课程背景
当前，机器智能正在从技艺概念加速走向工业情境的规模化落地。2025年工信部明晰提出施行“机器智能+制造”行动，加快重点业界智能升级。在电气工业领域，AI的渗透尤为显著，电气工业AI的本领已从生产车间延伸到了销售、研发、服务等等全价值链。
可是，许多电气制造公司在AI运用上仍存在认知误区——将AI简单等同于引入某套系统或者抓手来破解内部效率问题。事实上，AI对电气公司的真正价值，不仅在于降本增效，更在于辅助公司开拓市场、拉升销售业绩、加速货品革新
，
从而达成从“内部精进”到“外部增长”的方略跃迁。本课旨在支援电气工业制造公司管人者系统掌握AI在智能制造、销售增长、货品研发三大领域的深度运用办法论，借助5个业界标杆公司的完整施行实例和实战工作坊，让参训者从“知道AI能做什么”到“掌握AI怎么用出价值”。
课程收益
1、领会AI+智能制造的系统轮廓和施行路径，掌握从数智化到智能化的进阶办法论
2、掌握AI赋能销售业绩增长的核心模式和落地打法，明晰AI怎样辅助市场拓展和买方开发
3、掌握AI赋能货品研发迭代的要害技艺路径，学会用AI缩短研发周期、拉升货品竞争力
4、借助5个电气业界标杆公司的完整施行实例，构筑可借鉴的AI运用实战认知；借助实地综合实战上手，形成适合自身公司的AI运用行动方案
课程大纲
一、从“抓手思路”到“方略思路”：重新定义AI对电气公司的价值
1）工业AI运用的三个层次：效率抓手层、业务精进层、方略增长层
2）核心看法：AI的终 极价值不是“替代人”，换个角度看，而是“打开新市场”
3）当前电气工业AI落地的五大挑战：功能满足度要求高、可靠稳定准则严、管控架构成熟度低、投入产出比难衡量、资料源分散质量差
二、AI+电气工业制造的技艺架构全景
1）技艺底座：工业海量资料、边缘计算、工业互联网平台
2）核心本领层：机器视觉、预测性维护、智能决策、大模型
3）运用情境层：智能制造、智能销售、智能研发、智能运维
三、分层教学带出：不同岗位参训者的AI价值关注点
1）高管层：AI怎样驱动营收增长和市场份额拉升
2）销售层：AI怎样精准获客、拉升转化、打开新市场
3）研发层：AI怎样加速货品迭代、降低研发隐患
4）生产层：AI怎样达成柔性制造和预测式营运
交流环节1、“我的AI困惑”一分钟快闪：
参训者用一句话写出当前所在公司AI运用的最 大困惑或者最想破解的问题，张贴于“问题墙”，执行层面，作为全天课程的导航地图
一、智能制造的本领进阶路径
1）第 一阶：数智化——资料采集和可视化（MES、SCADA）
2）第二阶：网络化——系统互联和协同（工业互联网）
3）第三阶：智能化——AI驱动的自主决策和精进
二、智能制造的AI核心技艺模块
1）预测性维护：基于装置资料的故障预警和健康管控
2）智能质检：AI视觉替代人工目检，达成全自动化检测
3）柔性调度：AI驱动的生产排程和资源精进
4）数字孪生：虚实映射和仿真精进
三、施行路径和办法论
1）“小切口、大纵深”：从最具确定性的情境切入
2）资料治理先行：破解资料分散、协议割裂的基础问题
3）模型迭代打法：从单点小模型到统一大模型
4）人机协同模式：AI不是替代人，运行层面，而是增强人
四、标杆实例深度拆解（实例一）
德力西电气×AI智能视觉检测系统：低压断路器全流程自动化检测
痛点拆解：低压断路器生产进程中工序复杂、零部件尺寸小、组装精度要求高、安全性能要求高、资料模型多，传统人工检测效率低，导致产线节拍延迟、质量资料管控离散化
