Курс, семинар, тренинг ИИ в производстве: от ассистента до агента

Практический интенсив для технологов и руководителей промышленных предприятий.

3 дня, 24 академических часа, около 40% времени — практика на кейсах участников.

Для кого:

Руководители и специалисты промышленных предприятий: технологи, конструкторы, начальники производств и цехов, специалисты по технологической подготовке производства, ТОиР, качеству и планированию. Программирование знать не нужно.

Что в итоге?

Участники смогут:

• ускорить работу с ГОСТ, ТУ, регламентами и производственными документами, используя облачные LLM и Алису Про (ИИ-ассистент в Яндекс 360);
• анализировать показатели (простои, брак, выработка) и находить узкие места и причины потерь;
• собрать агента в GigaCowork, который берёт на себя рутинный шаг процесса;
• понимать, где ИИ даёт эффект на производстве (прогноз отказов, контроль качества, запасы), а где нет;
• безопасно работать с данными предприятия и выбирать между облачным и закрытым контуром;
• выбрать пилотный проект и составить дорожную карту внедрения.

На выходе у каждого участника: личная библиотека промптов, один готовый агент, проработанный кейс со своего предприятия и план пилота на 90 дней.

Вопросы программы и регламент:

09:30 - начало регистрации слушателей. 10:00 - начало занятий. 17:00 - завершение программы обучения.

Три блока программы:

1 День.

ИИ-ассистент: документы и данные

Работа с нормативкой и таблицами, база знаний в Алисе Про

2 День.

ИИ в управлении и производстве

Анализ потерь, сценарии To-Be, первый локальный инструмент

3 День.

ИИ-агенты и внедрение

Агент в GigaCowork и план пилота

День 1. ИИ-ассистент: документы и данные.

Блок 1. ИИ с нуля: как это работает и как с ним общаться (2,5 ч)

• Простыми словами: что такое ИИ, генеративный ИИ и большая языковая модель (LLM); чем она отличается от поиска в интернете и от обычной программы.

• Как модель «думает»: она предсказывает текст, а не ищет истину. Что такое контекст и почему модель «забывает» начало длинного разговора.

• Почему ИИ ошибается: галлюцинации, устаревшие знания, уверенный тон при неверном ответе. Примеры ошибок на производственных вопросах.

• Что ИИ умеет хорошо (черновики, сводки, сравнение, разбор таблиц) и плохо (точные расчёты без проверки, свежие нормы, ответственные решения).

• Обзор инструментов: универсальные чат-ассистенты и корпоративные решения, российские и зарубежные, что доступно на вашем предприятии.

• Практикум: первый диалог. Входим в ассистента, знакомимся с интерфейсом, загружаем файл и задаём первые вопросы по нему.

• Как писать запрос: роль, контекст, задача, формат ответа, ограничения. Разбор «плохой запрос — хороший запрос» на примерах из производства.

• Как вести диалог: уточнять, возражать, просить переписать, просить показать ход рассуждений и источники. Шаблоны промптов для типовых задач.

• Практикум: каждый формулирует и улучшает три запроса к своим рабочим задачам и сохраняет их в личную библиотеку промптов.

• Как проверять ответы: сверка с первоисточником, требование ссылок, проверка расчётов. Правило: ИИ готовит черновик, ответственность остаётся на человеке.

• Безопасность для начинающих: какие данные нельзя отправлять в облако (персональные данные, коммерческая тайна, чертежи и технологии), как обезличивать, что говорит политика предприятия, чем облачный контур отличается от закрытого.

• Развенчание мифов: «ИИ заменит технолога», «ИИ всё знает», «это слишком сложно без программиста».

Блок 2. Облачные LLM и Алиса Про (2 ч)

• Алиса Про для бизнеса: анализ документов, таблиц, презентаций, аудио- и видеозаписей и переписки в почте.

• Собственная база знаний из файлов: загрузить регламенты и ТУ и получать ответы со ссылкой на источник.

• Подготовка к совещаниям, протоколы, распределение задач.

