课程背景
在机器智能浪潮席卷制造业的今天，每一位管人者和技艺主力都面临着双重挑战：一方面，AI技艺日新月异，但个人和队伍却常陷入“抓手众多却无从下手”或者“试点热闹却难见实效”的困境。另一方面，对生产端AI项目的投入，在实际应用里，又常因“效益难以量化”和“管控定位模糊”而在决策时徘徊不前。问题的核心在于缺乏一个系统、务实并且可操作的行动轮廓。怎样将AI从“炫酷的概念”转化为个人效率的“倍增器”？怎样使其从部门级的“零星运用”升级为驱动管控决策和生产精进的“系统性本领”？更要害的是，在“人机协同”成为必然的趋势下，管人人员自身应怎样转型，才能引领队伍驾驭变革而非被其替代？
课程将以AI赋能管控提效和个人事务流为切入点，还原商业环境中的实际运用实例，支援参训者认知AI在事务情境提效有哪三个层次？AI事务流的核心架构为何？怎样运用AI达成日常业务管控？电子制造公司，AI实际的落地情境都有哪些？AI投入到业务中的投入产出比该怎样核算？电子制造公司和AI深度融合，管人者的定位有哪些变化？使参训者学之解惑，学之能用。
课程大纲
1、
怎样用Al炼就“高效个人事务流”
1、
AI拉升效率三个层次
• 个人智能
• 情境智能
• 公司智能
1、
AI事务流的核心架构
• 输入-处理-输出-迭代的AI增强闭环
• 运用验证和持续迭代
1、
AI拉升个人效率和扩展本领边界
•
量变：让员工效率暴增
• 操作演示：20分钟完成原本需要3天的复杂调研
• 操作演示：用“用户为中心”视角，开展事务落地
• 提示词之道：将AI当成人，而你是领导。写好提示词≈当个好领导。
• 制造情境1：政策解读和学识库瞬时更新：面对千字新政文件，运行层面，20分钟内让AI完成解读、预测高频问题、并生成准则话术，助力队伍迅速提本领。
•
质变：本领跃迁
• 质变：让员工掌握原本不增具备的本领
• 实例展示：人人都能编程（用人话编程）
• 实例展示：办公自动化（大模型帮你完成所有需要用电脑完成的事务）
• 实例展示：资料拆解（大模型帮你完成商业智能和机器智能建模拆解）
• 情境2：人人都是资料拆解师：完成工厂多元异构的复杂资料整理和拆解
•
情境3：办公自动化瞬间达成：一键将拆解结果转化为Word报告、PPT简报，解放双手，锁住决策
1、
抓手选型
• 资讯处理系：Kimi/GitHub Copilot/通义听悟在代码、文档、会议情境的精准选项
• 内容生成系：豆包/元宝/Copilot在策划、写作、规划中的情境化指令工程
• 自动化事务流：coze/workbuddy连接不同AI抓手和业务系统
1、
实例拆解：岗位和个人AI抓手栈适配
2、
AI个人事务流抓手包
1、
怎样将AI运用到管控上
1、
AI运用的差事类型
• 决策式智能
• 生成式智能
1、
标的和规划管控智能化
• OKR/KPI拟定的AI辅助：基于历史资料生成建议标的
• 资源预测和动态调整：基于项目进展的AI预警
1、
进程监控和隐患预警
• 用AI拆解日报/周报，自动识别进度偏差和隐患信号
• 实战：用AI抓手自动生成项目状态看板
1、
队伍交流和决策精进
• 会议效率拉升：AI会前材料准备、会中记录、会后跟进
• 决策还原：用AI开展“倘若-那么”拆解，评核不同决策路径的影响
1、
用AI迅速生成管控洞察报告
• 实例：销售总监用AI每周自动生成队伍业绩拆解报告
1、
管人者AI运用情境清单
1、
AI驱动的事务量拆解和合理化分配
1、
传统事务量评核的三大误区
2、
AI驱动事务量拆解轮廓三步法，资料
• 作业差事工时
• 作业差事复杂度
• 作业差事本领要求
• 作业差事协同频率和复杂度
1、
AI驱动事务量拆解轮廓三步法，事务差事建模和拆解
• 模型一：基于历史资料的基准负荷模型
• 模型二：实时负荷预警模型（红/黄/绿灯制度）
• 模型三：本领-差事匹配度模型
1、
AI驱动事务量拆解轮廓三步法，还原精进和动态调配
• 用AI还原不同分配方案对整体效率的影响
• 构筑“资源池+差事池”的智能匹配推荐系统
1、
实例：基于还原资料集，为一支10人队伍开展事务量拆解和分配精进建议
1、
机器智能落地情境探索，怎样借助AI提效降本赋能日常事务
1、
情境发现漏斗模型：
• 第一层：高频重复
• 第二层：复杂耗时
• 第三层：高价值决策
1、
电子制造业界六大高潜力情境深度拆解，智能质检
2、
电子制造业界六大高潜力情境深度拆解，装置智能维护
3、
电子制造业界六大高潜力情境深度拆解，智能排产
4、
电子制造业界六大高潜力情境深度拆解，工艺参数精进
5、
电子制造业界六大高潜力情境深度拆解，智能客服和技艺支持
6、
电子制造业界六大高潜力情境深度拆解，物料和供给链精进
1、
可运用于生产端的AI ROI以及怎样量化和评核验证效益
1、
生产端AI投资回报的量化轮廓，收益模型
• 可直接量化硬收益
• 间接可量化软收益
• 难以量化但要害的方略收益
•
抓手：ROI计算模板
1、
生产端AI投资回报的量化轮廓，成本模型
• 显性成本和隐性成本
• 一次性投入：软件许可，硬件改造、集成开发
• 持续投入：云服务费、算法精进、人员培训、系统维护
1、
效益验证：从试点到规模化的评核四步法
• 试点规划
• 基线测量
• 并行运行和测试
• 规模化扩展评核
1、
实例剖析：某SMT工厂AI视觉检测项目的ROI拆解和验证报告解读
1、
AI时代管人人员定位以及事务调整中的"管人人员定位以及事务调整”
1、
AI时代管人者的核心定位转变思路
2、
从“管控者”到“赋能者+架构师”四大定位
• 定位一：AI方略的翻译和布道者
• 定位二：人机协同事务流的规划师
• 定位三：AI项目的“货品经理”和“买方成功经理”
• 定位四：队伍AI本领和AI素养的教练
1、
管控事务的具体调整和实践
• 标的设定和差事分配的变化
• 进程管控和带练的重点迁移
• 绩效评核和激励的维度更新
•
实例拆解：事务执行的价值交付
1、
构筑AI就绪的队伍信念
• 克服队伍阻力
• 构筑研习和分享制度
• 领 导 者的AI视野
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|韩迎娣老师
适合谁听
公司管人者。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。