进入2024年以来，人工智能技术呈爆发式发展，取得了诸多突破性成果。这一技术变革浪潮也给职业教育带来巨大冲击与挑战。传统职业教育课程体系和教学模式面临更新换代压力，学生需掌握的知识技能范畴大幅拓展。智能制造作为制造业发展的新方向，对职业教育人才培养提出了全新要求。在知识层面，不仅需要掌握机械、电气等传统制造知识，还需了解人工智能、工业互联网、大数据分析等前沿技术知识。技能方面，要求学生具备智能制造设备操作、编程、调试与维护能力，以及数据分析处理和解决复杂问题的能力。
莱茵科斯特积极布局和探索“人工智能+职业教育”的产教融合解决方案，依托中德（淄博）数字经济暨智能制造赋能中心的软硬件资源，全力打造“AI+产业应用”驱动的职业教育服务体系，聚焦智能制造、工业互联网、数字技术等领域，构建“教-学-训-评-就”全链条AI赋能体系。
莱茵科斯特的解决方案与实施路径
01建立大模型及算力
积极开展针对Deepseek模型本地化部署和微调训练研究，自筹资金采购硬件算力平台，建立莱茵科斯特大模型和算力平台，通过动态知识注入机制，将外部知识库实时接入（如企业设备标准文档、设备手册、管理及工艺流程），通过RAG技术，结合自研的MES系统和云平台实现对企业生产设备故障检测与诊断，构建多模态的生产数据分析系统。同时整合莱茵科斯特RK数字化工厂系统，提供全生命周期的生产数据源，数据脱敏后可支持人工智能和智能制造实训平台的真实数字化实训环境。
02构建工业数据湖
通过莱茵科斯特工业云平台建立产教融合工业大数据池，集成故障数据集、预训练模型和RK数字化工厂的真实生产数据，通过数据脱敏处理，建立联邦工业数据中心，形成完整有效的实训数据集。比如，以RK数字化工厂为工业大数据母版，通过向客户开放该数据池，让学生对生产数据进行分析，学生通过数据挖掘和分析，发现和优化生产过程中的潜在问题，并提出优化方案。
03开发算法模型库
基于莱茵科斯特专属的Deepseek本地大模型，打造Tensorflow、Opencv、Pytorch为主的机器学习和深度学习框架的工业AI沙箱环境，建立NLP分析、知识图谱库、计算机视觉、推荐算法为主的引擎服务，通过搭建的云边端系统搭建轻量化微调平台，学生可基于YOLO预训练模型开发缺陷检测方案，训练周期可控制在单课时内。学生利用该平台针对PCB电子元件、设备振动等的缺陷检测进行模型开发，经过简单的标注和训练，即可开发出能够准确检测出元件多种缺陷的视觉检测系统。
当前，莱茵科斯特将紧跟人工智能领域的发展趋势，继续深耕在智能制造机器人技术、自动化生产线、工业物联网（IIoT）数字化字数应用等优势资源，推动人工智能与制造业的融合，发挥研究、生产、销售、服务、培训一体化产教融合型企业优势，扎实推进技术创新支撑服务体系和人才培养体系创新实践，服务区域科技链、产业链、教育链、人才链、创新链融合发展。
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