Generative AI in Manufacturing: Optimizing Production and Quality Control

• 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

Generative AI 通过优化生产和加强质量控制来改变制造业。

这种以讲师为主导的现场培训（在线或现场）面向希望应用 Generative AI 来改进制造流程和结果的中级制造工程师、流程改进专家和 AI 开发人员。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 了解 Generative AI 的基础知识及其在制造业中的应用。
• 应用 Generative AI 进行设计优化和预测性维护。
• 分析和解释 AI 生成的数据，以做出明智的决策。
• 实施 AI 解决方案，提高生产效率和产品质量。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

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