课程总览
一、课程背景与需求理解
二、课程定位
- 方法讲解 + 案例解析 + 工具演示 + 小组研讨 + 提示词模板共创
三、课程收益
四、课程设计逻辑
- 训练重点
五、详细课程大纲
AI赋能研发技术与生产质量提效实战
AI在研发技术、质量与生产岗位中的应用认知先把对象、任务和边界讲清，技术人员必须掌握的提示词技巧再帮助团队对齐现场处理口径
授课讲师：
曹文斌 · 研发项目管理与产品创新专家
课程大纲
AI在研发技术、质量与生产岗位中的应用认知
内容重点
- 案例导入：良率连续波动时，AI如何辅助形成问题分析框架
技术人员必须掌握的提示词技巧
内容重点
- 模块目标：让学员掌握适合技术人员使用的结构化提示词方法
AI辅助技术方案撰写实战（一）
内容重点
- 案例：工艺稳定性改善方案生成
- 案例：新工艺导入验证方案生成
AI辅助生产与质量数据分析
内容重点
- 案例：一周生产良率异常数据分析，判断异常集中维度并生成管理汇报结论
研发、质量、生产场景案例共创
内容重点
- 模块目标：结合课堂场景，把AI应用迁移到真实岗位任务中
AI使用风险、数据安全与落地建议
六、时间安排
- 模块
AI辅助技术方案撰写实战（二）
内容重点
- 案例+演示
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法
核心收益
- 场景边界更清楚：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在研发技术、质量与生产岗位中的…校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 流程复用更容易：技术人员必须掌握的提示词技巧安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
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- 人工复核有抓手：AI辅助技术方案撰写实战相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题
课程背景与交付信息
《AI赋能研发技术与生产质量提效实战》面向研发、技术、质量、生产等部门相关人员，技术研发人员占比较高的实际工作场景，围绕课程主题中的关键政策、业务流程、工具方法和落地难点展开
课程时间
1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在研发技术、质量与生产岗位中的应用认知
02技术人员必须掌握的提示词技巧
03AI辅助技术方案撰写实战
04AI辅助生产与质量数据分析
05AI使用风险、数据安全与落地建议
讲师介绍
曹文斌
研发项目管理与产品创新专家
研发项目管理与产品创新专家。22年研发项目管理实战专家，前百度资深架构师/CTO。擅长AI赋能、产品研发与技术团队管理，拥有从架构设计到企业技术战略落地的完整实战经验
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本课程页面围绕《AI赋能研发技术与生产质量提效实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景。
学习这门课可以获得什么收益？
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在研发技术、质量与生产岗位中的…校准目标和边界，明确课堂重点动作。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按1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
企业可以基于这门课做定制吗？
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
