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制造企业技术总监、生产工艺与设备管理骨干、数字化与信息化部门负责人、车间管理者。
【课程背景】
制造企业的智能化改造常卡在同一个地方：算法团队听不懂产线语言，产线骨干看不懂算法方案。排产、能耗、质检三个环节明明有大量优化空间，却因为没人能提清需求、没人能判断方案好坏，最后变成"方案摆在那里，用不上"。缺的不是技术，是能在业务与技术之间翻译的人。
【课程特色】
把算法翻译成决策语言。全程围绕排产、能耗、质检三类真实工序展开，学员现场把本工序的痛点写成可提交的优化课题，讲师逐条纠偏可行性与验收口径。
【课程收益】
1、能把产线痛点转写成技术团队看得懂的需求说明。
2、掌握排产、能耗、质检三类场景的 AI 优化思路与判断标准。
3、能评估方案可行性与投入产出，避免无效立项。
4、形成一批可进入技改清单的优化课题。
【课程大纲】
第一部分：场景盘点——从工序到课题
(一)按瓶颈工序、质量损失、能耗占比三条线定位机会点
(二)区分规则可解决、数据可解决、需算法解决三类问题
(三)把痛点写成一句话课题：目标、指标、约束
第二部分：把算法翻译成决策语言
(一)排产优化：约束条件、目标函数与人工干预点
(二)能耗寻优：可调参数、边界条件与安全底线
(三)质检参数寻优：样本、标注与误判代价的权衡
第三部分：数据与系统条件
(一)数据可得性核查：有没有、准不准、全不全
(二)现有系统与 AI 的对接方式，避免重复建设
(三)指标口径统一与历史数据治理
第四部分：立项与推进
(一)写一份能被批准的优化课题说明
(二)设定验收口径与试点范围
(三)分组路演与交叉质询，形成年度技改建议
【课程产出】
一批可提交的优化课题清单、一份需求说明书模板、一套方案评估与验收口径。
一、讲师背景
蒲源，教授、正高级工程师，AI 领导力与数字化转型专家。华南理工大学博士研究生，中山大学管理学院优秀硕士毕业生。现任广东省属高校大数据与计算机学院教授、中清数据（广州）科技有限公司创始人兼副总经理。
高校计算机教师、算法工程师，广东省政府采购资深专家、广东省网络空间安全协会特聘专家。拥有省级大型政企信息化与数据治理项目经验，技术协同覆盖 21 个地市、108 个县级分公司，兼具科技创业与高校 AI 科研教学经验。深耕能源电力、金融、税务、医疗行业，面向央国企打造 AI 领导力、数字经济、具身智能三大课程方向，提供定制化 AI 内训课。立足算法底层视角，聚焦 AI 项目选型、合规风控与落地复盘，配套可复用评估工具包，以业务场景为导向，兼顾实操演练与成果复盘，推动 AI 赋能管理决策、岗位提效与产业创新。
课程内核 —— 以「个人会用 AI → 团队用好 AI → 组织驾驭 AI」三级跃迁为主线：
配套 ABCD 风险框架、五维双闸门、数据脱敏四原则、AI 生成内容标识等工具，逐一对标 ISO/IEC 23894:2023、ISO/IEC 42001:2023 与 GB/T 45654-2025、GB/T 45081-2024、GB 45438-2025 等国际 / 国家标准，让 AI 落地有口径、能验收、可追责。
二、教育及任职经历
教育背景：华南理工大学 博士研究生；中山大学管理学院 硕士（优秀硕士毕业生）。
任职经历：
2022.02—2030.11 广东省属高校大数据与计算机学院，教授
2015.12—2038.01 中清数据（广州）科技有限公司，副总经理、正高级工程师
2005.07—2015.11 广东省广播电视网络股份有限公司，主任、高级工程师
2001.01—2005.06 广东移动通信责任有限公司，助理工程师、工程师
资质与荣誉：
职称与执业资格：美国 PMP 国际项目经理、欧盟 IPMP C 国际高级项目经理
专家与顾问身份：广州市科技特派员、中山大学产融专委会人工智能专家顾问
学术兼职：美国 IEEE 会员、ICEBE 会员；多个国际期刊与会议审稿人
工程与学术成果：学术论文 23 篇、软件著作权 26 项、省级重点工程项目 8 项；技术协同覆盖 21 个地市、108 个县级分公司
个人及所率团队荣誉：2020 中国科协甄选全球创新创业项目总决赛入围；2020 广西壮族自治区创新创业大赛初创组三等奖；第五届清华校友三创大赛 TMT / AI / 大数据 全球 10 强；2020 中国（小谷围）人工智能创新创业大赛优胜奖；2019 中国创新创业大赛广州赛区互联网 10 强；教育部第十四届"春晖杯"创业大赛优胜奖；省级自然科学基金面上项目 A2020202001；2019 创客广东大数据专项赛优胜奖；2019 第六届粤港澳台大学生创新创业大赛优胜奖；2018 IEBE 极具价值 AI 新商业应用奖；南宁市青秀区科技局重点研发计划文化科技创新与应用示范单位（唯一一家）
三、授课风格特色
一句话：让培训从知识输入，走向岗位行动与组织价值。
四重优势支撑：大型工程实践（省级大型企业信息化建设、数据治理、跨区域技术协同），高校科研教学（人工智能研究与计算机专业教学，重知识体系与方法论），科技创业实战（技术管理、项目实施、企业经营与数字营销积累），行业定制落地（业务场景、合规安全、课堂实操、成果复盘）。
行业定制原则：一行业一方案、一岗位一场景、一课程一成果。
课堂四个交付物：场景诊断清单（明确业务难点、培训目标与 AI 机会）、岗位行动卡（把方法转化为具体工作任务）、互动实操模板（提供可演练、可迁移的课堂工具）、成果复盘建议（围绕成果与改进方向进行评价）。
合作流程：需求沟通 → 定制设计 → 授课实施 → 成果复盘。
三不原则：不做没有落点的演示、不堆技术名词、不回避 AI 的边界——ABCD 风险框架（问责风险、能力边界、欺骗失真、人工愚蠢）与数据脱敏、内容标识一并讲清。
效果可验证：单场 35—120 人，国家电网班组长班产出 23 份 AI 应用方案、佛山市税务班产出 12 项应用场景清单、秦安县现场产出 46 条公文与政策解读稿，课程评分 4.6—4.9 / 5.0。
