数字化转型顶层设计与实施路径

落地实践——管理思维升级与业务场景重塑需要现场演练支撑,对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确

1天,6小时 数字化转型

课程大纲

战略升维——数据赋能与数字化转型实施策略

一、数字化是产业升级必由之路
  • 1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
  • 2. 数字化背景下,企业生存之道——保持危机感
  • 3. 什么是数字化转型六度法则,如何将数字化真正落地
二、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控
  • 【案例解析】华为数字化工具应用对核电行业的启示
  • 【小组讨论】在目前的业务场景中,有哪些不符合数字化要求的节点,如何优化?
三、工程行业数字化成熟度模型
  • 1. 初始级——单点工具应用2. 规范级——业务流程系统化3. 集成级——跨系统数据互通
  • 4. 优化级——数据分析驱动决策
  • 5. 引领级——智能建造与数字孪生
四、数字化对核电工程管理的重构价值
  • 1. 效率维度:自动化流程和智能协同工具,降本增效2. 质量维度:全流程数据追溯和智能预警,提升合格率3. 安全维度:物联网监测和AI识别,实现主动式管控
  • 4. 协同维度:通过统一数据平台,打通各环节信息壁垒
  • 【案例解析】大亚湾核电站数字化突破:系统可靠性提升至 99.99%
五、企业数字化转型常见问题
  • 1. 战略层面数据孤岛和协同难题
  • 2. 组织层面变革阻力与制度保障
  • 3. 管理层面技术与业务容易脱节
  • 4. 实施层面人才队伍上储备不足
  • 【案例解析】麦肯锡最新报告:数字化转型成功率普遍不高?
六、数据治理是传统产业的短板
  • 1. 数据思维:数据意识相对弱,专业能力欠缺
  • 2. 数据采集:数据积累时间较长,但质量不佳
  • 3. 数据贯通:数据难整合,无法发挥协同作用
  • 4. 数据开发:应用场景单一,缺乏业务突破点
  • 5. 数据应用:条件所限,缺少整体性成功案例
  • 【案例解析】国家电网全面推行"数据主人制"
七、数字化转型顶层设计和体系建设1. 基础建设:数字基因六大模块、数字技术平台架构2. 组织建设:数字运营开发流程、数字业态应用场景、数字资产长效机制
  • 3. 人才建设:数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力【行动指南】企业数字化变革是一场全员参与的团体赛,而非个别部门的单项赛。我们需要从被动等待向主动规划转变,从部…
八、数字化转型落地三个要点1. 科技+业务双轮驱动2. 让听得见炮火的士兵做决定3. 借助专业第三方力量推进实施
  • 【案例解析】某知名企业AI客服如何把人气出内伤

落地实践——管理思维升级与业务场景重塑

一、用户思维——技术转化能力
  • 1. 傻瓜式、简单可依赖
  • 2. 不要让用户做选择题
  • 3. 需求洞察与痛点捕捉
  • 4. 用户需求VS应用场景
  • 【案例解析】海尔懒人三筒洗衣机背后的商业逻辑
  • 【思考方向】业务部门如何提高需求甄别能力,规避技术开发反复,减少内耗
二、产品思维——业务打磨能力
  • 1. 无痛点,不产品(服务)
  • 2. 做减法,不做加法(功能)
  • 3. 小步快跑,快速迭代(效率)
  • 4. 避免过度的流程设计(机制)
  • 【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
  • 【思考方向】技术部门如何把控需求标准,并完善产品和服务的颗粒度
三、迭代思维——持续进化能力
  • 1. 避免完美主义导致停滞
  • 2. 目标拆解为可执行步骤
  • 3. 以低成本试错获取反馈
  • 4. 想办法干掉昨天的自己
  • 【案例解析】比亚迪D1电动侧滑门设计
四、数据思维——数据驱动能力
  • 1. 没有小数据,只有大数据
  • 2. 数据是商业模式关键支点
  • 3. 数字化运营三个核心指标
  • 4. 数据开发应用的四个层面
  • 【案例解析】宁德核电AI+大数据驱动的智能运维
五、创新思维——创造性输出能力
  • 1. 否定是创新的开始
  • 2. 创新不是瞎折腾
  • 3. 创新是有中生无
  • 4. 创新是发现更多可能性
  • 5. 脱离真实场景的创新是一厢情愿
  • 【案例解析】从山寨大国到新四大发明
  • 课程回顾、总结、分享和行动
  • 1. 数字化转型是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程,根据行业特性和岗位职责,制定个人或团队在企业数字化转型中的具体行动计划
  • 2. 结合课程内容,梳理所属部门现有数据资源(包括数据来源、类型、使用频率、责任归属等),并提出至少一项改进建议,推动数据从资源向资产转化
  • 3. 目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、数据驱动和业务创新等方面,与原生数字基因巨头存在哪些差距,并提出改进措施

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

《数字化转型顶层设计与实施路径》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

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
  • 围绕战略升维——数据赋能与数字化转型实…梳理关键判断点,避免停留在概念解释
  • 借助落地实践——管理思维升级与业务场景…完成一次可复盘的应用演练
  • 输出数字化是产业升级必由之路相关的后续跟进清单,方便课后跟踪

课程背景与交付信息

2026年是十五五规划的开局之年,国家战略层面对核电数字化转型提出了明确要求。一方面,核电作为清洁低碳基荷能源的战略地位持续提升,国内在建核电装机规模保持全球领先,自主三代核电技术实现批量化建设;另一方面,工程建设领域正经历由规模扩张向精益运营的历史性转变,提质增效、降本减存成为行业共识。在这一背景下,数字化转型已不再是可选项,而是关乎企业核心竞争力和可持续发展的必答题

从工程建设行业整体趋势看,数字技术与建造业务深度融合正在重塑传统工程管理模式。建筑信息模型(BIM)、物联网(IoT)、人工智能(AI)、数字孪生等技术的成熟应用,使智慧工地智能建造从概念走向实践。核电工程因其技术复杂性、安全高要求、建设周期长的特点,数字化转型需求尤为迫切。一方面,核电工程设计涉及数十万个零部件、数千个系统,传统二维图纸和人工管理方式已难以支撑精细化管控要求;另一方面,核电建设过程中设计变更频繁、多专业协同难度大,亟需数字化手段打通数据孤岛、提升协同效率

然而目前很多企业在数字化转型方面呈现出典型的不均衡特征,即业务需求导向与技术支撑之间出现了脱节现象。甚至很多业务部门认为,数字化转型就是上一套软件或使用公司提供的现成工具。他们习惯于作为用户去等待IT部门或数字化部门交付产品,而没有意识到数字化转型的本质是业务流程的再造和管理模式的升级

课程时间

1天,6小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组研讨、互动答疑

课程内容重点

01战略升维——数据赋能与数字化转型实施策略
02落地实践——管理思维升级与业务场景重塑
03数字化是产业升级必由之路
04数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
05数字化背景下,企业生存之道——保持危机感

讲师介绍

张世民 讲师头像

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家,17年互联网+传统产业经验,曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略,累计授课超4500小时,服务政府、能源、金融等多行业头部客户。本课程与其数字化转型方向相关

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业
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课程差异说明

本课程页面围绕《数字化转型顶层设计与实施路径》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 2 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?

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。

学习这门课可以获得什么收益?

看清工具场景、输入要求和输出校验,先讲清对象、约束和判断标准;围绕战略升维——数据赋能与数字化转型实…梳理关键判断点,避免停留在概念解释。

课程通常安排多长时间?

课程通常可按1天,6小时安排,具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式?

课程主要采用讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

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