解题打法：炼就AI智能视觉检测系统，集成激光检测、AI机器视觉检测等等先进技艺，构筑覆盖原材料入厂至半成品流转的全流程自动化检测架构。系统采用模块化架构规划，由平台引擎层（提供算力支撑和准则化资料接口）、模型核心算法层（集成深度研习算法，涵盖无督导研习、小样本研习、边缘提取等等技艺）和系统功能执行层（集成资料标注管控、货品资讯汇总等等功能）构成。搭载自适应研习引擎，可基于产线实时资料开展动态调整，并和MES系统智能联锁将控，在工艺参数偏离阈值前启动预判性干预
施行成效：系统上线运行首年，货品检测准确率拉升15%；单条生产线预计节约成本15万元，系统周全投入运行后每年可节约成本约550万元
心得提炼：从“人工检测”到“AI全流程自动化检测”:要害在于“检测—拆解—精进”闭环管将控度的构筑
五、标杆实例深度拆解（实例二）
施耐德电气：三座世 界 级“灯塔工厂”的AI规模化落地
痛点拆解：传统工厂各环节资讯孤岛，生产效率和交付周期面临挑战
解题打法：在中国建成3座世 界 级“灯塔工厂”。上海“端到端灯塔工厂”将AI、5G、AR技艺周全覆盖生产流程；无锡“可持续灯塔工厂”借助精进生态规划驱动价值链绿色可持续；武汉“英才灯塔工厂”部署21个智能体赋能于人
施行成效：上海工厂人都生产效率拉升82%，订单交付周期缩短67%；无锡工厂达成“范围1”和“范围2”碳排放削减90%
心得提炼：AI规模化落地的要害在于“情境驱动、分层推进”——从单点验证到周全复制，让AI从试点走向全链覆盖
交流研讨2、“我的工厂AI切入点”：
每组选项一个生产情境（如质检、排产、装置维护），碰头AI介入的最 优切入点，每组3分钟呈报
一、核心看法：AI赋能销售的核心是“增量”而非“提效”
1）区分：AI辅助销售进程提效 vs AI驱动销售业绩增长
2）电气货品销售的三大特殊性：技艺参数多、选型复杂，决策链条长
3）AI赋能销售的四大增量路径：精准获客、智能选型、诉求预判、市场拓展
二、AI驱动销售增长的技艺架构
1）电气业界大模型：基于业界学识的货品选型和方案推荐
2）AI营销数字人：从诉求识别到方案输出的全链路智能服务
3）智能导购架构：多AI抓手协同的采购决策支持
4）资料驱动的买方洞察：跨业界、跨区域的供需线索挖掘
三、落地打法和施行办法
1）第 一步：构筑公司级货品智能学识库（货品参数、选型指引、典型实例）
2）第二步：部署AI销售助手，达成智能选型和方案输出
3）第三步：打通CRM和AI引擎，达成线索自动分级和跟进
4）第四步：基于销售资料拆解反哺货品和市场打法
四、标杆实例深度拆解（实例三）
天正电气ד天策”AI营销数字人：从“心得驱动”到“资料+AI驱动”的销售模式转型
痛点拆解：电气业界营销服务长期面临货品系列繁杂、技艺资料庞大、买方诉求多样化等等挑战，售前查询慢、选型报价周期长、买方信任构筑难
解题打法：依托阿里钉钉AI平台，结合数智化智造优势，炼就“天策”AI营销数字人。该数字人具备四大核心本领：“售前查询快人一步、复杂诉求化繁为简、选型报价零等待、迅速获得买方信任”。能迅速查询货品系列说明、技艺资料、典型实例等等公司学识，智能匹配货品型号，高效输出定制化解题打法
施行成效：显著拉升内部协同和服务买方效率，达成从“心得驱动”向“资料+AI驱动”的销售模式转型。受邀在2025云栖大会上分享To B销售AI落地实践和办法论
心得提炼：AI赋能销售的核心不是“替代销售员”，在实际应用里，而是“武装销售员”——让每一位销售都具备全公司学识库的即时访问本领
五、标杆实例深度拆解（实例四）
正泰集团：AI重构“研产销服”全链条和开辟算力新市场
痛点拆解：电气业界竞争日益激烈，需从“卖装置”向“卖服务、卖解题打法”转型
