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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：管理者
授课形式：内训
授课天数：1 天
课程大纲| Course Outline
• 树立 “从业务视角识别 AI 价值” 的思维
• 掌握华为 AI 场景识别、规划、落地的全流程方法
• 能识别企业核心竞争力相关的战略性 AI 场景
• 视角突破：跳出技术迷雾，聚焦业务价值（60 分钟）
• 方法落地：AI 场景全流程识别与规划（60 分钟）
• 价值创造：战略性场景识别与落地（60 分钟）
• 总结与互动答疑（15 分钟）
• 误区 1：盲目追新（跟风上大模型、多模态，忽视业务需求）
◦ 案例：某企业投入千万上大模型，仅用于 “文档生成”，未解决核心业务痛点
• 误区 2：单点技术依赖（只关注 AI 算法，忽视数据、流程、组织配套）
◦ 案例：某生产企业上线 AI 质检模型，但因数据标注不规范，准确率仅 70%，无法落地
• 误区 3：追求 “大而全”（一次性覆盖所有场景，资源分散导致失败）
◦ 案例：某企业同时推进 10 个 AI 场景，最终仅 2 个落地，浪费大量资源
• 起点：以业务目标为导向（如 “降本 15%”“研发周期缩短 20%”“客户满意度提升 10%”）
• 路径：从业务痛点反向推导 AI 需求（痛点→需求→AI 解决方案）
• 终点：以价值落地为衡量标准（不看技术多先进，看是否解决实际问题）
• 华为逻辑案例：从 “研发仿真周期长” 痛点→“缩短仿真时间” 需求→“AI 辅助仿真” 场景
• 原则 1：场景聚焦（优先选择 “高频、高痛、高价值” 场景，避免 “小而散”）
• 原则 2：小步快跑（采用 “MVP（最小可行产品）” 模式，快速试点、快速迭代）
• 原则 3：持续迭代（根据业务变化调整 AI 场景，避免 “一劳永逸”）
• 华为实践：AI 辅助研发场景，先试点 “某部件仿真”（MVP），验证成效后再推广至全产品线
• 步骤 1：业务痛点全面调研
◦ 调研对象：业务部门负责人、一线员工、客户（按需）
◦ 调研工具：痛点访谈提纲（含 “场景描述、痛点频率、影响范围、现有解决方案”）
◦ 华为调研案例：研发部门痛点调研，发现 “图纸审核耗时久、错误率高” 等 5 类核心痛点
• 步骤 2：场景初筛（排除 “不可行” 场景）
◦ 筛选标准：数据可获取（是否有足够高质量数据）、技术可实现（现有 AI 技术能否解决）、投入可控（成本是否在预算内）
◦ 工具：场景初筛 checklist（每满足 1 个标准打√，≥2 个√进入下一环节）
• 步骤 3：价值预判（评估 “值不值得做”）
◦ 评估维度：业务价值（降本、增效、创新）、战略价值（是否支撑核心竞争力）、落地难度（技术、组织、流程难度）
◦ 工具：场景价值 - 难度矩阵（优先选择 “高价值、低难度” 场景）
• 输出物：AI 场景候选清单（含场景描述、痛点、价值预判、可行性分析）
• 步骤 1：优先级排序
◦ 排序方法：加权评分法（业务价值 40%、战略价值 30%、落地难度 30%，总分高者优先）
◦ 华为排序案例：将 “AI 辅助研发仿真”（总分 85）排在 “AI 客户服务”（总分 70）之前
• 步骤 2：资源匹配
◦ 资源类型：人力（业务、技术团队）、物力（算力、数据）、财力（预算）
◦ 规划方法：为每个场景制定资源需求表，确保优先场景资源充足
• 步骤 3：路线图制定
◦ 时间维度：短期（1-3 个月，试点）、中期（3-6 个月，优化）、长期（6-12 个月，规模化）
◦ 里程碑：明确每个阶段的核心任务与交付物（如短期交付 “场景试点报告”）
• 输出物：AI 场景规划路线图（含优先级、资源配置、时间节点、里程碑）
• 步骤 1：原型验证（快速试错）
◦ 核心任务：搭建最小化 AI 原型，用小批量数据测试效果
◦ 华为验证案例：AI 质检场景，先用 1000 张缺陷图片测试模型，准确率达标后再扩大数据量
• 步骤 2：效果评估（量化价值）
◦ 评估指标：业务指标（如 “质检效率提升率”）、技术指标（如 “模型准确率”）
◦ 评估方法：对比试点前后数据，形成效果评估报告
• 步骤 3：规模推广（复制成功）
◦ 推广策略：先在同类型业务部门复制，再跨部门推广
◦ 配套动作：员工培训（操作方法）、流程优化（适配 AI 场景）
