人工智能赋能电力能源工程业务实战

课程大纲

认知篇：AI能帮项目经理做什么

一、项目经理的日常效率瓶颈

二、当前可用的AI工具矩阵（聚焦电力工程场景）

启动篇：AI辅助项目策划与目标设定

一、项目章程与目标声明书的AI辅助生成

二、干系人识别与需求分析的AI辅助

三、项目启动会的AI准备

生成项目章程（关键要素部分）
生成干系人清单（至少10个干系人，含关注点）
生成启动会PPT大纲（8页以内）

计划篇：AI辅助WBS分解与进度计划编制

一、WBS智能分解

二、进度计划编制的AI辅助

三、Project/Excel进度计划的AI生成

实操练习（20分钟）：根据给定的220kV送变电项目背景，完成
使用AI生成项目WBS（至少3层，不少于30个工作包）
使用AI生成关键里程碑清单
使用AI将WBS转换为Excel任务清单（含预估工期）

执行与监控篇：AI辅助进度跟踪、风险识别与报告编制

一、进度跟踪的AI辅助

二、风险识别与应对的AI辅助

三、会议管理的AI辅助

四、问题与待办的AI跟踪

实操练习（20分钟）：根据给定的场景信息，完成
使用AI生成一份项目月报（含进度偏差分析）
使用AI识别项目风险清单（至少10条，含应对建议）
使用AI从会议录音文字稿中提取待办事项

收尾与知识沉淀篇：AI辅助验收、复盘与经验复用

一、验收资料的AI辅助

二、项目复盘报告的AI生成

三、经验库的AI建设

隐性知识的显性化1）专家访谈记录的自动整理2）经验案例的结构化提取
实操练习（10分钟）：根据给定的项目收尾信息，完成
生成竣工报告初稿框架
生成复盘报告初稿

工具实战：五类核心AI工具深度演练

一、工具一：通用大模型（文心一言/通义千问/Kimi）——项目文档全流程

实操：完整走通一个火电项目的文档生成流程

二、工具二：会议AI助手（讯飞听见/通义听悟）——会议效率提升

录音转文字实操
AI纪要提取：决策、待办、要点
会后跟进清单自动生成

三、工具三：文档审查AI（如有条件可演示）——图纸与合同审查

设计图纸合规性检查
合同条款智能审查
变更单的影响分析

四、工具四：智慧工地AI应用（演示）——现场安全管理

违章行为图像识别
进度图像识别对比
风险区域自动预警

五、工具五：数据处理AI（Excel AI/ChatExcel）——数据效率提升

自然语言操作Excel
进度数据的自动分析
资源负荷图快速生成
综合练习（25分钟）：每人完成一个完整的项目AI辅助任务
选择一个真实或模拟的电力工程项目
使用至少3种AI工具完成：项目策划+计划编制+风险识别+报告生成
输出一套完整的项目文档初稿

案例对标：五个项目经理的AI实战故事

内容重点

案例一：某火电扩建项目——用AI把项目章程编制从2天压缩到2小时
项目背景：2×1000MW火电扩建，合同额45亿，工期32个月
工具清单：文心一言+Kimi+Gamma
效率提升：前期策划时间减少
案例二：某220kV送变电工程——AI辅助WBS分解与风险识别

实战工作坊：现场完成一个项目的AI赋能方案

一、实战任务设置

二、实战流程

15. 分钟：分工与准备1）明确角色：项目经理、计划工程师、风险负责人、文档负责人2）熟悉项目背景资料3）准备AI工具
20. 分钟：AI辅助文档生成1）各角色同步进行文档编制2）使用AI工具完成各自任务3）整合形成完整文档包
10. 分钟：成果展示与互评1）每组2分钟展示关键成果2）重点展示：AI生成内容+人工调整部分+效率对比

三、成果输出与点评

课程总结与行动指南

一、核心能力回顾

二、回到岗位的30天行动清单

第一周：工具熟悉
注册并熟悉2-3个AI工具账号
试用AI完成一项文档工作
记录效率提升情况
第二周：场景尝试
选择一个高频场景（周报/纪要/风险清单）深度应用
优化提示词，形成自己的模板
邀请团队成员一起尝试
第三周：流程固化
将AI辅助纳入日常工作流程

三、资源分享

四、课后作业（可选）

用AI工具完成一个真实项目（或过去某个项目）的复盘报告，要求
使用AI生成初稿
人工补充经验判断
提交时附上AI应用过程说明（哪些AI生成、哪些人工调整、效率提升多少）

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，把计划拆解、节点管理、干系人沟通和问题升级转成课后可继续推进的动作

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

先确认范围变化、进度节点和协同责任，让训练目标更具体
项目经理的日常效率瓶颈和当前可用的AI工具矩阵（聚焦电力工…会被串成一组可练习的项目推进
协同风险更可见：计划拆解、问题升级和复盘跟进检查方法是否适合团队日常任务
形成启动篇：AI辅助项目策划与目标设定相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

当前，电力能源工程建设企业面临着双重挑战：一方面，火电、送变电、电网工程总承包等传统业务亟需通过AI技术实现提质增效；另一方面，算电协同、虚拟电厂、智能微电网等新业态正在重塑行业竞争格局。而电力能源工程项目经理正面临着前所未有的效率压力。火电项目工期紧、送变电工程点多线长、电网EPC总承包项目专业接口复杂，而项目团队成员能力参差不齐、文档编制占用了大量核心时间、风险识别依赖个人经验——这些日常痛点，恰恰是AI工具最能发挥价值的地方

2025年以来，随着国家人工智能+能源战略的深入推进，一批面向工程管理场景的AI工具已经成熟并开始规模化应用。从项目章程自动生成到WBS智能分解，从设计图纸合规性审查到施工进度偏差预警，从会议纪要一键整理到风险清单自动识别——这些能力不再是概念，而是项目经理触手可得的效率杠杆

本课程旨在帮助企业项目管理人员系统掌握AI赋能工程业务的理论体系与实操方法，在智能化转型浪潮中抢占先机。课程不过多讨论企业如何数字化转型这样的宏观命题，而是更聚焦于一个核心问题：作为一名电力工程项目经理，如何应用AI工具提升工作效能，把日常工作中的重复劳动减到最低，进而把核心精力释放到真正创造价值的事情上

课程时间

1天

授课方式

工具解析、应用实操、情景模拟、案例研讨

课程内容重点

01项目经理的日常效率瓶颈

02当前可用的AI工具矩阵（聚焦电力工程场景）

03启动篇：AI辅助项目策划与目标设定

04项目章程与目标声明书的AI辅助生成

05干系人识别与需求分析的AI辅助

讲师介绍

蔺军

工业数智化实战专家

浙江大学工学博士，正高级工程师。21年工程管理及12年数智化实战经验，主导3家龙头企业数智化转型，擅长智能建造与大型工程全周期管理，兼具深厚学术背景与丰富一线实战成果

建筑工程钢结构桥梁工程智能制造航空航天

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课程差异说明

本课程页面围绕《人工智能赋能电力能源工程业务实战》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？

适用于业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，也适合承担AI任务拆解、流程嵌入和输出复核支持工作的关键岗位。

学习这门课可以获得什么收益？

先确认范围变化、进度节点和协同责任，让训练目标更具体；项目经理的日常效率瓶颈和当前可用的AI工具矩阵（聚焦电力工…会被串成一组可练习的项目推进。

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

课程采用什么授课方式？

课程主要采用工具解析+应用实操+情景模拟+案例研讨，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