• Практикум: каждый создаёт базу знаний по своим документам.

Блок 3. Работа с нормативными документами (1,5 ч)

• Сравнение версий, поиск противоречий, краткое изложение ГОСТ, ТУ, СТО.

• Черновики инструкций, приказов, служебных писем.

• Подход RAG: поиск по большим массивам без сплошного чтения.

Блок 4. Работа с данными (2 ч)

• Excel с ИИ: формулы, очистка данных, интерпретация.

• Простои, брак, выработка: аномалии и корневые причины.

• Практикум: анализ реальной выгрузки участника.

День 2. ИИ в управлении и производственных процессах.

Блок 5. Управленческие задачи (2,5 ч)

• Планирование: этапы, сроки, ресурсы, сменные задания, распределение нагрузки.

• Сценарное сравнение (закупка или модернизация) по стоимости, срокам и качеству.

• Описание процессов As-Is, схемы, поиск потерь (ожидание, дефекты, перепроизводство) и варианты To-Be.

• Актуализация регламентов и стандартов.

Блок 6. ИИ в производстве (3 ч)

• Предиктивная аналитика: прогноз отказов оборудования по данным датчиков.

• Компьютерное зрение: контроль качества, дефекты, соблюдение техники безопасности.

• Оптимизация режимов, снижение энергозатрат, прогноз расхода и дефицита запасов.

• Требования к данным, место ИИ рядом с MES/SCADA.

Блок 7. Малая автоматизация и вайбкодинг (2,5 ч)

• Что можно сделать без программиста: калькуляторы, формы, отчёты, чек-листы.

• Практикум: создаём рабочий инструмент под задачу участника.

День 3. ИИ-агенты и внедрение.

Блок 8. ИИ-агенты (1,5 ч)

• Чем агент отличается от чат-бота: планирование, использование инструментов, автономность, несколько агентов вместе.

• Применение: ТОиР, качество, безопасность, диспетчеризация, запасы.

• Как меняется роль руководителя: ставить цели, контролировать результат, делегировать рутинный мониторинг.

Блок 9. GigaCowork (3 ч)

• Платформа Сбера для создания и управления ИИ-агентами без разработчиков: no-code интерфейс, описание логики на языке бизнес-регламентов, подключение корпоративных данных.

• Как перевести регламент в агента: цель, шаги, источники данных, права доступа, точки ручного контроля.

• Практикум: каждый собирает агента для одного рутинного шага (например, проверка заявок на соответствие регламенту или еженедельный свод по простоям) и тестирует его на своих данных.

• Когда использовать Алису Про, GigaCowork или универсальную LLM: сравнение по задачам, данным и безопасности.

Блок 10. Внедрение на предприятии (2 ч)

• Оценка готовности: инфраструктура, качество данных, компетенции.

• Выбор пилота по ценности, сложности и наличию данных; примеры удачных пилотов.

• Дорожная карта: проблема, данные, пилот, интеграция, мониторинг, масштабирование.

• Типичные ошибки и как их избежать; ответственность и контроль результатов ИИ.

Блок 11. Итоговый практикум (1,5 ч)

• Защита проекта «Мой первый ИИ-пилот»: задача, данные, инструмент, эффект, риски, шаги.

• Обратная связь и план на 30 дней.

Организационные условия участия в программе:

• GigaCowork: возможен тестовый доступ на 7 дней. Участникам нужно оформить его заранее, чтобы к третьему дню у каждого был рабочий аккаунт и срок теста не истёк.

• Алиса Про для бизнеса: платный сервис (входит в бизнес-тарифы Яндекс 360). Для практикума нужны оплаченные доступы: либо предприятие, либо организатор обеспечивает аккаунты на время курса. Лимиты запросов и состав тарифов нужно сверить с актуальной страницей.

• Детали интерфейса: блоки 2 и 9 написаны по общим функциям, без конкретных меню и кнопок; их стоит уточнить после того, как вы сами попробуете оба инструмента.