企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员
思维到执行:用AI重塑制造业生产力
围绕人工智能应用的实际工作场景,《思维到执行:用AI重塑制造业生产力》以认知重构——AI进化:从聊天伙伴到执行同事等课程模块作为选型线索,帮助企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员,核对内训目标、课时安排和交付要求
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加,便于课后在同一套判断标准下继续推进
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时,课程可以用于梳理现状、练习方法,并明确课后的跟进责任
课程适配与选型边界
这部分用于判断《思维到执行:用AI重塑制造业生产力》是否适合当前人工智能应用培训需求,重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配
围绕人工智能应用相关业务问题展开训练,帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作
《思维到执行:用AI重塑制造业生产力》的训练重点包括认知重构——AI进化:从聊天伙伴到执行同事、思维筑基——与AI协作的制造业工作语言:指令工程等,实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认
建议将《思维到执行:用AI重塑制造业生产力》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验,以及雷曼的授课方向进行区分
这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配;如果仍在了解主题概念,可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出,以沟通后的课程安排为准。
核心收益
- 场景边界更清楚:工具场景、输入要求和输出校验,先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕认知重构——AI进化:从聊天伙伴到…梳理关键判断点,避免停留在概念解释
- 借助思维筑基——与AI协作的制造业工作…完成一次可复盘的应用演练
- 输出打造企业大脑——知识库相关的后续跟进清单,方便课后跟踪
课程背景与交付信息
在以数字中国、新质生产力为引领的新时代背景下,人工智能正以前所未有的深度和广度重塑全球制造业的运营范式与竞争逻辑。从智能辅助设计、工艺仿真优化到供应链精准决策、个性化营销,AI已不再是互联网行业的专属,而是驱动制造业向高端化、智能化、绿色化迈进的关键基础设施。以大语言模型为核心的生成式AI技术,实现了从概率预测到逻辑推理的范式突破,标志着人类首次得以规模化延伸智力。对于眉山中车紧固件科技这样的实体制造企业而言,能否把握这一轮AI革命的红利,将直接关系到未来十年在技术创新、市场响应与组织效能上的核心竞争力
然而,AI在制造业场景的落地,远比想象中更为复杂曲折。大多数企业正深陷三重现实困境:一是 想用但用不对——对AI的认知停留在聊天与文案润色,无法将其嵌入图纸评审、竞品分析、经营报告等核心价值流程,工具与业务两张皮;二是 敢用但不成体系——缺乏从问题拆解、指令设计到流程固化的完整方法论,面对专业、复杂的工业场景时束手无策,零星尝试难以形成组织合力;三是 会用但不敢迈——对核心工艺数据、设计图纸、客户信息的安全合规风险心存忌惮,在跨部门推广中顾虑重重、步履维艰。结果导致大量工程师、管理者仍被困于数据整理、报告撰写、信息…
本课程直面上述核心矛盾,专为眉山中车紧固件科技定制破局之道。让业务专家能亲手打造懂行的数字员工;场景层,聚焦技术研发、市场营销、综合管理三大板块,提供从痛点识别到方案部署的完整作战地图与实战推演。通过本次课程,旨在引导学员从工具使用者跃迁为流程重构者,最终为组织培育出可落地、可复制、安全可控的AI应用能力,在新质生产力的竞赛中赢得战略主动
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
课程大纲
认知重构—AI进化:从聊天伙伴到执行同事
- 1. 核心转变:从概率预测到逻辑推理与任务自主规划
- 2. 关键载体:智能体(Agent)——让AI从问答机变为执行者
- 1. 通用聊天AI(如DeepSeek):你的智库与笔杆子,擅长信息处理与内容生成
- 2. 执行型AI平台(如WorkBuddy):你的数字员工,能听懂指令、调用工具、串联流程、自动交付结果
- 1. 定位诠释:低代码/无代码的AI智能体应用平台——让业务专家自己打造AI助手
- 2. 核心价值三角
- 执行而非对话:聚焦任务完成度
- 技能扩展:可通过技能(Skill)装载专业知识(如国标、工艺库)
- 安全可控:支持本地化部署,保障核心数据(图纸、工艺参数)安全
思维筑基—与AI协作的制造业工作语言:指令工程
- 明确性、结构化、角色设定
- 1. 揭秘提示词冠军的万能公式
- 万能公式:CO-STAR
- 2. 进阶技巧
- 零样本/少样本学习
- 思维链(CoT)
- 进阶指令
- 3. 场景化实战
- 提示设计中乔哈里视窗
- 四大类问题,提示技巧是什么?