• 输出物：场景落地报告（含验证结果、评估数据、推广计划）
• 特征 1：与核心竞争力强关联（如制造业的 “研发设计、生产制造” 场景，直接影响产品质量与交付效率）
• 特征 2：长期价值显著（不仅解决当前痛点，还能构建长期竞争壁垒，如 “AI 驱动的客户洞察” 场景）
• 特征 3：可规模化扩展（能从单个场景扩展到全业务链，如 “AI 供应链优化” 从 “库存管理” 扩展到 “订单、物流、生产” 全流程）
• 案例 1：研发领域 ——AI 辅助产品设计
◦ 识别逻辑：研发是华为核心竞争力，“设计周期长、迭代慢” 是核心痛点，AI 可通过 “仿真优化、参数推荐” 解决
◦ 落地成效：产品设计周期缩短 30%，研发成本降低 25%，新品上市速度提升 20%
• 案例 2：生产领域 ——AI 预测性维护
◦ 识别逻辑：生产设备停机影响交付，“故障后维修” 成本高，AI 可通过 “设备数据监测→故障预警” 提前预防
◦ 落地成效：设备故障率降低 40%，维护成本减少 35%，生产效率提升 15%
• 案例 3：供应链领域 ——AI 智能调度
◦ 识别逻辑：供应链是 “华为生命线”，“供需失衡、调度低效” 导致库存成本高，AI 可通过 “需求预测、智能调度” 优化
◦ 落地成效：库存周转率提升 20%，缺货率降低 18%，供应链成本减少 12%
• 步骤 1：梳理核心业务链（如企业可梳理 “研发→生产→装配→测试→交付” 链）
• 步骤 2：识别各环节核心痛点（如研发环节 “图纸审核慢”、生产环节 “零件加工精度低”）
• 步骤 3：评估痛点对核心竞争力的影响（影响大的痛点优先）
• 步骤 4：判断 AI 能否解决（结合数据、技术可行性）
• 步骤 5：形成战略性场景清单（按影响程度排序）
• 机制 1：定期复盘（每季度 review 场景效果，是否仍支撑核心竞争力）
• 机制 2：技术迭代（跟踪 AI 新技术，如大模型、多模态，优化现有场景）
• 机制 3：业务协同（随着业务扩展，同步扩展 AI 场景边界，如从 “单产品研发 AI” 扩展到 “多产品协同研发 AI”）
• AI 场景识别的核心：从 “业务痛点” 出发，而非 “技术热点”
• 全流程方法：识别（找场景）→规划（定路线）→落地（见价值）
• 战略性场景是企业 AI 转型的 “关键突破口”
• 企业集团核心业务链的 AI 场景识别建议
• 战略性场景落地过程中的组织协同问题解答
讲师背景| Introduction to lecturers
李檀老师 数字化转型专家/生成式AI应用专家
讲师资历
上海交通大学 客座教授 / 研究员
对外经济贸易大学 特邀AI顾问
国家统计局特聘AI专家
中国民营科技实业家协会专精特新专业委员会行业专家
中德（大湾区）工业互联网创新平台 副主任
西门子大湾区数字化技术赋能平台 副主任
工信部电子标准院智能制造成熟度标准专家组成员
中国工业4.0协会专家委员
中德智能制造联盟专家委员、装备制造行业召集人
中国电子商会投融资工作委员会数字化专委会委员
原华为L5数字化转型专家 / 字节跳动资深AI专家
实践/学术背景
曾任：徐工集团 副总/首席咨询师
曾任：8年 华为 制造行业数字化军团 GTS首席专家 / 华为大学 金牌讲师
曾：作为博世汽车部件（苏州）有限公司的工业4.0样版工厂的数字化专家，参与博世汽车电子和零部件工厂的数字孪生项目，也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务
现任：字节跳动 企业解决方案事业部首席智能制造专家 / 资深AI专家
企业信息化领域连续创业者（新三板上市一家，央企上市公司并购一家）
20年企业信息化、数字化工作经验
10余年IT行业工作经验，熟悉物联网、云计算、人工智能等相关新技术在智能制造领域的应用，熟悉制造企业生产管理流程及信息化方法，在制造企业信息化规划、项目管理、风险管理、品质保证、系统运维等领域有一定的理论基础和实践经验。
²参与一项国家标准撰写：智能制造能力成熟度模型（GB/T 39116-2020）
²参与多项省部级评定标准、政策制订：江苏省智能车间认定标准、广东省智能制造评价体系等。
²参与多项央国企、上市公司的数字化转型项目评审与顶层规划：中国兵器、中国航天科工、中航直升机研究所、国机重工、徐工集团、三一集团、一汽集团、东风汽车、上汽集团、北汽福田、潍柴、美的集团等。
部分奖项
