课程背景
当前,船舶运输物流业在全球化波动和数智化滞后的双重压力下,核心困局在于系统孤岛林立、资料沉睡以及技艺运用和业务价值脱节。冰洋老师凭借其参与实际项目的顶层架构心得,深刻领会怎样将复杂系统开展一体化整合。
本课独创的“
资料驱动三阶引擎
”(筑基-洞察-落地)模型,落地时,正是将其在金融、政务领域验证过的资料治理和智能体工程办法论,精准适配于航运情境。课程将带出参训者从“操作孤岛”走向“协同网络”,借鉴其炼就的
云货品占比85%的省级应急管控平台架构
心得,为航运公司绘制一幅可落地的智能体施行路线图。
课程收益
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掌握资料筑基核心本领
:学会打通AIS、气象、货物、港口等等多源资料,构筑统一、可信的资料资源池,为智能决策提供坚实基础,其办法论源于冰洋老师为某大型电商平台整合20+资料源的实战心得。
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驾驭AI智能体在航运要害情境的运用
:能够规划智能航线、精进燃油效率、达成货物主动预警,其核心推演源自冰洋老师擅长的“从资料拆解到业务决策”的转化路径。
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获得一套可执行的智能体落地抓手包
:包括资料质量自查清单、智能体施行画布、航运ROI测算模板等等,这些抓手都在冰洋老师此前的课程和项目中得到反复验证。
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构筑跨部门协同的“铁三角”事务模式
:拉升业务、资料和技艺队伍的协同效率,此模式借鉴了其在为大型公司赋能时收束的协同SOP。
课程大纲
课程导入:从“孤舟独行”到“智慧舰队”的思路革命
• 破冰碰头:以资料孤岛实例(如银行买方资讯分散在5个系统)类比航运资讯系统现况。
• 核心模型亮相:首次提出“智慧航运资料价值金字塔”模型,将课程推演可视化。
• 痛点墙共创:参训者匿名提交营运瓶颈,为后续实战工坊提供真实素材。
• 学识模块:
◦ 资料融合实践:三步打通多源资料(要害表识别、字段对齐、定时同步),其办法论直接源自冰洋老师的资料整合实战。
◦ 资料质量保障:双维度校验(业务规则和推演规则),引入其为金融机构拉升要害资讯准确率至99.9%的监控架构。
• 实例研讨:
◦ 正面实例:某大型电商平台整合20+资料源,支撑实时大促看板。
◦ 反思实例:某金融机构因买方资料重复导致风控失效。
• 小组碰头:采用《资料质量自查清单》,评核本公司航运资料的可治理潜力。
• 学识模块:
◦ 问题定位:采用精进版5W2H提问法,精准定义如“燃油成本超标”等等业务问题。
◦ 拆解办法:重点解说漏斗拆解(诊断转化瓶颈)和归因拆解(评核渠道贡献),将其在零售巨头APP转化率拉升18%的心得适配于航运流程精进。
• 抓手交付:《打法生成画布模板》,用于将拆解结论转化为可执行动作。
• 实战上手:各小组针对一个真实航运业务问题(如港口拥堵),在实际应用里,完成从问题定位到打法生成的完整拆解。
• 学识模块:
◦ 智能体开发平台选型:结合其云厂商售前架构师心得,对比低代码/开源/航运云平台的优劣。
◦ 协同网络构筑:借鉴其规划“横向到边,纵向到底”五维资料管道的心得,阐述港口、货代、船东间的智能体协同推演。
• 实例深度复盘:
◦ 某地港口无人集卡调度系统:拆解多智能体协同的“港口大脑”架构。
◦ 某海运公司智能调度系统:解读从“心得排班”到“AI动态调船”的变革路径。
四讲(核心实战工坊):绘制公司智能体落地路线图
• 核心差事:各小组基于前序学识,为公司绘拟定制化的《AI智能体落地行动清单》。
• 抓手运用:
◦ 智能体施行画布:明晰标的、资源和里程碑。
◦ 航运ROI测算模板:量化燃油节省、时效拉升等价值。
• 导师指导:结合其资料治理项目总规规划和智慧校园项目规划的心得,指导各小组开展方案可行性评核和精进。
课程收束和行动规划
• 结晶展示和评选:各组呈现其《AI智能体落地行动清单》,落地时,评选“最 佳可行方案奖”。
• 个人行动规划:参训者拟定基于课程研习的90天个人攻坚清单。
• 资源包交付:赠送包含政策汇编、实例集、合同模板的资料资产化抓手包。
教学特色
• 双视角融合:技艺视角(资料治理、系统架构)和业务视角(降本增效、服务拉升)交叉授课,破解部门墙。
• 真实项目上手:大量采用冰洋老师亲自实操的政务、金融领域脱敏实例开展跨界类比,提供高阶思路模型。
• 政策前沿洞察:融入资料资产入表等等最 新政策动态,拉升课程的方略高度。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 决策层:航运公司高管、物流数智化转型负责人 • 业务和营运层:航线调度、港口营运、燃油采购部门负责人 • 技艺层:IT主管、资料工程师、系统项目经理 • 协同方:港口营运商。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。
