《人工智能驅(qū)動(dòng)有色行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與應(yīng)用實(shí)踐》
2025-07-03 08:25:01
講師：黃林 瀏覽次數(shù)：2969
課程描述INTRODUCTION
· 高層管理者· 項(xiàng)目經(jīng)理· 中層領(lǐng)導(dǎo)
培訓(xùn)講師：黃林
課程價(jià)格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：2天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
人工智能 數(shù)字化培訓(xùn)
【課程背景】
在"雙碳目標(biāo)"與"一帶一路"雙重戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)下，有色行業(yè)面臨資源開發(fā)提效、國(guó)際工程升級(jí)、綠色冶煉轉(zhuǎn)型三大攻堅(jiān)任務(wù)。中國(guó)有色金屬建設(shè)股份有限公司作為鋅鉛采選冶煉與國(guó)際工程EPC領(lǐng)軍企業(yè)，需要通過(guò)AI技術(shù)降本增效，發(fā)展創(chuàng)新：
本課程以"AI場(chǎng)景穿透+有色專屬方案"為核心，融合鋼鐵行業(yè)已驗(yàn)證的智能煉鋼、缺陷檢測(cè)技術(shù)遷移路徑，結(jié)合DeepSeek私有化部署能力，為企業(yè)提供：
3大剛需場(chǎng)景拆解：勘探數(shù)據(jù)分析→冶煉工藝優(yōu)化→跨國(guó)工程提效
2類即用工具：AI報(bào)告生成模板、文圖到視頻的生成方法
1套實(shí)施路徑：從試點(diǎn)驗(yàn)證到全鏈貫通的"三步走"策略
幫助中高層管理者掌握AI提效方法論，構(gòu)建從智能辦公到智能生產(chǎn)的全鏈條解決方案，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)?智能化認(rèn)知的培訓(xùn)目標(biāo)。
【課程收益】
戰(zhàn)略視野升級(jí)：構(gòu)建AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)有色行業(yè)全鏈條變革的認(rèn)知框架，把握智能化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略方向
技術(shù)遷移能力：掌握跨行業(yè)AI應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)向有色場(chǎng)景落地的核心方法論，激活存量業(yè)務(wù)價(jià)值
組織效率提升：實(shí)現(xiàn)從人工經(jīng)驗(yàn)決策到"數(shù)據(jù)+算法"雙輪驅(qū)動(dòng)的高效協(xié)作模式轉(zhuǎn)型
安全可控底座：建立兼顧業(yè)務(wù)適配性與數(shù)據(jù)安全性的AI部署體系，筑牢轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)防線
長(zhǎng)效發(fā)展動(dòng)能：獲得從試點(diǎn)驗(yàn)證到規(guī)模推廣的系統(tǒng)化實(shí)施路徑，培育企業(yè)自主AI創(chuàng)新能力
【課程特色】
1、行業(yè)深度定制
案例萃?。罕睾捅赝刂悄芸碧?、中國(guó)中冶冶煉優(yōu)化等標(biāo)桿項(xiàng)目方法論拆解
數(shù)據(jù)適配：提供鋅鉛礦勘探數(shù)據(jù)脫敏樣本及國(guó)際工程合同模板庫(kù)
2、即插即用工具
開箱即用：DeepSeek私有化部署包（含API接口文檔、安全配置指南）
場(chǎng)景模板：6類高頻提示詞模板（工藝優(yōu)化/合同審查/設(shè)備預(yù)警）
3、現(xiàn)場(chǎng)演示+研討
現(xiàn)場(chǎng)診斷：針對(duì)企業(yè)提供的真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如海外礦山勘探報(bào)告分析），由老師同步演示解決方案設(shè)計(jì)
學(xué)員可以基于自己真實(shí)工作場(chǎng)景和需求，進(jìn)行研討和交流，找到落地途徑
【課程對(duì)象】
核心決策層：公司高層管理者
業(yè)務(wù)管理層：各業(yè)務(wù)部門管理者，及分子公司負(fù)責(zé)人
骨干層：工程師、項(xiàng)目經(jīng)理、管理人員等骨干
