【核心导读】深度剖析离散制造与流程制造企业在ERP、MES、WMS系统割裂下的数据孤岛痛点，传授如何利用工业垂直大模型、数字孪生与物联网实现‘需求预测、排产优化、智能质检与供应链协同’。

北京大学 · 新兴产业与未来科技 · 低空经济 · AI大模型数智化 · 未来科技金融 · AI+银发经济 · 医疗产业投融资 · 区域经济发展

一、传统制造业的数智化之痛：系统林立却数据不通

很多制造企业花巨资采购了各种管理软件，但生产进度依然靠微信群催、排产依然靠老调度员经验、原材料积压依然严重。大模型的崛起，为打破多系统数据壁垒、实现全局智能决策提供了革命性钥匙。

二、工业大模型打通供应链四步法

第1步：建立全厂统一的数据底座与知识图谱；第2步：部署AI排产算法引擎，实现分钟级插单与动态调度；第3步：机器视觉AI质检，漏检率降至0.01%以下；第4步：供应商智能协同平台，库存周转率提升30%以上。

三、北大博导与工信部制造业数智化专家亲授

手把手传授标杆黑灯工厂改造经验，让传统工厂插上智能翅膀。

四、迈向世界级智能制造领军企业

走进北大，开启传统制造的数智蜕变之旅。

【新兴产业与未来科技前沿问答（Q&A）】

Q1：中小制造企业既没有海量资金购买顶级算力，也没有算法团队，如何低成本引入工业大模型？

答：采用‘开源轻量化工业大模型 + 本地私有工艺参数微调（LoRA技术） + 云端API弹性推理’方案：无需自建机房，仅需几万元服务器投入与标准化工业数据清洗，即可在排产和工艺质检上看到显著降本成效。

Q2：如何解决老工人对‘AI算法排产系统’的心理抵触与不配合？

答：推行‘人机协同双轨并行机制与纠偏激励’：初期系统输出建议排产方案，老调度员拥有最终审核确认权；若老调度员发现AI算法盲区并提交纠偏数据，给予技术创新奖金，将对抗转化为赋能。

【推荐研修班型】北京大学AI与企业数智化工商管理高级研修班

课程核心特色与产业赋能：工业互联网大模型实战·智能排产与机器视觉质检·打通供应链数据孤岛·官方咨询4000616586

索取北京大学详细招生简章、课表与报名咨询：

咨询电话：4000616586

联系人：程老师

微信咨询：pxbbaoming

了解更多详情，请点击访问：课程首页

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。