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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：长城汽车32名总经理梯队干部（分4组，每组8人，设组长1名）
授课形式：政策对标式案例教学 + 四步闭环教学法
授课天数：5 天
课程背景| Course Background
政策导向与行业困局：国家《“十五五”智能制造发展规划》明确要求2027年规模以上制造业企业基本普及数字化、重点行业骨干企业初步实现智能决策；汽车行业正从“机械定义”向“软件定义、数据驱动”转型，但多数车企AI落地停留在单点试验，面临“技术与业务两张皮、组织协同不畅、投入产出不清晰”等共性问题，高管层的战略认知与落地路径设计成为破局关键。
课程逻辑：采用“政策对标—技术边界—架构设计—方案推演—价值落地”主线，嵌入“理论精讲→案例印证→小组讨论→实操产出”四步闭环，最终串联全课知识点，确保高管团队可带回可执行的决策框架。
长期收益：帮助长城汽车构建“战略-组织-AI技术”三位一体的落地思维，缩短AI项目从决策到见效的周期，降低试错成本，支撑“十五五”智能制造升级目标。
课程收益| Program Benefits
1. 识别制造业AI落地的3个核心业务场景与组织变革触发点，对齐国家智能制造政策要求
2. 掌握AI能力边界判定方法，规避制造业AI落地的4类典型技术风险
3. 输出本部门AI落地场景优先级清单，明确资源投入与责任分工框架
4. 设计AI驱动的组织效能提升路径，覆盖权责调整、考核优化、人才适配
5. 形成可复用的AI项目决策工具包，支撑后续在岗实践落地
课程大纲| Course Outline
09:00-10:30
10:30-10:45
茶歇
10:45-12:00
12:00-12:15
课程总结与行动计划
课程导入
1. 政策锚定：解读《“十五五”智能制造发展规划》《“人工智能+”行动实施方案》中与汽车行业相关的条款，明确国资监管与行业考核导向
2. 痛点切入：展示3家头部车企AI落地的“投入产出比”数据，点出“高管决策偏差”是导致项目失败的核心原因
3. 全景图与分组：发布课程逻辑框架，明确4个小组对应“研、产、供、销”四大业务域，埋下推演项目背景——“长城汽车某基地AI升级项目”
① 理论知识（20分钟，懂原理）
政策对标：工信部《智能制造典型场景参考指引（2025版）》中“研产供销服”核心场景的技术要求
技术边界：大模型/工业大模型在制造业的能力边界（区分“能做什么”“不能做什么”，明确幻觉控制、数据安全、实时性约束）
组织逻辑：AI落地对组织架构的三层影响——决策层（数据驱动决策占比提升）、执行层（人机协同模式重构）、支撑层（IT/OT融合团队组建）
价值公式：组织效能提升=AI场景渗透率×流程重构深度×人员适配率（量化高管决策的三个核心变量）
② 案例讲解（30分钟，见真章）
案例：美的集团家用空调事业部“AI+排产”项目（对应“产”领域）
实施背景：订单波动大、排产人工依赖度高、库存周转率低
落地路径：先打通MES/ERP数据（DCMM二级达标）→部署工业排产大模型→重构计划部与生产车间的权责划分
成效：排产效率提升42%，库存周转率提升18%，计划部编制精简15%
踩坑点：初期未考虑一线调度员的操作习惯，导致系统上线后抵触严重，后通过“人机协同试点”解决
③ 小组讨论（15分钟，自己想）
主题：分析本小组对应业务域（研/产/供/销）当前最痛的3个问题，判断哪些可通过AI解决，哪些需要组织变革配合
目标：初步筛选AI落地候选场景，明确技术与组织的协同需求
工具：制造业AI场景评估矩阵（从“业务价值、技术可行性、组织适配性”三个维度打分）
