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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：建龙集团中高层管理人员（各厂厂长、生产/质量/设备总监、供应链负责人、信息化/数据部门骨干等）
授课形式：核心方法：政策对标式案例教学 + “理论—案例—讨论—实操”四步闭环 + 扑克牌项目推演
授课天数：1 天
课程背景| Course Background
当前，全球钢铁行业正处于“双碳”约束与“新质生产力”驱动的战略转型期。建龙集团作为行业领军者，在产能优化、精益制造与供应链协同上面临更高要求。然而，中高层管理团队在拥抱AI时代时普遍面临“三重门”：角色认知之困（主管仍停留在传统指令型管理，未向数据赋能型转变）、组织架构之阻（IT与OT融合不畅，缺乏敏捷敏捷创新机制）、数据治理之痛（海量生产与经营数据沉睡，数据孤岛严重，AI应用缺乏高质量数据底座）。尤其在“数据要素×”与“人工智能+”行动背景下，AI已不仅是提效工具，更是重构钢铁核心竞争力的基础设施。
本课程采用“政策对标—架构设计—场景推演—价值落地”的逻辑闭环，专为建龙中高层量身定制。课程摒弃空洞的技术科普，从管理者面临的“带团队、调组织、治数据、落场景”四大核心命题切入，采用“理论精讲—案例剖析—小组讨论—实操落地”四步闭环教学法。全程贯穿架构师视角，上午聚焦“人与组织”的重塑与数据治理底座，下午深入钢铁行业真实业务场景（如智能排产、废钢判级、能耗优化），并在收尾通过“扑克牌项目推演”全景复盘，确保学员“带着痛点来，拿着方案走”。
对学员而言，将完成从“AI旁观者”到“AI布道者与架构者”的认知跃迁，掌握评估与推动AI项目落地的核心方法论。对建龙集团而言，将有效降低跨部门协同成本，激活沉睡的工业数据资产，为后续申报CMMM（智能制造能力成熟度）与DCMM认证奠定组织与数据基础，真正将技术红利转化为企业的降本增效与高质量发展势能。
课程收益| Program Benefits
1. 重塑管理角色认知：掌握AI时代管理者“人机协同”的新定位，能够制定团队数字化能力提升与转型路线图。
2. 构建敏捷组织机制：理解IT与OT融合的架构逻辑，能够设计适配AI创新落地的跨部门协同机制。
3. 掌握数据治理框架：运用DCMM方法论，识别钢铁业务核心数据资产，制定“采-存-管-用”数据治理初步策略。
4. 洞察钢铁高价值场景：运用场景ROI评估矩阵，精准识别炼钢、轧制、供应链等环节的AI提效切入点。
5. 输出落地实施蓝图：通过扑克牌项目推演，完成一份针对本部门的“AI应用落地实施路线图”。
课程大纲| Course Outline
课程导入
开场破冰：从一个真实钢铁厂“老法师经验”被AI大模型精准替代的案例切入（如废钢AI判级超越人工质检），引发管理者危机感与使命感。
全景图发布：展示建龙集团“主管角色—组织架构—数据治理—业务场景”四位一体的AI转型全景图，说明“四步闭环+收尾推演”的学习路径。
分组与实战背景发布：组建“炼铁先锋”、“轧制智控”、“供应链协同”等虚拟战队，发布贯穿全天的扑克牌推演项目背景（如：为某产线设计并推进一个千万级降本目标的AI项目）。
① 理论知识（懂原理）：
知识点一（主管角色）：从“指令下达者”到“人机协同架构师”——碳硅并举的管理新范式。
知识点二（组织演进）：钢铁企业从“职能驱动”到“数据驱动”的敏捷组织设计。
知识点三（落地路径）：建立“业务专家+数据分析师+IT开发”的铁三角创新机制。
② 案例讲解（见真章）：
案例名称：某大型钢企“AI预测性维护”项目停滞复盘。
