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为响应企业数字化转型战略，加速人工智能技术在生产场景中的落地应用，公司联合深圳市总工会于2025年4月12日在深圳、蚌埠、南京三地同步举办“AI赋能制造”专题定制化培训。本次课程聚焦AI技术在供应链管理、端到端质量控制和智能视觉检测三大核心场景的应用，共计八十余位技术骨干参与，为企业智能化升级注入新动能。
随着AI技术逐步成为制造业变革的核心引擎，公司紧跟技术趋势，以“实战赋能”为导向，设计覆盖供应链优化、端到端质量管理和视觉检测的课程体系。培训旨在帮助参训人员掌握AI技术原理，并推动其在生产管理、质量追溯等实际场景中的高效落地，助力降本增效与质量跃升。
AI驱动供应链智能化升级
智能需求预测与库存优化：AI通过收集电子元件等供应链厂商的历史销售数据、市场信息及促销安排，采用LSTM神经网络（一种擅长处理时序数据的深度学习模型）进行时间序列分析（对按时间顺序排列的数据进行统计分析），精准预测未来需求波动。系统根据预测结果自动调整库存策略，有效平衡库存周转率与缺货风险。例如，某型号电阻在历史促销期间需求激增，AI模型提前预警，供应链团队及时调整备货策略，成功避免断货风险。
自动化排产与智慧物流调度：针对机械加工车间的订单多变性和设备约束，AI引擎构建多目标优化模型（同时考虑多个优化目标的数学模型），综合考虑设备负载、工艺顺序、交期紧迫度等关键参数。通过算法迭代求解，生成最优排产方案，显著提高设备利用率和订单准时交付率。物流调度方面，AI结合实时路况数据和运输成本，动态规划配送路径，有效降低配送成本。
AI赋能端到端质量管理
源头风险预判与实时监控：在研发阶段，AI运用关联规则挖掘算法（从数据中挖掘变量间潜在关联关系的算法），分析历史失效数据库，识别关键工艺参数与缺陷的关联性。设计团队据此优化工艺窗口，显著降低新产品试制阶段的缺陷密度。生产环节部署的AI监控系统，集成IoT传感器网络（物联网传感器组成的监测网络），实时采集关键参数，通过异常检测算法（识别数据偏离正常模式的算法），有效提升预警准确率，降低次品率。
智能根因分析与质量报告：当批次性质量问题发生时，AI自动触发全链路数据追溯，整合多系统数据源，构建质量影响因素网络。采用推理算法（模拟人类逻辑推理的算法）快速定位根本原因，大幅缩短问题追溯时间。生成的交互式质量报告，支持多维度分析，提高缺陷模式识别准确率。
AI视觉检测技术突破
AOI检测精度革命：针对传统视觉检测在复杂场景下的局限性，AI采用改进的深度学习模型，融合多尺度特征（不同分辨率下的图像特征）和注意力机制（模拟人类注意力聚焦的算法），显著提高缺陷识别率。在某手机中框检测场景中，对细微划痕的识别率达行业领先水平。对于纹理复杂的面料，AI通过迁移学习（利用已有知识加速新任务学习的技术），有效提升疵点分类准确率。
零代码快速建模实践：平台提供可视化建模界面，用户只需拖拽上传标注好的缺陷样本图片，系统即可自动完成数据增强（扩展数据多样性的技术）、模型架构搜索（自动探索最优模型结构）和超参数优化（调整模型关键参数以提升性能）。工程师无需代码基础，即可快速完成模型训练与部署，显著缩短新品导入调试周期。
本次培训吸引了来自供应链、研发、品质、生产、工程及自动化等人员参与，各位国显家人纷纷表示，课程内容紧密结合实际工作场景，既有理论深度，又具备很强的操作性。
通过一天的系统学习，参训人员不仅掌握了AI技术的核心原理，还深入了解了其在企业各业务环节中的应用场景和价值。培训结束后，大家将结合所学知识，推动相关技术在实际工作中落地应用，为公司智能化升级提供有力支持。
学员代表反馈：
供应链的同事表示“AI排产工具的模拟演示让我直观感受到自动化决策的效率，未来将推动车间试点应用。”
质量管理的同事表示“质量根因分析系统解决了过去依赖经验的痛点，数据驱动的决策模式令人耳目一新。”
自动化的同事表示“AOI如何与AI结合实现更智能更全面更精准的质量检测，我们还得深度去探索实践。”
此次培训是公司深化智能化转型的其中一步，我们以此为题，在学习与实践探索中深化AI聚焦业务场景的最佳应用！未来，我们将围绕工业大数据、数字孪生等前沿领域开发进阶课程，同时建立内部AI技术孵化平台，推动更多创新场景落地，助力企业迈向“智造”新高度。
AI赋能未来，智慧助力发展！让我们携手共进，以技术革新驱动企业高质量发展！