预期产出：每组列出3个候选场景及初步判断
④ 实操落地（15分钟，动手做）
任务：各组基于讨论结果，填写《AI场景优先级清单》（含场景名称、业务痛点、预期效能提升指标、组织变革需求）
交付产出物：4份《AI场景优先级清单》（每组1份）
点评：讲师针对每份清单的可行性进行点评，重点纠正“重技术轻组织”“场景过于宏大”等问题
工具交付：发放《制造业AI场景评估矩阵》（Excel版，含自动评分公式）
① 理论知识（15分钟，懂原理）
落地步骤：制造业AI落地“五步法”——场景诊断→数据治理（DCMM对标）→技术选型（信创适配要求）→组织适配→迭代优化
资源模型：AI项目资源投入“433”原则——40%用于数据治理、30%用于组织变革、30%用于技术采购（纠正“重技术轻数据和组织”的常见误区）
风险框架：制造业AI落地的四大风险——数据安全风险（汽车数据合规）、技术适配风险（OT系统兼容性）、组织阻力风险（部门利益重构）、投入产出风险（短期难见效）
治理要求：AI驱动的组织变革要点——决策权限下沉（数据授权）、考核指标调整（增加AI贡献度）、人才梯队建设（复合型人才占比）
② 案例讲解（15分钟，见真章）
案例：某头部车企（一汽解放）“AI+供应链”项目（对应“供”领域）
实施背景：供应商交付准时率低、应急响应慢、采购成本高
落地路径：搭建供应链数据中台（整合200+供应商数据）→部署需求预测大模型→重构采购部与生产基地的协同机制（建立联合决策小组）
成效：供应商交付准时率提升23%，应急响应时间缩短40%，采购成本降低8%
踩坑点：初期未明确数据共享的权责划分，导致供应商数据接入率低，后通过签订《数据共享协议》+建立数据收益分配机制解决
案例对应点：验证“组织协同机制设计”是供应链AI落地的核心前提
③ 小组讨论（15分钟，自己想）
主题：针对第 一讲输出的“优先级场景”，讨论落地所需的资源（资金、人员、数据）、可能遇到的组织阻力及应对策略
目标：形成初步的资源需求与风险应对框架
工具：组织变革影响分析表（分析AI落地对各部门的权责影响、人员影响、考核影响）
预期产出：每组列出3项核心资源需求、2个主要组织阻力及初步应对思路
④ 实操落地+扑克牌微推演（30分钟，动手做）
任务1（15分钟）：各组完善《AI落地行动计划表》，包含场景、实施阶段、资源需求、责任部门、风险预案
任务2（15分钟）：扑克牌微推演
角色分组：每组设“总经理”“IT总监”“业务总监”“财务总监”4个角色（8人分工扮演）
牌面设计：28张牌分为四类——
政策合规卡（6张）：如“数据出境安全评估要求”“信创适配强制要求”
技术选型卡（8张）：如“工业大模型采购”“边缘计算节点部署”
资源约束卡（8张）：如“预算削减20%”“核心人员流失”
风险应对卡（6张）：如“供应商数据接入延迟”“一线员工抵触”
流程：每组抽取3张牌（模拟真实决策场景），基于牌面约束调整《AI落地行动计划表》，并陈述调整逻辑
交付产出物：4份修订后的《AI落地行动计划表》（含决策调整记录）
点评：讲师重点点评“资源分配的合理性”“风险预案的可操作性”“组织协同的有效性”
工具交付：发放《AI落地资源测算模型》（简化版，含人员、资金、数据资源测算公式）
七、课程总结与行动计划
1. 知识图谱回顾：串联“AI趋势→场景选择→落地步骤→组织变革→风险应对”全链路逻辑，强化高管决策框架
2. 推演成果点评：总结各组行动计划的共性亮点与普遍不足，明确后续优化方向
3. 岗位迁移行动计划：
• 个人任务：每位学员3天内完善本部门AI落地行动计划，提交至人力资源部
• 组织任务：由战略部牵头，1周内汇总各组计划，形成长城汽车AI落地场景清单（初稿）
