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中國企業培訓講師
《人工智能驅動有色行業數智化轉型與應用實踐》
2025-04-28 16:17:58
 
講師：黃林(lin) 瀏覽次數：3050

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 項目經理· 中層領導

培訓講師：黃林(lin)    課程價格：￥元/人(ren)    培訓天數：2天   

日(ri)程(cheng)安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

人工智能 數字化培訓
 
【課程背景】
在"雙碳目標"與"一帶一路"雙重戰略驅動下，有色行業面臨資源開發提效、國際工程升級、綠色冶煉轉型三大攻堅任務。中國有色金屬建設股份有限公司作為鋅鉛采選冶煉與國際工程EPC領軍企業，需要通過AI技術降本增效，發展創新：
本課程以"AI場景穿透+有色專屬方案"為核心，融合鋼鐵行業已驗證的智能煉鋼、缺陷檢測技術遷移路徑，結合DeepSeek私有化部署能力，為企業提供：
3大剛需場景拆解：勘探數據分析→冶煉工藝優化→跨國工程提效
2類即用工具：AI報告生成模板、文圖到視頻的生成方法
1套實施路徑：從試點驗證到全鏈貫通的"三步走"策略
幫助中高層管理者掌握AI提效方法論，構建從智能辦公到智能生產的全鏈條解決方案，助力企業實現?智能化認知的培訓目標。
 
【課程收益】
戰略視野升級：構建AI技術驅動有色行業全鏈條變革的認知框架，把握智能化轉型的戰略方向
技術遷移能力：掌握跨行業AI應用經驗向有色場景落地的核心方法論，激活存量業務價值
組織效率提升：實現從人工經驗決策到"數據+算法"雙輪驅動的高效協作模式轉型
安全可控底座：建立兼顧業務適配性與數據安全性的AI部署體系，筑牢轉型風險防線
長效發展動能：獲得從試點驗證到規模推廣的系統化實施路徑，培育企業自主AI創新能力
 
【課程特色】
1、行業深度定制
案例萃取：必和必拓智能勘探、中國中冶冶煉優化等標桿項目方法論拆解
數據適配：提供鋅鉛礦勘探數據脫敏樣本及國際工程合同模板庫
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）
場景模板：6類高頻提示詞模板（工藝優化/合同審查/設備預警）
3、現場演示+研討
現場診斷：針對企業提供的真實業務場景（如海外礦山勘探報告分析），由老師同步演示解決方案設計
學員可以基于自己真實工作場景和需求，進行研討和交流，找到落地途徑
 
【課程對象】
核心決策層：公司高層管理者
業務管理層：各業務部門管理者，及分子公司負責人
骨干層：工程師、項目經理、管理人員等骨干
 
【課程大綱】
模塊一：AI技術趨勢與有色行業轉型機遇
1、技術演進脈絡
歷史里程碑：1956達特茅斯會議→2012深度學習突破→2023多模態大模型爆發
技術成熟度曲線：當前處于"生產成熟期"技術：計算機視覺、NLP，未來5年爆發點：自主智能體（Agent）、具身智能（人形機器人）等
技術及行業發展：幾大關鍵技術如大模型、智能駕駛、人形機器人、AIGC等關鍵技術的發展時點，各代表性企業如OpenAI、Google、阿里京東、字節、宇樹機器人、DeepSeek等的AI技術條線發展及應用
2、產業與社會顛覆
行業重構案例：
工程：AI自動審核，自動生成合規圖紙（減少人工審查時間）
制造：AI實現工業互聯網+個性化的柔性制造
礦產：AI結合，實現從勘查、開發、加工到監管的完整生命周期智能化管理
生活變革：
出行：無人駕駛進入工作與生活的出行場景
內容：AIGC將充斥未來每一個生活角落
服務：人形機器人為生產和家庭提供服務
3、有色行業戰略應對
1、DeepSeek對行業沖擊分析及其對企業戰略的潛在影響（如降本增效、創新加速）
1）未來1-3年行業智能化的趨勢和方向
2）基于DeepSeek的智能化路徑：能力評估矩陣：數據資產密度 vs AI應用成熟度
3）各行業DeepSeek應用案例
 
模塊二：DeepSeek職場提效核心技能應用
提效場景匹配：結合設計院高頻辦公需求（工程投標文件、工程總結報告、跨部門協作）
1、 AI賦能文檔處理
AI自動生成投標文件
AI輔助文案優化與潤色
智能總結與摘要功能
實操演練：
生成《某礦場治理智能改造方案》框架；
避坑指南：如何用AI規避“專業術語誤用”；
合同審查：《施工合同范本》自動標記“支付條款風險點”并建議修改措辭。
2、 AI賦能圖片/視頻設計
AI生成海報與宣傳素材
AI優化圖片/視頻質量
AI輔助社交媒體內容創作
案例演練：用DeepSeek分析“有色行業短視頻熱門話題”
創作：AI生成口播文案 → 自動合成場景及講解視頻 → 添加AI生成背景音樂；發布：同步輸出《短視頻傳播效果預測報告》（預估播放量、互動率）。
 
模塊三：DeepSeek在有色行業的場景化應用
1、礦產勘探智能化（鋅鉛資源開發）
智能化升級點：多模態數據融合與智能推理
技術路徑：通過AI融合地震波數據、巖芯圖像及歷史勘探報告，構建三維地質模型，智能推斷礦體分布規律
標桿案例：某集團采用多模態AI分析，資源儲量預測誤差降低15%
行業價值：縮短勘探周期40%，減少鉆探工程盲目投入
2、冶煉工藝優化與能耗管理
智能化升級點：動態工藝參數優化
技術路徑：實時采集溫度、壓力、原料成分等數據，通過深度學習生成最優控制策略，突破經驗依賴瓶頸
標桿案例：某鋼企在轉爐煉鋼中應用AI動態控制模型，終點碳溫雙命中率達95%，噸鋼成本降低23元
行業價值：實現鋅浸出率穩定控制，噸金屬能耗下降8-12%
3、設備預測性維護與安全管理
智能化升級點：多源信號融合診斷
技術路徑：整合振動傳感器、紅外熱成像與設備運行日志，構建故障特征庫，提前14天預警潛在風險
標桿案例：某礦山通過AI預測破碎機軸承失效，非計劃停機減少35%
行業價值：延長關鍵設備壽命20%，降低安全事故發生率
4、國際工程智能決策
智能化升級點：跨語言合規審查與供應鏈優化
技術路徑：自動解析多語種合同條款，關聯國際商事條約與屬地法規庫，實時輸出風險清單
標桿案例：中國電建應用AI系統處理東南亞EPC項目合同，爭議條款識別準確率達92%，審查周期縮短60%（《國際工程與勞務》2024年1月）
行業價值：規避跨境法律風險，提升海外項目利潤率3-5個百分點?
5、本地化部署思路
三步走：數據分級（勘探數據加密）→ 模型微調（注入冶金標準庫）→ API集成（適配國產GPU）
DS開源大模型+本地化部署+私有化知識庫+各場景智能化應用（必要條件：時間+成本+人員投入的前置性投入，長期工程并持續迭代）
案例：某大宗企業完成DeepSeek本地化部署，實現大宗商品報告自動化生成
關鍵點：安全與合規設計
數據權限控制：基于業務角色（如冶煉工程師僅訪問生產數據）
結果雙重校驗：AI預測值與專家經驗交叉驗證（如浸出渣處理參數優化）
 
人工智能 數字化培訓

轉載：//bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/322501.html

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