析
  • 利用机器学习算法提高产品质量

Data Analysis 和决策

  • 解读 AI 生成的见解以改进生产
  • 小组活动:数据驱动的决策方案
  • 利用数据可视化更好地理解 AI 输出

将 AI 集成到制造系统中

  • 在现有制造工作流程中采用人工智能的策略
  • 小组讨论:克服人工智能集成的挑战
  • 在制造环境中实施 AI 的最佳实践

制造业 AI 的未来趋势

  • 探索新兴技术及其潜在影响
  • 互动环节:为制造业 AI 的未来做好准备
  • 通过人工智能的持续学习保持领先地位

实践课程

  • 使用 Generative AI 工具的动手项目
  • 同行评议和小组报告
  • 最终项目:为制造场景制定全面的 AI 策略

摘要和后续步骤

要求

  • 制造工程或工艺改进背景
  • 熟悉基本的 AI 和机器学习概念
  • 基本的编程知识,最好在 Python

观众

  • 制造工程师
  • 流程改进专家
  • AI 开发人员
 14 小时

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