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數(shù)據(jù)與知識驅(qū)動的AI解決方案設(shè)計與實踐

聚焦制造業(yè)場景落地，用方案思維引導AI真正服務(wù)業(yè)務(wù)

【課程背景】

當前，以大模型為代表的AI技術(shù)正在制造企業(yè)中加速落地，但成功部署AI的關(guān)鍵不僅僅在于技術(shù)實現(xiàn)，更在于方案設(shè)計：即如何發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題、理解數(shù)據(jù)本質(zhì)、選擇合適的模型與知識組織方式，并輸出可復用、可演進的應(yīng)用架構(gòu)。對于像飛機制造這樣的高端制造企業(yè)，數(shù)據(jù)和知識早已沉淀在工藝經(jīng)驗、質(zhì)量記錄、裝配流程等多個環(huán)節(jié)，但由于分散、非結(jié)構(gòu)化和難以檢索，這些數(shù)據(jù)尚未轉(zhuǎn)化為真正可用的“智能資源”。

本課程專為業(yè)務(wù)專家與技術(shù)骨干量身打造，強調(diào)“問題驅(qū)動、方案導向”的教學理念，避免技術(shù)細節(jié)堆砌，轉(zhuǎn)而以典型制造場景（如質(zhì)檢異常識別、工藝輔助編制、材料入場檢測、零件可制造性分析等）為出發(fā)點，講授不同AI方法背后的“邏輯結(jié)構(gòu)”：什么時候應(yīng)選擇知識圖譜？什么時候更適合向量知識庫？為什么結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理仍然重要？這些問題將在課程中結(jié)合成熟制造業(yè)案例一一展開。

同時，本課程將特別強調(diào)數(shù)據(jù)準備與知識組織對AI成敗的決定性作用，覆蓋數(shù)據(jù)集梳理、業(yè)務(wù)標簽構(gòu)建、文本結(jié)構(gòu)化等關(guān)鍵步驟。通過課程學習，專家將能夠具備AI方案的理解、評估與組織應(yīng)用能力，為企業(yè)探索AI落地路徑、組織跨部門協(xié)作、設(shè)計試點方案提供堅實基礎(chǔ)。 

【課程收益】

明確AI應(yīng)用的核心不是工具而是“問題-數(shù)據(jù)-知識-方案”的全流程設(shè)計。

掌握制造業(yè)典型場景下的小模型與大模型的方案邏輯與選型依據(jù)。

理解結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合治理的基本原則。

能夠圍繞質(zhì)檢、工藝、裝配等業(yè)務(wù)問題設(shè)計合理的AI場景落地路徑。

掌握構(gòu)建知識圖譜、向量知識庫等AI知識結(jié)構(gòu)的基本判斷邏輯。

【課程特色】

以“場景+問題+方案”為主線，避免技術(shù)堆疊、強調(diào)可遷移性。

覆蓋小模型與大模型的典型路徑，提升應(yīng)用設(shè)計能力。

全程穿插制造業(yè)真實案例，確保對標業(yè)務(wù)、通俗易懂。

強調(diào)數(shù)據(jù)準備、標簽體系與知識組織等業(yè)務(wù)人員可控內(nèi)容。

輸出“思維模板”，為專家后續(xù)牽頭組織AI落地提供可借鑒模型。

【課程對象】

技術(shù)專家、業(yè)務(wù)專家（工藝、質(zhì)檢、生產(chǎn)、裝配等方向）

參與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、AI場景推動的項目負責人與骨干

【課程時間】2天（6小時/天）

【課程大綱】

一、AI應(yīng)用的邏輯結(jié)構(gòu)：從問題出發(fā)構(gòu)建落地方案

1、AI落地的底層邏輯

業(yè)務(wù)問題、數(shù)據(jù)資源、模型能力的三角關(guān)系

為什么AI不是“先選工具”，而是“先定義問題”

制造業(yè)常見AI項目失敗的本質(zhì)原因

2、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合治理

ERP/MES等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理邏輯

文檔、圖紙、質(zhì)檢報告等非結(jié)構(gòu)化信息的結(jié)構(gòu)化方式

數(shù)據(jù)治理對AI效果的決定性影響

3、從問題到方案的設(shè)計路徑

明確場景問題 → 分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) → 匹配AI模型 → 組織輸出方式

面向“可演進性”的AI方案基本框架

案例：某航空企業(yè)在表面缺陷識別中的問題定義與模型路徑選擇

二、典型業(yè)務(wù)場景的AI方案設(shè)計路徑

1、表面質(zhì)量智能質(zhì)檢方案

鈦合金/鋁合金零件劃痕識別、異物檢測等問題建模邏輯

圖像數(shù)據(jù)采集規(guī)范、標注分類體系與小模型訓練路徑

案例：發(fā)動機葉片表面缺陷AI檢測項目方案解構(gòu)

2、工藝編制與審查輔助方案

歷史工藝方案的語義提取與標簽化方法

知識圖譜支持下的“工藝方案推薦”與“相似性比較”

案例：基于型號歷史方案的數(shù)字工藝經(jīng)驗庫構(gòu)建

3、材料入場與裝配過程中的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法

材料數(shù)據(jù)多源融合治理（檢測報告、供應(yīng)信息、圖紙）

多階段數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標簽體系構(gòu)建方法

案例：材料硬度檢測與合格證OCR結(jié)構(gòu)化在質(zhì)檢中的應(yīng)用價值

三、AI知識結(jié)構(gòu)設(shè)計方法與選型邏輯

1、向量知識庫與語義檢索方案

文本類業(yè)務(wù)資料的嵌入方式與向量化路徑

檢索式問答（RAG）的技術(shù)邏輯與適配場景

案例：基于手冊+質(zhì)檢記錄的智能問答助手方案設(shè)計

2、知識圖譜在制造場景中的應(yīng)用

實體-屬性-關(guān)系的建模邏輯與構(gòu)建流程

圖譜 vs 向量庫：何時選誰？如何結(jié)合？

案例：復雜工藝路徑圖譜+設(shè)備能力評估體系的組合方案

3、數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識驅(qū)動協(xié)同機制

用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支撐知識檢索與場景問答

將標簽體系、知識抽取、語義嵌入統(tǒng)一管理的方法

面向多工序、多崗位協(xié)同的AI知識應(yīng)用體系

四、制造業(yè)AI落地的組織協(xié)同與價值呈現(xiàn)

1、業(yè)務(wù)與技術(shù)的協(xié)同機制

明確“誰定義問題，誰組織數(shù)據(jù)，誰驅(qū)動落地”

構(gòu)建以業(yè)務(wù)主導、技術(shù)支持的協(xié)作機制

案例：某制造企業(yè)推進“工藝AI助手”方案的組織方式

2、方案價值評估與可持續(xù)機制設(shè)計

AI方案的價值類型：效率提升、風險降低、能力復制

如何構(gòu)建ROI評估模型（包含業(yè)務(wù)認可度）

持續(xù)迭代機制：標簽體系優(yōu)化、知識持續(xù)補充機制

3、專家如何組織場景試點與方案孵化

“最小可行試點”（MVP）的選擇與推進方式

試點路徑設(shè)計：業(yè)務(wù)目標、數(shù)據(jù)流程、成功標準

角色定義與任務(wù)分配模板