- 讨论:AI认识升级后的乔哈里视窗会是什么形状
打造企业大脑—知识库
- 认知基建:RAG原理与知识库的战略价值锚点
- 知识库核心价值
- 提升效率,降低成本——别让员工重复发明轮子
- 弥补专业领域知识不足——专家走了,经验还在
- 提升回复准确性——客服/售后不再凭感觉
场景融合—三大部门AI落地作战地图(思维+平台实战)
- AI生成技术手册、方案说明书、测试报告,优化专业表述与逻辑结构
- 痛点:撰写技术版本耗时费力,语言表述专业性、逻辑性难以统一把控
- AI故障排查
- AI辅助方案设计,合规检查与经验复用
- AI客户画像搭建
- 实战
- 演练:给定一份模拟客户清单与基础字段,由AI输出客户分级建议与关键特征标签
- 营销海报与社交媒体封面
- 生成五一促销、新品发布等活动海报底图
- 叠加文字(用PPT)完成成品
- 实操:为一场线上研讨会生成宣传封面图
- 客户沟通智能辅助:个性化互动与高效触达
- 重点:提升客户沟通的专业性、个性化与一致性,赋能销售团队
- 演练:针对一个特定客户类型和场景(如向某重点客户汇报方案),由AI生成一份个性化的沟通要点提纲或邮件草稿
- 多门店数据表合并总表
- 技巧:合并工作表,合并数据两种发难
- 成果:原本需要1小时的Excel手工合并工作,缩短至3分钟内完成
- 数据总表下发渠道拆分,快速下发各业务单元
- 技巧:使用数据透视表拆分
- 实操:总表拆分各区域/渠道线数据
- 数据快速解读与异常定位
- 重点:明确核心数据维度,精准捕捉数据波动差异,区分正常波动与异常异动
- 实战
- 演练:给定某公司本月、上月、上年同期核心经营数据,AI快速识别异动点, 可能原因分析, 问题诊断与归因和经营建议
安全启航与行动倡议—划定边界,迈出第一步
- 权限最小化原则: 只给必要的权限,保护核心生产数据
- 人工确认机制: 关键操作(如下单、发布指令)必须设置人工审核环节
- 技能来源管控: 只使用官方或可信来源的技能插件
- 数据安全风险
- 案例解析:某研究所数据泄露事件(通过AI导致设计泄露)
- 敏感信息识别与防护:客户数据、财务信息、核心技术版本
- 合规与法律风险
- 案例解析:使用Deepseek生成虚假案例
- 知识产权风险:AI生成内容的版权归属与侵权认定
- 行业合规要求:金融、医疗、政务等行业的特殊监管政策
- 模型与输出风险
- 幻觉(Hallucination)问题:错误信息的生成与辨别
- 偏见与歧视:训练数据偏差导致的输出问题
- AI走出屏幕进入物理世界
- 具身智能:机器人、自动驾驶、智能工厂
- 人工智能+
- 不是AI替代人,是AI + 人 = 新物种
讲师介绍
雷曼
AI办公提效与数字化生产力重塑专家
前微软资深产品经理,北航硕士。专注AI办公提效与新媒体IP打造,拥有多项国际AI权威认证。全网粉丝80万+,单条视频播放破1300万,服务多家头部企业,助力办公效率10倍提升
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《思维到执行:用,训练AI重塑制造业生产力》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
课程常见问题
这门《思维到执行:用AI重塑制造业生产力》适合哪些企业或学员?
《思维到执行:用AI重塑制造业生产力》适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员。如果需求还停留在人工智能应用主题了解阶段,建议先看相关主题或方案页;如果已经在选具体课程,本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排
这门课主要解决什么问题?
围绕人工智能应用相关业务问题展开训练,帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景,不替代主题页对人工智能应用的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点?
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《思维到执行:用AI重塑制造业生产力》当前呈现的核心模块包括认知重构——AI进化:从聊天伙伴到执行同事、思维筑基——与AI协作的制造业工作语言:指令工程等
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选?
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度;同一主题下的多门课应承担不同课程定位,避免只按泛主题词判断
课程配套材料和练习产出如何确认?
页面中如提到练习产出或配套材料,只表示沟通时可确认的方向,不默认承诺固定交付物;最终以企业需求沟通后的课程安排为准