01
Команда
Производство, качество, инженерные службы, IT/OT, цифровизация и технические эксперты.
LYNQ ACADEMY FOR BUSINESS · ПРОГРАММА 08
Промышленный AI и корпоративные знания
Производственные use cases, качество, RAG-база знаний и безопасный промышленный пилот.
Для кого
Кому подойдёт эта программа.
Производство, качество, инженерные службы, IT/OT, цифровизация и технические эксперты.
Производство, качество, инженерные службы, IT/OT, цифровизация и технические эксперты.
10–14 недель30–50 часов5 модулей
Что изменится
Аудитория, содержание и ожидаемый результат.
Команда готовит доказательный промышленный пилот или корпоративную RAG-систему с критериями go/no-go.
02
5 модулей
Производственные use cases, качество, RAG-база знаний и безопасный промышленный пилот.
03
Итог программы
Команда готовит доказательный промышленный пилот или корпоративную RAG-систему с критериями go/no-go.
Структура
5 модулей. Ключевые темы программы.
Производственные use cases, качество, RAG-база знаний и безопасный промышленный пилот.
- 01
Process discovery
Тема 1 из 5 - 02
Baseline и данные
Тема 2 из 5 - 03
AI opportunity matrix
Тема 3 из 5 - 04
RAG и инженерия знаний
Тема 4 из 5 - 05
Pilot Charter и go/no-go
Тема 5 из 5
Артефакты программы
Что останется у компании после обучения.
Команда готовит доказательный промышленный пилот или корпоративную RAG-систему с критериями go/no-go.
01
Process Map
Артефакт программы02
Baseline
Артефакт программы03
Data Readiness Checklist
Артефакт программы04
RAG Evaluation Set
Артефакт программы05
Pilot Charter
Артефакт программы06
Go/No-Go Memo
Артефакт программыКак войти в пилот
Сначала задача. Потом программа и запуск.
На первой встрече фиксируем задачу, участников и результат, который можно проверить после обучения.
- Команда: Производство, качество, инженерные службы, IT/OT, цифровизация и технические эксперты.
- Формат: 10–14 недель · 30–50 часов
- Результат: Команда готовит доказательный промышленный пилот или корпоративную RAG-систему с критериями go/no-go.
- 01ШагРазбираем задачу
Фиксируем процесс, участников, ограничения и ожидаемый результат.
- 02ШагСобираем программу
Выбираем уроки и практику для каждой роли.
- 03ШагУчимся на рабочем проекте
Команда применяет знания к согласованной задаче компании.
- 04ШагПодводим итог
Показываем руководителю готовые материалы, выводы и следующий шаг.
Следующий шаг
Соберём программу под вашу задачу.
Фиксируем одну реальную задачу, участников и ожидаемый результат. Только после этого выбираем темы и инструменты.
Обсудить запускВсе программыЗаявка не запускает оплату или программу.
01Нужно ли обучать всех одинаково?
Нет. Общая AI‑основа может быть единой, но задания, проекты и критерии результата различаются по ролям и рабочим задачам.
02Можно ли использовать документы и кейсы компании?
Да, после согласования прав доступа, конфиденциальности, допустимых данных и безопасной среды.
03Как измеряется результат?
Сравниваем исходную точку, готовые работы, критерии качества и выбранный компанией показатель процесса.
04Можно ли начать с небольшой группы?
Да. Пилот одной функции или команды обычно даёт более управляемую обратную связь.