• 责任分工：明确各组长为本部门AI落地第 一责任人，讲师提供1个月线上辅导支持
讲师背景| Introduction to lecturers
冰洋老师 企业架构与AI融合实战专家
授课风格
授课风格注重实战，通过将技术原理与实际生活中的例子相结合，使学员更易理解与掌握。
课程中穿插幽默故事（大多出自武侠小说），增加趣味性。
注重互动引导和启发式教学，在实验环节不拘泥于教材，灵活调整，帮助学员内化知识。
可承接定制课程或专项课程，满足企业需求。
可中英文授课
▨ 技术基础：科班出身&专业认证 ▨
北京航空航天大学-软件工程（大数据方向）硕士
工信部AI智能体工程师
工信部信创高级系统架构师
中兴接入网高级讲师认证
微软Azure云专家认证
腾讯TCA和TCP认证
华 为5个方向售前专家级认证
▨能力塑造：大企专业技术支持 ▨
曾任：华 为技术服务有限公司 | 售后技术支持（接入网）
曾任：腾云忆想（腾讯云）科技有限公司 | 售前架构师
曾任：北京智讯天成科技公司 | 售前技术支持（大数据）
曾任：北京泰策科技（东方通）有限公司 | 高级产品经理
▨实践产出：国 家 级标杆项目攻坚 ▨
1）政务：曾构建国 家 级【政务云灾普沙盘系统】与【政务应急行业产品矩阵】，累计促成数千万金额订单签约与中标；
2）金融：曾参于某国有商业银行信创项目改造，并完成整体高并发访问架构设计。同时参于某互联网银行智能运维项目，将银行150多套系统进行详细规划设计，完成业务运维初期规划，为未来智能运维实践打下基础；
3）高校：参于多家国内重点高校的大数据及人工智能，校企共建项目规划设计，绘制相应总体架构文件，引入BAT及相关产品在教育行业的有效落地与教育实践；
▨ 沉淀赋能：知识沉淀&行业影响 ▨
1）发表《基于知识图谱的应急决策型》获国际大数据会议优秀论文；
2）参于制定应急部省两级数据治理总体规划，打通“横向到边，纵向到底”五维数据管道
3）曾任华 为ICT大赛华北区评委，带队获全国技术对抗赛金奖，培养金牌讲师3名；
4）搭建“高校-企业”联合实训平台，指导北邮/北交大学生完成5G前传网络设计论文12篇，其中3篇获IEEE通信会议优秀论文；
冰洋老师拥有华 为、中兴、腾讯多年大数据与AI、智慧政务-应急、数据中台项目经验，服务政企、银行、运营商客户，具备良好的关键路径拆解和项目推动能力，可独立进行数据产品规划设计，完成项目全程管理，擅长从技术架构到商业价值的转化，是“技术里懂业务，业务里懂技术”的优秀数字化转型实战专家
实战经验
▉千万级项目方案输出：头部企业级复杂数字化方案架构与落地▉
→具备主导超大型、高复杂度数字化转型项目全生命周期的顶层架构能力与实战落地经验，在政企、金融、通信等关键领域均有深度实践：
01-某央企直属企业信创高并发解决方案（百万级）：总体扩容方案，架构设计；
02-某省应急信息化总体项目（千万级）：项目预算拆分，功能及软硬件架构拆解分配；
03-数梦工场科技投标方案（百万级）：数据治理项目总规设计方案；
04-某省智慧校园项目（千万级）：四大模块规划校企业合作的人工智能项目落地；
——▉政务/高校/大企技术保障：高并发复杂数字化系统稳定保障与效能优化：
→拥有保障大规模数字化基础设施（网络、云、数据中心）超高可用性与性能优化的卓越技术功底及应急处置能力，并能系统性提升运维效率：
01-复杂系统稳定保障
☛参与【全国两会期间WLAN网络稳定运行保障】，完成日均10TB流量监控及异常流量预警，支撑零重大事故目标达成；
☛参与【清华百年校庆话务保障】，快速定位UA5000设备主备切换故障，通过抓包分析优化信令流程，故障恢复时效缩短60%；
☛主导【智联招聘语音业务瞬断故障排查】，通过协议分析定位核心网信令异常，实现4小时恢复服务，客户满意度达100%；