【課程大綱】
模塊一：AI技術(shù)趨勢(shì)與有色行業(yè)轉(zhuǎn)型機(jī)遇
1、技術(shù)演進(jìn)脈絡(luò)
歷史里程碑：1956達(dá)特茅斯會(huì)議→2012深度學(xué)習(xí)突破→2023多模態(tài)大模型爆發(fā)
技術(shù)成熟度曲線：當(dāng)前處于"生產(chǎn)成熟期"技術(shù)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、NLP，未來(lái)5年爆發(fā)點(diǎn)：自主智能體（Agent）、具身智能（人形機(jī)器人）等
技術(shù)及行業(yè)發(fā)展：幾大關(guān)鍵技術(shù)如大模型、智能駕駛、人形機(jī)器人、AIGC等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展時(shí)點(diǎn)，各代表性企業(yè)如OpenAI、Google、阿里京東、字節(jié)、宇樹機(jī)器人、DeepSeek等的AI技術(shù)條線發(fā)展及應(yīng)用
2、產(chǎn)業(yè)與社會(huì)顛覆
行業(yè)重構(gòu)案例：
工程：AI自動(dòng)審核，自動(dòng)生成合規(guī)圖紙（減少人工審查時(shí)間）
制造：AI實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+個(gè)性化的柔性制造
礦產(chǎn)：AI結(jié)合，實(shí)現(xiàn)從勘查、開發(fā)、加工到監(jiān)管的完整生命周期智能化管理
生活變革：
出行：無(wú)人駕駛進(jìn)入工作與生活的出行場(chǎng)景
內(nèi)容：AIGC將充斥未來(lái)每一個(gè)生活角落
服務(wù)：人形機(jī)器人為生產(chǎn)和家庭提供服務(wù)
3、有色行業(yè)戰(zhàn)略應(yīng)對(duì)
1、DeepSeek對(duì)行業(yè)沖擊分析及其對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略的潛在影響（如降本增效、創(chuàng)新加速）
1）未來(lái)1-3年行業(yè)智能化的趨勢(shì)和方向
2）基于DeepSeek的智能化路徑：能力評(píng)估矩陣：數(shù)據(jù)資產(chǎn)密度 vs AI應(yīng)用成熟度
3）各行業(yè)DeepSeek應(yīng)用案例
模塊二：DeepSeek職場(chǎng)提效核心技能應(yīng)用
提效場(chǎng)景匹配：結(jié)合設(shè)計(jì)院高頻辦公需求（工程投標(biāo)文件、工程總結(jié)報(bào)告、跨部門協(xié)作）
1、 AI賦能文檔處理
AI自動(dòng)生成投標(biāo)文件
AI輔助文案優(yōu)化與潤(rùn)色
智能總結(jié)與摘要功能
實(shí)操演練：
生成《某礦場(chǎng)治理智能改造方案》框架；
避坑指南：如何用AI規(guī)避“專業(yè)術(shù)語(yǔ)誤用”；
合同審查：《施工合同范本》自動(dòng)標(biāo)記“支付條款風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)”并建議修改措辭。
2、 AI賦能圖片/視頻設(shè)計(jì)
AI生成海報(bào)與宣傳素材
AI優(yōu)化圖片/視頻質(zhì)量
AI輔助社交媒體內(nèi)容創(chuàng)作
案例演練：用DeepSeek分析“有色行業(yè)短視頻熱門話題”
創(chuàng)作：AI生成口播文案 → 自動(dòng)合成場(chǎng)景及講解視頻 → 添加AI生成背景音樂(lè)；發(fā)布：同步輸出《短視頻傳播效果預(yù)測(cè)報(bào)告》（預(yù)估播放量、互動(dòng)率）。
模塊三：DeepSeek在有色行業(yè)的場(chǎng)景化應(yīng)用
1、礦產(chǎn)勘探智能化（鋅鉛資源開發(fā)）
智能化升級(jí)點(diǎn)：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與智能推理
技術(shù)路徑：通過(guò)AI融合地震波數(shù)據(jù)、巖芯圖像及歷史勘探報(bào)告，構(gòu)建三維地質(zhì)模型，智能推斷礦體分布規(guī)律
標(biāo)桿案例：某集團(tuán)采用多模態(tài)AI分析，資源儲(chǔ)量預(yù)測(cè)誤差降低15%
行業(yè)價(jià)值：縮短勘探周期40%，減少鉆探工程盲目投入
2、冶煉工藝優(yōu)化與能耗管理
