课程总览
- 课程导入:你的油田是传统作坊还是智能工厂?
- 能源数字化全景图:从经验驱动到数据驱动的演进路径
- 痛点墙搭建:学员匿名提交最痛业务瓶颈(如勘探成功率低、设备故障频发)
AI智能体基础认知——从工具到同事的革命与能源核心业务智能体解决方案——让机器会思考、能…被放在同一组任务里,方便参训团队对照自己的场景调整做法
决策层:能源企业高管、数字化转型负责人、战略规划部门 业务层:勘探开发、生产运营、运输销售、安全环保等部门负责人 技术层:数字化中心、数据工程师、AI算法工程师、系统架构师 协同方:设备供应商、技术服务商、合规咨询顾问
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作,训练会围绕关键问题完成一轮方法校准
能源行业正面临资源枯竭与成本攀升的深度困局:传统油气企业在新能源冲击下既要维持现有产能,又要应对勘探成功率下降、设备老化带来的运维成本激增;数字化转型中业务部门与数字团队存在语言不通,地质数据与运营数据割裂导致决策滞后;更严峻的是,在碳中和目标与环保监管趋严的背景下,企业需要在保障能源安全的同时实现绿色转型,陷入不转型等死、乱转型找死的两难境地
本课程以 能源数字孪生为核心框架,将战略规划、技术赋能、组织变革通过目标-流程-数据三线融合,独创 诊断→锚定→插桩→熔合四阶推进法。课程用城市供水系统类比油气管道优化,用智能交通管理诠释生产调度逻辑,结合中海油天津滨海项目等真实案例,将复杂的AI智能体技术转化为可落地的实操工具
通过本课程,企业将构建覆盖勘探-生产-运输-销售全链路的数字化转型体系,长期实现运营成本降低20%+、决策效率提升30%+,使数字化从辅助工具升级为核心竞争力
3天
四阶收益式工作坊 一阶·诊断:用能源企业健康度扫描可视化现状痛点 二阶·设计:通过数字孪生沙盘模拟全业务链数字化场景 三阶·演练:跨部门角色扮演地质解释-生产调度-风险管控协同推…
数字化转型与AI智能体实战专家
数字化转型与AI智能体实战专家。北航硕士,前华为/腾讯架构师。擅长企业架构顶层设计、AI智能体工程及数据治理,主导多个千万级标杆工程,致力于将前沿技术转化为可落地的生产力工具
查看讲师主页本课程页面围绕《能源行业-AI智能体赋能实战工作坊》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块,便于快速判断培训匹配度
决策层:能源企业高管、数字化转型负责人、战略规划部门 业务层:勘探开发、生产运营、运输销售、安全环保等部门负责人 技术层:数字化中心、数据工程师、AI算法工程师、系统架构师 协同方:设备供应商、技术服务商、合规咨询顾问。
明确工具场景、输入要求和输出校验,减少只听概念、不知道怎么用的落差;围绕AI智能体基础认知——从工具到同事…校准目标和边界,明确课堂重点动作。
课程通常可按3天安排,具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程主要采用四阶收益式工作坊 一阶·诊断:用能源企业健康度扫描可视化现状痛点 二阶·设计:通过数字孪生沙盘模拟全业务链数字化场景 三阶·演练:跨部门角色扮演地质解释-生产调度-风险管控协同推演…,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配