关键挑战：设备科长与IT部门互相推诿，因组织未对齐导致好技术落不了地。
③ 小组讨论（自己想）：
讨论主题：盘点本部门在推进数字化项目时的“部门墙”与协作断点。
预期产出：梳理出3个典型协作痛点及背后的机制缺失。
④ 实操落地（动手做）：
实操任务：绘制本部门“AI创新铁三角”责任矩阵RACI图。
交付产出物：部门级AI推进组织架构图与角色分工表。
① 理论知识（懂原理）：
知识点一（政策对标）：“数据要素×”与DCMM认证对钢铁企业的战略意义及国资监管要求。
知识点二（治理框架）：工业数据“采-存-管-用”全生命周期治理框架，破解数据孤岛与质量低下的核心方法。
知识点三（资产化路径）：结合“数据资产入表”，如何将高炉运行数据、能耗数据转化为可量化的组织资产。
② 案例讲解（见真章）：
案例名称：宝钢“数据治理体系化建设”赋能AI智能排产案例。
关键挑战：如何平衡生产数据的实时共享与安全保密红线。
③ 小组讨论（自己想）：
讨论主题：结合本部门业务，哪些数据是“脏数据”？哪些是未被挖掘的“金矿”？
预期产出：识别阻碍本部门AI应用的前3大数据质量问题。
④ 实操落地（动手做）：
实操任务：针对某一核心业务（如原料采购或能源调度），设计数据分类分级与确权流通初步清单。
交付产出物：核心业务数据资产目录与治理优先级矩阵。
① 理论知识（懂原理）：
知识点一（技术选型）：预测式AI（工艺参数优化、设备预测维护） vs 生成式AI（智能报表、检修方案生成）的适用边界。
知识点二（场景挖掘）：运用“场景四象限法”（高频/低耗、高频/高耗、低频/高价值、低频/低价值）识别钢铁业务切入点。
知识点三（价值评估）：AI项目ROI（投资回报率）测算模型与风险防范机制。
② 案例讲解（见真章）：
案例名称：建龙/行业标杆“废钢AI智能判级系统”落地全过程拆解。
关键挑战：从模型实验室高精度到产线恶劣环境下的鲁棒性衰减问题。
③ 小组讨论（自己想）：
讨论主题：如果明年部门有一笔AI预算，最应该投在哪个环节？
预期产出：形成2个高潜力的AI应用候选场景。
④ 实操落地（动手做）：
实操任务：使用AI场景价值评估矩阵，对候选场景进行“业务价值度、实施难度、安全风险”打分。
交付产出物：部门级AI应用场景优选地图及ROI测算表。
综合实践：扑克牌项目推演
推演主题：“建龙XX厂AI数字化转型项目”从0到1全流程沙盘推演。
推演目标：贯通团队、组织、数据、场景四模块知识，提升中高层对项目全局的整体把控与风险应对能力。
牌面与流程设计：
学员抽取角色卡（厂长/CIO/业务主管/IT负责人），面对抽到的任务卡（如：降低某高炉能耗3%）。
通过打出资源卡（数据资源/预算）与决策卡（技术路线选型/组织调整），同时应对随机触发的风险卡（如：一线工人抵触、数据泄露合规审查）。
交付产出物：各小组形成1页纸的《AI项目实施路线图》。
路演与复盘点评：讲师从“战略对齐度、技术可行性、组织保障力”三维度进行高压质询与打分。
七、课程总结与行动计划
1. 知识图谱回顾：以“人-组-数-景”为主线，串联全天四步闭环所学知识网络。
2. 扑克牌推演成果展示与复盘点评：评选“最 佳AI战略推演战队”，点评方案落地短板。
3. 行动计划：
每位学员使用“531行动计划表”，写下5个核心收获、3个回岗后立即开展的管理动作、1个拟在未来三个月内启动的部门级AI试点规划。
明确责任分工与下一步推进时间表。
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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