课程总览
内容重点
- 1. 培训背景
- 2. 培训收益
- 3. 培训对象与实施方式
- 4. 培训时长与形式
- 5. 培训内容模块化结构图
AI赋能：采购、技术、销售效能提升实战工作坊
AI赋能：采购、技术、销售效能提升实战…不只补概念，更关注AI基础认知与精准提示词工程及工具应用、AI赋能技术：辅助技术核图与设计决策在真实场景里的判断和取舍
授课讲师：
董道军 · 采购供应链管理与AI赋能业务效能专家
适合对象
与实施方式
课程定位与主要问题
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
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕AI基础认知与精准提示词工程及工具…明确判断口径和处理优先级
- 用AI赋能技术：辅助技术核图与设计决策安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走培训背景相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从AI基础认知与精准提示词工程及工具应用切入，再对齐AI赋能技术：辅助技术核图与设计决策与课后复用方式。
课程时间
2天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01AI基础认知与精准提示词工程及工具应用
02AI赋能技术：辅助技术核图与设计决策
03培训背景
04培训收益
05培训对象与实施方式
课程大纲
AI基础认知与精准提示词工程及工具应用
1.1 AI大模型核心能力与采购供应链场景应用概述
- 1.1 大模型的工作原理与核心优势
- 1.2 大模型在信息检索、文本生成、数据分析中的潜在价值
- 1.3 AI在供应链风险预警、需求预测、供应商管理中的应用
- 1：1.4 识别并避免AI幻觉现象，确保信息准确性
- 1.5 AI伦理、数据安全与合规性在企业应用中的重要性
- 工具：大模型
1.2 实用高效的AI提示词工程实战（Prompt Engineering）
- 2.1 结构化提示词设计：角色、任务、规则、输出
- 2.2 多轮对话与追问技巧，引导AI生成更精准的输出
- 2.3 高级提示词策略：链式推理、CoT（Chain of Thought）、Tree-of-Thought
- 2.4 针对不同数据类型的提示词优化方法
- 1. 2.5针对采购与报价场景的负面约束指令编写规范
- 1. 2.6如何通过少样本（Few-shot）学习校准AI输出结果
- 1. 2.7AI指令的动态调优与长文本上下文处理技巧
- 2.8 如何利用提示词让AI模拟专家思维，进行深度分析与决策辅助
- 工具：结构化提示词设计模板
AI赋能技术：辅助技术核图与设计决策
2.1 非标件图纸智能解析与BOM要素提取
- 2. 1.1识别PDF图纸中的关键尺寸与公差标注要求
- 2. 1.2AI辅助提取图纸中的表面处理与热处理技术要求
- 2. 1.3多模态模型在复杂CAD截图中的异形件识别逻辑
- 2. 1.4基于AI视觉的加工难点预警与成本系数关联
2.2 报价逻辑建模与价格一致性校验
- 2. 2.1利用AI建立非标件分项成本核算模型
- 2. 2.2AI辅助识别图纸变更前后的成本差异点
- 2. 2.3基于历史数据的报价逻辑合理性AI审计
- 2. 2.4利用AI自动生成多币种及多维度的报价对比表
- 2. 2.5AI辅助生成针对客户的技术可行性分析报告
2.3 图纸沟通提效与工艺辅助决策
- 2. 3.1利用AI解析客户特殊标准库并自动对比差异
- 2. 3.2AI辅助生成复杂零件的加工工序预研方案
- 2. 3.3AI辅助进行零件结构设计的降本优化建议
讲师介绍
董道军
采购供应链管理与AI赋能业务效能专家
采购供应链与战略运营实战讲师，AI赋能业务效能提升专家。拥有20余年跨国企业实战经验及多项国际权威认证，累计授课覆盖全国50余城，参训学员超30000人次，致力于通过数字化与AI技术重构供应链效能
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI赋能：采购、技术、销售效能提升实战工作坊》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
