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AI大模型赋能的工业工程学科：挑战、应用、趋势及人才培养
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
AI大模型赋能工业工程学科的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1工业工程学科概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2AI大模型技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3AI大模型与工业工程的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
AI大模型赋能工业工程学科的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1技术挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1.1数据质量与规模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1.2模型可解释性与可靠性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.1.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.2应用挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2.1领域适应性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2.2伦理与法律问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2.3人才培养与团队协作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
AI大模型在工业工程学科中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.1生产优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.1.1生产流程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1.2资源配置优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.2质量管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.2.1质量预测与控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.2.2故障诊断与预防．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.3设备维护与预测性维护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.3.1设备状态监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.3.2维护策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
AI大模型赋能工业工程学科的发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.1技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.1.1模型小型化与轻量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.1.2模型可解释性与透明度提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.1.3跨领域知识融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
5.2应用发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
5.2.1智能制造与工业4.0．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
5.2.2绿色制造与可持续发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
5.2.3个性化定制与柔性生产．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
AI大模型赋能工业工程学科的人才培养．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
6.1人才培养目标与要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
6.1.1知识结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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