课程背景
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1）业界和公司痛点：新能源制造亟需 AI 破局增效
光伏和太阳能制造属于重资产、长流程、高协同业界，面临生产效率、良率拉升、供给链波动、出海合规压力等等核心痛点。传统数智化偏重系统上线，缺乏
AI 驱动的智能决策和自动闭环。高景太阳能覆盖研发、制造、供给链、营销、财经、人力等等全模块，需要跨部门协同的一体化 AI 方案。AI 大模型可在质量、规划、能耗、异常预警等等情境迅速落地，带来可量化收益。
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2）中高层，实操中，统一认知 + 落地路径
培训覆盖制造、供给链、营销、研发、人力、财经、全球物流等等全业务域，人员来由差异大，需兼顾方略认知和情境落地。参训者以管人者和主力为主，需要听得懂、用得上、可落地的实战内容，防止纯技艺理论。需要对齐公司方略，形成统一数智化语言和行动共识，减少跨部门协同壁垒。
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3）核心诉求：短期见效 + 远期布局，双轨推进
短期锁住可迅速落地的
AI 情境：供给链将控塔、多级规划、AI 质量 QLM、数智化工厂指挥中心、出海合规。远期要构筑数字精益、数智化经营、数字员工组织，在实际应用里，支撑长期竞争力。要求在 3 小时内完成认知导入→路径规划→情境落地→研讨共识全闭环。
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4）办法论导入：MAS - 龙虾 - 数字员工，构筑统一轮廓
需要将
AI 技艺演进用MAS - 龙虾 - 数字员工 / 组织架构化呈现，让全员领会 AI 从抓手到本领到组织变革的推演。将 AI 从 “技艺概念” 转化为业务可领会、部门可认领、岗位可运用的落地轮廓。以办法论牵引各部门找到自身 AI 切入点，防止转型盲目性。
（
5）交付要求：强交流、重实战、对标附件课纲
要求小组研讨、实例剖析、实战上手贯穿全程，拉升参与度和转化成效。课程结构需对标提供的课纲，按照核心主题
→要害内容→实例研讨准则化呈现。内容需贴合太阳能 / 光伏制造实际，防止通用化空谈。
课程收益
课程标的
1.认知升级：掌握 AI 技艺演进、MAS - 龙虾模型、数字员工 / 组织核心推演，构筑数智化统一认知。
2.路径清晰：明晰高景太阳能短期（AI 将控塔、QLM、AI 工厂）和远期（数字精益、数字经营）落地路线。
3.情境落地：掌握 AI 在供给链、制造、质量、研发、营销、出海合规的核心运用情境和施行要点。
4.本领拉升：具备 AI 项目拆解、跨部门协同推进、情境迅速试点的实战本领。
5.共识达成：借助研讨输出本部门 AI 落地初步清单，换个角度看，形成可执行的行动共识。
课程特色和亮点
1.高度定制：全程围绕高景太阳能 + 光伏制造，从实践看，贴合研发、制造、供给链、出海等等真实业务。
2.双轨落地：短期迅速见效情境 + 远期架构化布局，兼顾业绩和方略。
3.办法论牵引：以MAS - 龙虾 - 数字员工统一轮廓，易学、易记、易落地。
4.强实战：实例都来自光伏 / 新能源 / 高端制造，配套小组研讨 + 情境上手。
5.全模块覆盖：适配制造、供给链、营销、人力、财经、研发等等所有参训对象，人人有收获。
课程大纲
第一部分：
AI 数智化导入 ——MAS - 龙虾 - 数字员工 / 组织
【核心主题】
AI 技艺演进和数智化转型轮廓：从抓手到组织变革
1.AI 从传统机器研习到大模型的技艺演进路线和工业价值
2.MAS 模型：制造智能服务架构核心推演和本领轮廓
3.龙虾模型：资料 - 算法 - 情境 - 价值 - 组织的闭环增长推演
4.数字员工 / 数字组织：定义，形态、在太阳能制造的典型岗位运用
5.新质出产力和光伏制造业的结合点和转型方向
【实例研讨】
研讨：结合
MAS - 龙虾模型，各部门思索本领域最适合落地数字员工的情境
第二部分：短期锁住
——AI 迅速落地五大核心情境
【核心主题】
AI 短期落地：供给链将控塔 + AI 工厂 + QLM 质量 + 采购协同 + 出海合规
1.AI 供给链将控塔和多级规划架构
光伏供给链波动和多级规划痛点
AI 诉求预测、产能排产、交期承诺、库存精进
采购协同：
AI 寻源、隐患预警、交付跟踪、成本精进
2.数智化工厂 AI 指挥营运中心
实时资料驾驶舱、异常智能预警、能耗智能精进
AI 虚拟量测、智能换线、装置 PHM 预测性维护
生产闭环：报警
- 派单 - 处置 - 复盘 - 精进
3.QLM 质量全生命周期管控
AI 来料检、进程检、成品检、缺陷智能识别
AI 8D、根因拆解、预防措施、良率拉升
质量资料打通和学识沉淀
4.出海合规 & 全球营销
海外政策、关税、认证、资料合规
AI 智能校验
AI 商机挖掘、买方画像、报价精进、订单智能跟进
5.短期落地优先级、资源投入、试点选项、见效周期
【实例研讨】
实例：光伏业界
AI 供给链将控塔 + 良率拉升实战实例剖析
第三部分：远期布局
—— 数字经营和数字精益制造架构
【核心主题】
AI 深度运用：数智化经营 + 数字精益 + 组织本领升级
1.通用职能数智化经营
人力：
AI 招聘、人效拆解、培训、绩效智能诊断
财经：
AI 预算、成本拆解、隐患预警、经营预测
营运：
AI 流程自动化、报表自动化、决策智能辅助
2.数字精益制造架构
传统精益痛点和
AI 精益升级路径
AI 拉动式生产、均衡排产、瓶颈精进、浪费识别
数字孪生
+ AI 仿真精进产线和物流
3.资料治理和资料底座：统一资料准则、资料质量、资料安全
4.数智化组织变革：队伍配置、本领模型、考核激励
5.标杆公司：高端制造3 年 AI 转型 roadmap拆解
6.高景太阳能远期落地节奏和要害里程碑
【实例研讨】
研讨：数字精益怎样在高景制造环节落地？
第四部分：
AI项目规划和隐患管控
1.
AI项目策划和落地
·
AI项目
四阶段规划轮廓
·
AI 项目的敏捷执行
落地
2.
AI项目隐患和管控
·
资料隐患
: 资料不全或者治理不足可能导致AI产生“幻觉”，换个角度看，影响
AGI
报告准确性。
·
流程隐患
: 生成式AI输出的庄重文件
和流程协同的结果提交
必须人工审核确认
·
安全隐患
: AI需构筑防火墙，禁止直接连接工控系统等等要害基础设施
。
3.
研讨高景太阳能
AI数智化转型的机遇和要害突破口，相关项目策划和隐患化解思索
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|颜少林老师
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授课形式：。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。
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