解题打法：正泰构筑覆盖“研产销服”全流程的自主AI技艺架构。AI视觉检测系统在产线上达成毫秒级缺陷识别，运行层面，运行层面，柔性生产系统可动态排产，换个角度看，数字孪生能源调度平台能够对“源网荷储”开展实时仿真和精进。更要害的是，正泰将AI本领延伸至算力基础设施领域——电气装置是算力中心的要害组成部分，正泰凭借在电力领域的深厚积累，就一线经验说，切入AI算力基础设施赛道，参与交付泰国、马来西亚、北美等等地的超大规模资料中心项目
施行成效：AI基础设施服务已覆盖中国移动，字节跳动、阿里、腾讯、百度等等国内头部买方，开辟了全新的业务增长曲线
心得提炼：AI赋能销售的最 高境界是“用AI本领打开一个前所未有的新市场”——从电气装置制造商升级为AI算力基础设施服务商
交流研讨3、“我的AI销售突破口”：
分组碰头所在公司最可能借助AI达成销售突破的环节（如智能选型、买方挖掘、方案输出等等），形成3分钟呈报
一、货品研发的AI变革推演
1）传统研发痛点：周期长、试错成本高、学识心得难复用
2）AI赋能研发的三大方向：加速市场洞察、精进规划决策、缩短验证周期
3）从“工程师心得”到“AI+工程师协同”的模式转变
二、AI驱动研发的核心技艺模块
1）AI辅助规划：智能选型、参数精进、三维建模
2）AI学识管控：历史规划规范和失效模式的智能复用
3）AI智能审图：图纸自动审核和合规性校验
4）AI仿真验证：数字孪生驱动的虚拟测试
三、施行路径和要害成功要素
1）学识结构化：将分散的工程师心得转化为可检索的学识库
2）模型训练：基于公司历史规划资料的专属模型微调
3）人机协同流程再造：重新定义AI和工程师的协同界面
4）持续迭代：构筑“研发-验证-精进”的AI闭环
四、标杆实例深度拆解（实例五）
万控集团×腾讯“榕博士”：柜体规划从3-5天压缩至1小时
痛点拆解：电气将控机柜规划流程长、图纸反复调整、效率低下。同时电气将控机柜中的元器件布局、母线走向对电气性能和安全举足轻重，传统规划中人工计算和反复验证耗时费力
解题打法：万控集团依托和腾讯的方略携手，构筑“榕博士”智能化平台，借助混元大模型的本领，达成图纸自动识别、方案智能匹配、三维模型生成和加工代码输出的一体化规划流程。将业界方案模块化、参数化。在元器件布局和母线走向规划等等核心环节，“榕博士”能够根据货品参数、业界规范和规划模板，自动推荐最 优布局方案并开展电气安全验证
施行成效：输入参数后系统仅需数分钟就能生成等等比例3D模型，1小时内完成电气将控机柜的规划事务；原本需3-5天的柜体规划压缩至1小时内完成，交付周期缩短36%
心得提炼：AI赋能研发规划的核心路径是“模块化+参数化+智能化”——将业界心得转化为可复用的智能模块
交流研讨4、“我的研发AI化路线图”：
分组碰头所在公司货品研发中最耗时的环节为何，AI能够在哪个环节介入、预计能带来怎样的改变，形成3分钟呈报
一、全天内容回顾和架构化串联
1）三大模块的内在推演：智能制造是基础（资料+情境）、销售增长是标的（市场+业绩）、研发迭代是引擎（货品+革新）
2）5大电气业界标杆实例的共性启示：
• 德力西心得：从“人工检测”到“AI全流程自动化检测”——“检测—拆解—精进”闭环
• 施耐德范式：从“灯塔工厂”到“规模化复制”——情境驱动、分层推进
• 天正路径：从“电气大模型”到“全情境赋能”——“武装销售员”的学识即服务
• 正泰启示：从“卖装置”到“卖算力”——AI开辟全新市场赛道
• 万控模式：从“人工规划”到“AI生成”——模块化+参数化+智能化
