培訓安排：2025年7月23-24日 上海
培訓費用：4500元/人，含授課費、證書費、資料費、午餐費、茶點費、會務費、稅費
參訓對象：
1.中央企業、國有企業的管理者
2.工廠的技術負責人
3.設施設備管理人員
授課形式：知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。
課程概述：
·介紹 AI 在企業設施設備管理領域的重要性與應用前景
·明確課程旨在讓學員掌握如何利用 AI 優化設施設備管理流程
課程目標：
通過培訓，可以讓學員能夠把AI技術，應用到工廠的以下不同層面
1.AI技術對自動化控制和智能化進行優化：能夠提高工廠生產效率和質量控制水平
2.AI人工智能可以通過機器學習算法實現設備故障檢測和診斷
3.AI可以通過遠程監控和遠程操作實現設備的遠程管理
課程大綱：
一、AI 基礎概念與技術
1. AI 概述
a) 定義與發展歷程
b) 不同類型的 AI（如機器學習、深度學習、強化學習等）
2. 關鍵 AI 技術
c) 機器學習算法（如決策樹、神經網絡、支持向量機等）
d) 深度學習架構（如卷積神經網絡、循環神經網絡等）
e) 數據處理與分析技術
二、企業設施設備管理的挑戰與需求
1. 設施設備管理的范疇
a) 設備維護、故障診斷、庫存管理等方面
2. 傳統管理面臨的挑戰
a) 人力成本高、效率低下、預測不準確等問題
3. 對 AI 技術的需求分析
b) 如何通過 AI 實現自動化、精準化、預防性管理
三、AI 在設備故障診斷中的應用
1. 基于 AI 的故障檢測原理
a) 利用傳感器數據與模式識別
b) 異常檢測算法
2. 案例分析
a) 展示實際企業中利用 AI 成功診斷設備故障的案例
b) 分析其帶來的效益（如減少停機時間、降低維修成本等）
四、AI 與設備維護計劃優化
1. 維護計劃制定的影響因素
a) 設備使用情況、歷史故障數據等
2. AI 驅動的維護策略
a) 預測性維護模型的建立
b) 動態維護計劃調整
3. 實踐操作
a) 使用相關軟件進行維護計劃的模擬優化
五、AI 在設施設備庫存管理中的應用
1. 庫存管理的痛點
a) 庫存積壓、缺貨等問題
2. 基于 AI 的庫存預測與補貨策略
a) 時間序列分析與需求預測
b) 優化庫存水平與補貨點
3. 與供應鏈管理的集成
六、AI 工具與平臺的選擇與使用
1. 常見的 AI 工具與平臺
a) 開源工具（如 TensorFlow、PyTorch 等）
b) 商業軟件（如特定的設備管理軟件）
2. 工具的評估與選擇標準
a) 功能、易用性、成本等方面
3. 實踐操作：使用所選工具進行簡單的設備管理任務
七、實施 AI 項目的流程與要點
1. 項目規劃階段
a) 明確項目目標、范圍與資源需求
b) 組建項目團隊
2. 數據收集與準備
a) 數據質量的重要性與數據清洗
b) 構建合適的數據集
3. 模型開發與測試
a) 算法選擇與模型訓練
b) 模型評估指標與驗證
4. 部署與持續優化
a) 將 AI 模型部署到實際設備管理環境中
b) 根據反饋進行模型調整與優化
八、AI 應用的風險與應對策略
1. 數據安全與隱私風險
a) 如何保護設備數據與企業信息
b) 合規性要求
2. 技術風險（如模型失效、算法偏差等）
a) 建立監測與預警機制
b) 備份與恢復策略
3. 人員培訓與變革管理
a) 克服員工對新技術的抵觸情緒
b) 培養內部 AI 人才
九、課程總結與展望
1. 課程內容總結
c) 回顧 AI 在企業設施設備管理各方面的應用
a) 強調關鍵知識點與技能
2. 行業發展展望
a) 探討 AI 在設備管理領域的未來趨勢與創新方向
b) 鼓勵學員持續學習與探索
培訓講師：姚老師
·自動化工程碩士
·500強資深技術總監
·數字化公司聯合創始人
·西門子PT4培訓師
職業經歷：
·西門子自動化中國有限公司 資深技術顧問
·羅克韋爾自動化中國有限公司 亞太區OEM技術總監
·廣州盛原成科技有限公司 聯合創始人，副總裁，華東區總經理
授課/咨詢風格：
采用多樣化的教學方法，包括課堂講授、小組討論、案例研究、現場演示以及在線互動教學等。針對不同學員的學習風格和知識背景，靈活調整教學內容和方法，確保每位學員都能最大程度地吸收知識并應用于實際工作中。
培訓/項目案例、客戶名錄：
曾就職于西門子，羅克韋爾等自動化知名企業，并聯合創立數字化科技公司。熟知智能制造行業從自動化底層到智能化頂層設計的各個環節的技術和實現路徑，同時了解工廠數字化過程中面臨的各種挑戰。 為多家制造企業提供數字化轉型的咨詢服務，幫助他們制定個性化的數字化戰略，從評估企業現狀、確定數字化轉型目標，到規劃轉型路徑、選擇合適的數字化技術和解決方案提供全面指導。
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