02-商业驱动的数字化架构设计
☛设计【省级应急管理平台架构】，拆解过亿预算模块，腾讯云产品占比达85%；
☛构建【政务云灾备沙盘系统】，演示3次即促成千万级订单签约；
☛打造【“林火预警-灾普管理”产品矩阵】，中标冬奥森林防火项目，千万级项目；
☛开发【行业级Demo工厂】，年产出演示系统47套，客户转化率提升35%；
——▉技术赋能培训：方法论与工具化驱动的数字化能力沉淀与规模化赋能▉——
→善于将前沿技术实践与复杂项目经验，提炼为可复制可推广的方法论体系、标准化工具及高效培训范式，实现知识资产沉淀与团队能力跃迁，推动行业最 佳实践落地：
01-为华 为编制《接入网典型故障处理手册》，在华 为SUPPORT平台发布，下载量超5000次；开发《WLAN网络健康度评估模型》应用于全国30+省级运营商网络优化，故障率下降40%；
02-主导中国移动/联通/电信省级分公司技术赋能，覆盖GPON/10G PON全场景运维（年均培训200+人次），输出《光网城市组网规范》等5套标准化课件，客户认证通过率提升至95%；设计“理论-沙盘-实战”三阶培训模式，完成全国30+地市三网融合项目技术宣贯，方案落地效率提升40%；
03-为中软信息编制《大数据产品矩阵白皮书》被集团采纳为标案模板，2022年复用率达70%；开发解决方案“一指禅”知识库，沉淀327个场景案例，售前效率提升40%；
04-为石油/铁路行业定制《工业级组网方案设计》课程，结合华 为NE40E/中兴ZXONE设备特性开发故障模拟沙盘，助力客户技术团队故障处理时效缩短50%。
部分项目/授课经验：
| 部分项目落地 | |||
| 序号 | 项目名称 | 项目内容 | 成果 |
| 1 | 高并发项目-信创项目 （某国有大银行） | 满足客户侧从原有100并发的业务需求向300并发的目标实现，并预留出后期扩容至500并发的预留容量，主导输出合理扩容方案，绘制数据架构图，同时制定相关报价策略 | 主导200+万的二期项目总架构，项目顺利落地，为该行信创项目打下基础 |
| 2 | 大数据运维-运维项目 （某互联网银行） | 为改变多系统第三方开发运维的现状，需要对全部100+系统进行性能测试并优化，实行POC 实施部署，同时结合实际业务痛点给出运维建议 | 客户侧整个部门开始使用公司产品做为运维必备工具，银行150多套系统的运维监控落地，开创了全国智能运维的银行先例 |
| 3 | 智某慧政务：智慧应急相关项目（政务数字化转型） | 参与部省两级数据表治理任务书编制，整合入输出相关方案以及科罗迪执行的技术架构及业务架构，从技术角度指出相关信息流的流向及辅助支撑工作 | 完成某应急指挥信息平台项目，千万级项目 |
| 4 | 数据治理，数据中台相关项目 （某政务数字化转型项目） | 前期对接客户需要，引导确认数据侧的具体功能要求，并依超相关数据安全要求输出相关产品能力，打造行业产品矩阵 | 完成应急部省级数据治理总体规划的编制工作与相关数据治理项目招投标工作，入围两个省级数据治理项目，并输出应急行业产品矩阵 |
| 5 | 某政务应急-灾害风险普查Demo项目（政务产品打造） | 为相应国家应急部减灾司关于全国第 一次灾害风险普查，需通过信息化手段开发相关Demo平台；负责将相关业务理解转化为产品可定制开发的相关模块，并梳理相灾普重点，展示最终成效 | 输出地市级平台灾普信息化统计工具，方便一线人员操作及相关信息汇总 |
| 部分授课案例 | |||
| 序号 | 企业 | 课题名称 | 期数 |
| 3 | 华 为 | 《故障定位七步法》《协议深度解析》 | 12期 |
| 4 | 移动/联通/电信 | 《GPON/10G PON全场景运维》 | 10期 |
