课程总览
一、新质生产力与高质量发展
- 1. 新质生产力内涵定义及核心特征
- 2. 新质生产力必须由三高筑底
- 3. 新质生产力强调质态而非业态
- 4. 数字化转型升级赋能新质生产力发展
- 5. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
- 【政策导向】十五五时期烟草行业核心目标
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】AI模拟优化卷烟生产线参数，能耗降低8%
三、企业数字化变革常见问题
- 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. 实施层面技术与业务容易脱节
- 4. 业务层面人才队伍上储备不足
- 【案例解析】某省中烟公司数字化转型的困惑
四、数据驱动是传统产业的短板
- 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】上海卷烟厂：机器人包揽苦活累活
六、烟草企业数字化转型实践五步曲（数转模型）
- 1. 内部管理信息化
- （1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
- （2）简化流程、无纸化，数据埋点，数据格式统一
- 2. 业务流程可视化
- （1）进度清晰可见、节点流转可控
- （2）流程标准化，减少人为和不确定因素
- 3. 产品服务数据化
- （1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法
- （2）分析和改善指标，以数据导向总结优化
- 4. 营销推广个性化
一、AI大模型三项核心能力
- 1. 图文音影多模态解析生成能力
- 2. 自然语言处理和逻辑推理能力
- 3. 业务逻辑洞察和系统输出能力
二、人机协同：从经验主义到AI驱动
- 1. 版本智能体：三件套自动化产出
- 2. 数据指挥官：非结构化数据治理
- 3. 创意加速器：探爆款内容秒产出
- 4. 业务创新助手：AI生成改进建议
- 【实操演练】多模态生成、数据清洗/数据分析/数据可视化、科学决策等……
三、AI驱动烟草智能工作范式全景图
- 1. 智能对话平台：全业务知识库快速搭建
- 2. 数据分析套件：Excel小白秒变分析专家
- 3. RPA流程自动化：重复工作的终结者
- 4. 知识图谱：让岗位经验不再随人员流失
- 5. 预测分析：从"事后处理"到"预测性维护"
- 6. 如何拥抱AI：建立AI与人工协同机制