智能化升級(jí)點(diǎn)：動(dòng)態(tài)工藝參數(shù)優(yōu)化
技術(shù)路徑：實(shí)時(shí)采集溫度、壓力、原料成分等數(shù)據(jù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)生成最優(yōu)控制策略，突破經(jīng)驗(yàn)依賴瓶頸
標(biāo)桿案例：某鋼企在轉(zhuǎn)爐煉鋼中應(yīng)用AI動(dòng)態(tài)控制模型，終點(diǎn)碳溫雙命中率達(dá)95%，噸鋼成本降低23元
行業(yè)價(jià)值：實(shí)現(xiàn)鋅浸出率穩(wěn)定控制，噸金屬能耗下降8-12%
3、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)與安全管理
智能化升級(jí)點(diǎn)：多源信號(hào)融合診斷
技術(shù)路徑：整合振動(dòng)傳感器、紅外熱成像與設(shè)備運(yùn)行日志，構(gòu)建故障特征庫(kù)，提前14天預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)
標(biāo)桿案例：某礦山通過(guò)AI預(yù)測(cè)破碎機(jī)軸承失效，非計(jì)劃停機(jī)減少35%
行業(yè)價(jià)值：延長(zhǎng)關(guān)鍵設(shè)備壽命20%，降低安全事故發(fā)生率
4、國(guó)際工程智能決策
智能化升級(jí)點(diǎn)：跨語(yǔ)言合規(guī)審查與供應(yīng)鏈優(yōu)化
技術(shù)路徑：自動(dòng)解析多語(yǔ)種合同條款，關(guān)聯(lián)國(guó)際商事條約與屬地法規(guī)庫(kù)，實(shí)時(shí)輸出風(fēng)險(xiǎn)清單
標(biāo)桿案例：中國(guó)電建應(yīng)用AI系統(tǒng)處理東南亞EPC項(xiàng)目合同，爭(zhēng)議條款識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)92%，審查周期縮短60%（《國(guó)際工程與勞務(wù)》2024年1月）
行業(yè)價(jià)值：規(guī)避跨境法律風(fēng)險(xiǎn)，提升海外項(xiàng)目利潤(rùn)率3-5個(gè)百分點(diǎn)?
5、本地化部署思路
三步走：數(shù)據(jù)分級(jí)（勘探數(shù)據(jù)加密）→ 模型微調(diào)（注入冶金標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)）→ API集成（適配國(guó)產(chǎn)GPU）
DS開源大模型+本地化部署+私有化知識(shí)庫(kù)+各場(chǎng)景智能化應(yīng)用（必要條件：時(shí)間+成本+人員投入的前置性投入，長(zhǎng)期工程并持續(xù)迭代）
案例：某大宗企業(yè)完成DeepSeek本地化部署，實(shí)現(xiàn)大宗商品報(bào)告自動(dòng)化生成
關(guān)鍵點(diǎn)：安全與合規(guī)設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)權(quán)限控制：基于業(yè)務(wù)角色（如冶煉工程師僅訪問(wèn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)）
結(jié)果雙重校驗(yàn)：AI預(yù)測(cè)值與專家經(jīng)驗(yàn)交叉驗(yàn)證（如浸出渣處理參數(shù)優(yōu)化）
人工智能 數(shù)字化培訓(xùn)
轉(zhuǎn)載：http://www.alwinfield.com/gkk_detail/322501.html
已開課時(shí)間Have start time
- 黃林
[僅限會(huì)員]
人工智能內(nèi)訓(xùn)
- 《AI助力PPT與短視頻制 馬建強(qiáng)
- DeepSeek+HR應(yīng)用 蘇運(yùn)
- 交通行業(yè)前沿：智慧交通與車 胡國(guó)慶
- DeepSeek賦能增效十 柯雨金
- 提效、促能好抓手-AI人力 伍純
- 連接＋算力＋能力 ”賦能數(shù) 胡國(guó)慶
- DeepSeek辦公效能提 柯雨金
- 人工智能生成內(nèi)容、元宇宙、 胡國(guó)慶
- 《AI助力-企業(yè)大學(xué)搭建》 孫倩
- 人工智能與智慧交通 胡國(guó)慶
- 智慧油田與石油石化行業(yè)數(shù)字 胡國(guó)慶
- 人工智能項(xiàng)目解決方案及應(yīng)用 胡國(guó)慶