2024年 工信部 第四届智能制造创新大赛 制造业+AI赛道总决赛 创意奖 · 优秀奖 （数字工程师）
2024年 工信部 第六届工业互联网大会 新锐组 全国三等奖 （数字工程师）
2020年 中国科协 “科创中国”创新创业大赛 最具投资价值奖
2019年 中国科协 “科创中国”创新创业大赛 初创组 二等奖
2017年 深圳市 科技创新奖（掌上云工厂）
2016年 工信部 中国信息化领军人物奖
2015年 工信部 全国智能制造发展联盟“突出贡献个人”奖
培训风格
充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力，引发学员兴趣，引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，严格设计过程，注重对于结果的追踪，深得客户信赖。
擅长领域
行业洞察，趋势分析、生成式AI产品及应用方案设计、生成式AI项目需求与实施规划
数字化体系建设与执行标准制订、数字化转型项目顶层设计与规划
先进组织管理流程变革与管理、先进组织能力建设与人才培养等
通识与认知课：生成式AI与新质生产力：
1.生成式人工智能前沿与新质生产力
2.面向全员的生成式AI通识课
3.企业AI DeepSeek战略课
4.生成式AI发展前景与DeepSeek带来的新价值
5.DeepSeek 赋能 · AI 驱动与产业升级
6.DeepSeek：引爆企业降本增效的AI生产力革命
7.DeepSeek & 生成式AI：企业家的必修课 — 认知、趋势与商业变革
8.生成式AI背景下的企业管理新范式（新模式、新技术、新工具、新方法）
应用与实训课：场景应用与实操相关课程
1.生成式AI前沿趋势与DeepSeek工具概览
2.DeepSeek从入门到精通实操课
3.DeepSeek 赋能训练营：生成式AI工具通识及提示词使用技巧
4.生成式AI与未来办公：DeepSeek 助力企业办公百倍提效
5.生成式AI在研发、生产、供应链、销售、售后服务等具体业务板块中的应用
6.从数据到洞察：DeepSeek 智能问数实战
7.基于 DeepSeek企业知识库重新构建 —— 从 “文件堆灰” 到 “智能问答”
8.DeepSeek 赋能销售管理：从策略制定到客户转化，从销售预测到业绩提升
9.DeepSeek 在质量体系建设、生产质量检测与管控、质量问题管理中的应用
数字化转型与管理变革系列课程
1.企业数字化战略设计、顶层设计与项目落地规划
2.数字化人才锻造营：构建企业卓越数字战队
3.核心业务数字化攻坚：研产供销服全链赋能
4.智能设备管控升级：设备数字化与运维革新
5.绿色数字化先锋：企业双碳与能源智慧管理
6.数字化转型管理重塑：开启企业全新治理范式
7.数据驱动决策：企业数字化运营实战
8.数字营销新引擎：流量转化与品牌增长
9.数字化财务管控：资金流与成本精益管理
10.数字安全护盾：企业信息资产守护之道
11.数字化协同办公：打破企业沟通壁垒
12.全民数字素养提升：面向全员的数字化转型通识课
轻咨询及陪跑
1.数字化转型 · 评估及分析洞察类
2.数字化转型 · 战略设计及落地规划类
3.生成式AI · 应用探索及项目落地
AI转型战略设计
AI应用场景识别与优先级规划
面向AI转型的技术实施与数据治理咨询
面形AI的组织转型与风险管理
AI项目轻量化快速落地规划服务
AIGC营销素材生成模板库
部分服务过的客户
军工:中国兵器/北车、中车成都、成都沈飞集团、中航直升机、中国航天、中船工业等
汽车:一汽解放、上汽通用、东风本田、长安汽车、福田汽车、蔚来汽车、理想汽车、吉利汽车、中汽研重庆、重庆赛力斯汽车等
汽车零部件:潍柴、延锋、立讯、敏实、中信戴卡轮毂等
工程机械:徐工集团、三一重工、柳工、中联重科、国机重工、江苏长江重工等
专用装备:博创注塑机、鹏鹞环保、天顺风能、重庆机电、山东能源集团、成都机电、中国核电等
钢铁/有色:首钢、南钢、攀钢、德龙钢铁、中铝、中铜等
化工/制药:恒逸石化、富海石化、龙津药业、扬子江、深圳晨光乳业、伊利集团等
轻工:洽洽、尚品宅配、大东鞋业、美的、天马微电子等
烟草:红塔烟草、红河烟草、上烟、玉溪、厦烟、中烟等
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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