课程背景
当前燃气业界正处于数智化转型的要害阶段，北京燃气作为城市能源保障核心公司，面临着资料分散、业务协同壁垒高、降本增效抓手不明晰等等现实挑战。传统心得驱动的决策模式，已难以适配精细化管控和高效营运的诉求。
本课立足燃气业界业务特性，锁住中层管人者数智化本领拉升，支援参训者掌握资料驱动决策的核心推演，挖掘高价值降本增效情境，促成数智化抓手和业务深度融合，助力公司达成高质量演进。
课程收益
1.
底层认知重塑
：厘清资料驱动决策和数智化降本增效的核心推演，打破
“重技艺轻业务”的认知误区，构筑“业务-资料-决策”的联动思路。
2.
实战办法掌握
：学会
“资料-核心推演-决策”拆解模型、四维情境挖掘法等等实用抓手，能独立识别本部门数智化决策和降本增效情境。
3.
标杆心得借鉴
：深度拆解美的
632项目等等标杆实例，提炼可直接适配燃气业界的降本增效路径，防止转型弯路。
4.
AI运用前瞻
：洞悉
AI成本大模型在燃气成本预测、风控管控等等领域的运用情境，提前布局未来数智化升级方向。
课程大纲
模块
1：情境认知——资料驱动决策的底层推演
核心标的
：直击资料决策
3大痛点，掌握燃气业界专属数智化决策推演
1.
痛点拆解
：北京燃气资料决策的现实困局
1）
资料质量痛点：结合燃气输配资料、买方用气资料，拆解资料不周全、更新不及时、资料无效的具体表现
2）
业务模型痛点：梳理燃气业务对象、流程、管控关系中的断点，明晰资料和业务脱节的核心问题
3）
决策制度痛点：针对部门协同壁垒、岗位职责模糊、事务准则不统一等等问题，拆解对决策效率的影响
2.
核心推演
：数智化决策的要害要素和燃气适配
1）
解说数智化决策
“资料-推演-决策”的底层推演
2）
拆解燃气业界典型实例：智能调度资料决策、买方分层服务资料决策
模块
2：数智化决策情境筛选办法
核心标的
：掌握高优先级数智化决策情境的筛选思路，破解
“不知道先做哪块”的痛点
1.
抓手解说
：
“资料-核心推演-决策”拆解模型（针对燃气定制）
1）
解说模型三要素：怎样采集燃气业务要害资料、怎样梳理业务核心推演、怎样输出可落地决策
2）
实例示范：以燃气抢修调度为例，演示模型运用进程
2.
优先级排序办法
：引见
“达成难易度-业务价值”矩阵，解说怎样借助该矩阵对决策情境开展优先级划分
模块
3：情境认知——数智化降本增效的底层推演
核心标的
：纠偏降本增效推演误区，直击
“降本不增效”痛点
1.
推演纠偏
：降本增效的
3大核心认知
1）
投入产出比痛点：区分业界、业界、公司三个层面的降本，明晰北京燃气降本重点在
“公司营运降本”
2）
降本和增效关系：拆解
“降本增效，降本不增效、增效不降本”三种情况，实操中，结合燃气业务举例（如管网巡检降本）
3）
资料驱动模型：解说资料、管控、系统三大模型怎样支撑降本增效落地
2.
标杆实例拆解
：美的
632项目降本增效（对标燃气可复用点）
拆解美的降本核心路径：流程再造、资料协同、组织精进
提炼可复用心得：怎样将美的心得适配到燃气管网运维、买方服务降本情境
模块
4：降本增效情境挖掘办法
核心标的
：掌握四维挖掘办法，破解
“找不到降本增效情境”的痛点
1.
四维挖掘办法
￮
业界侧：业界互联
+业界链成本法，如燃气供给链上下游资料协同降本
￮
业界侧：要害成功要素法
+综合成本，如对标同业界，精进燃气储运成本
￮
公司侧：公司成本拆解法
+业务协同，如燃气内部管网运维、抄表业务协同降本
￮
货品侧：研发
-规划-生产-质保-营销全流程，如燃气智能表推广、增值服务规划增效
2.
情境评价维度
：解说从
“业务相关性-资料可得性-推演可行性-收益可量化”四个维度，对降本增效情境开展价值评核的办法
模块
5：收束和AI运用展望
核心标的
：固化落地办法，明晰未来数智化升级方向
1.
办法固化
：情境识别四步法
步骤
1：维度识别（四维选一或者组合）
步骤
2：核心推演梳理（明晰业务和资料的关联）
步骤
3：系统支撑确认（明晰需要哪些系统/抓手）
步骤
4：评价精进（构筑持续精进制度）
2.
AI运用展望
：燃气业界
AI降本增效的可能情境
解说
AI成本大模型在燃气成本预测、管网隐患管控中的运用
拆解各部门引入
AI技艺的潜在方向
3.
答疑环节
：针对参训者在情境识别、办法运用中的难点问题，逐一解答
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
珀菲特顾问|巴树国老师
适合谁听
管控层。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。