二，电气工业AI落地的共性挑战和化解打法
1）资料挑战：电气货品型号繁杂、资料分散、准则不统一 → 构筑业界统一的资料准则和学识库
2）英才挑战：电气+AI复合型英才短缺 → “内部练就+外部携手”双轮驱动
3）投入产出挑战：ROI难衡量 → “小切口验证、渐次扩展”的打法
三、分层行动建议
1）高管层：明晰AI方略定位、构筑AI专项预算、促成组织信念变革
2）销售层：优先部署AI销售助手/营销数字人、构筑货品智能学识库
3）研发层：启动历史学识结构化、试点AI辅助规划和智能审图
4）生产层：选项1-2个高价值情境（如AI视觉质检、预测性维护）先行验证
四、综合实战上手——“AI价值创造工作坊”（45分钟）
工作坊主题：为一家还原电气制造公司规划AI赋能方案
情境设定：一家年产值约5亿元的中型电气装置制造公司，主营低压配电货品（断路器等等），具备200人左右的产线、30人的销售队伍和25人的研发队伍。当前面临三大痛点——①产线质检倚重15名质检员三班倒，漏检率约3%，买方投诉主要集中在质量问题上；②销售队伍选型报价倚重翻阅纸质指引和电话咨询技艺部，平均报价周期3天，新买方转化周期长；③新货品研发从立项到量产平均需14个月，其中元器件选型和布局规划反复修改占大量时间。公司高层希望用AI破局，就一线经验说，落地时，但不愿“为AI而AI”，落地时，要求每条AI投入必须能看到市场端的回报
差事议题（五步完成）：
1）痛点对标和情境选项：每组从上述三大痛点中，选项一个作为AI落地的优先情境，说明选项依据
2）AI解题打法规划：针对所选情境，规划具体的AI落地方案——明晰用什么技艺路径，资料从哪里来，需要投入什么资源，预期产出什么结果
3）市场端价值映射：清晰说明该AI方案怎样最终体现为“销售业绩增长”或者“市场竞争力拉升”，就一线经验说，换个角度看，而非仅内部效率拉升
4）投入产出估算：给出粗略的投入预估（软件/硬件/人力）和1-3年的预期回报
5）施行路线图：拟定从试点到推广的3阶段时间表
结晶输出：每组完成一页“AI价值创造画布”（痛点-方案-市场价值-投入产出-路线图），落地时，每组3分钟呈报，点评
五，行动实践指南
1）第 一阶段（1-3个月）：诊断和规划
• 完成公司AI成熟度评核（资料基础、情境识别、主力储备）
• 选项1个“切口小、深度大”的高价值情境作为试点
• 拟定3个月试点标的和要害指标
2）第二阶段（3-6个月）：试点和验证
• 组建跨部门AI试点队伍（业务+技艺+资料）
• 完成资料治理和学识库建设
• 部署试点AI运用，收集资料、验证成效
3）第三阶段（6-12个月）：扩展和深化
• 基于试点心得，向更多情境复制推广
• 构筑AI运用的持续精进制度
• 将AI本领嵌入核心业务链路，形成“资料-AI-业务”的正向循环
六，具体来看，课程寄语和参训者承诺
1）每位参训者写下“回到岗位后第 一周要做的一件事”，落地时，贴回“问题墙”作为课程的闭环对比
2）课程寄语：AI不是一场技艺革命，而是一场认知革命——谁先领会AI的方略价值，谁就率先赢得下一个十年的竞争先机
老师简介
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博闻智咨询|蔺军老师
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电气工业公司高管、智能制造负责人、销售总监、研发负责人、数智化转型负责人。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。