| 1 | 河北联通 | 《三网融合—PON网络技术落地实践》 | 8期 |
| 2 | 北京移动 | 《PON技术在全程全网模式下的发展与展望》 | 1期 |
| 5 | 北京某部委 | 《DeepSeek的发展趋势及赋能应用》 | 1期 |
| 6 | 自媒体 | 《AI写作实训练营》 | 1期 |
主讲课程
《央国企信创攻坚：数据资产入表实战与自主可控路径》
《数据分析实战训练营——从数据分析到业务决策》
《数据治理体系构建——从合规入表到价值释放》
《AI智能体工程：从对话工具到自主任务执行》
《AI驱动数字化转型：破局与重塑之路》
《AI办公效率提升实战》
部分授课照片
| 某纺织业 《企业数据管理知识体系框架构建和应用》 | 某装备集团 《智造强基地装集团AI全员赋能与场景落地实战》 | |
| 某移动通信 《网络领域管理者AI通识与实践》 | 公开课 《AI+信创：数据安全合规与应急响应实战工作坊》 | |
| 某渤海地质服务 《从可观测性到故障自愈的体系化构建》 | 某邮政集团 《OpenClaw自动化工作流:驱动业务增长的数据智能引擎》 | |
| 中海油能源 《AI智能体架构与应用原理》 | 内蒙古交通集团 《AI办公效率提升》 | |
| 《追根溯源 精准分析——AI赋能业务的数据思维与应用实践》 | 某信息产业 《AI智能体》 |
部分服务客户
通信行业:中国移动、中国电信、中国联通、中国广电金融行业:中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、中关村银行政府：国家应急管理部、交通运输局、省应急厅、天津滨海新区政务、张家口崇礼应急局、多所985/211高校……
生产行业：核工业集团、
部分客户评价
冰洋老师的课程相当干货。从最经典的保安四问开始讲解。带我们了解AI提示词怎么讲才能够让AI更好进行理解。这也让我们简介了解了AI写作的基础。同时，针对AI提示词。冰洋老师还通过4个要点进行提问。
——某司 运营部负责人 张总
当然，学会使用AI写作还不够，更重要的是要学会如何优化它生成的内容。冰洋老师慷慨地分享了三个步骤，让我能够轻松地提升AI作品的质量。这三个步骤既简单又实用，真的是让我受益匪浅。最后，当老师讲到“AI+日媒体”变现更合理时，我的眼睛都亮了!原来，AI写作不仅能帮我作出高质量的内容，还能助我在自媒体领域实见变现，比如在公众号，小红书等的变现，这简直就是锦上添花啊！
——某自媒体创业达人 张总
冰洋老师的课程非常落地，实践经验丰富。同时又能够从一些日常故事中去讲解技术，在学习的过程中不单单能够加深理解，也能够对日后的运维工作有了很大帮助。从冰洋老师的一个个武侠故事中，更加能够理解产品的特性与技术原理。
——某省运营商 运维部负责人 刘总
冰洋老师《DeepSeek发展趋势及赋能应用》课程内容前沿且实用，紧扣行业脉搏，案例丰富详实。教学设计逻辑清晰，环节紧凑，有效引导学员理解与参与互动。授课风格深入浅出，表达生动形象，富有感染力，充分调动了学习热情。整体课程价值高，学员收获显著。
——某部委 李总
老师的《数据分析实战训练营》课程内容设计精炼实用，紧扣“从分析到决策”目标，案例真实且工具讲解到位。教学设计逻辑清晰，层层递进，结合大量实操练习确保技能掌握。授课风格生动细致，讲解深入浅出，互动性强，有效激发学员思考与参与热情，大家的反响很热烈。
——某银行 支部负责人 王总
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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