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《智領(lǐng)未來：AI輔助管理提效與決策升維》

【課程背景】

當(dāng)前，化工行業(yè)正面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求，但企業(yè)在AI落地過程中普遍面臨三大核心痛點：

1.技術(shù)應(yīng)用碎片化：多數(shù)企業(yè)僅停留在AI單點應(yīng)用（如智能質(zhì)檢），缺乏系統(tǒng)性規(guī)劃，難以形成業(yè)務(wù)閉環(huán)，導(dǎo)致投入產(chǎn)出比失衡；

2.場景適配性不足：化工行業(yè)具有流程復(fù)雜、數(shù)據(jù)敏感、安全要求高等特性，通用AI工具難以直接復(fù)用，企業(yè)需定制化解決方案卻缺乏方法論支撐；

3.組織能力斷層：業(yè)務(wù)人員缺乏AI技術(shù)認知，技術(shù)人員不懂化工場景，跨部門協(xié)作效率低下，導(dǎo)致AI項目推進緩慢甚至夭折。

在此背景下，本課程聚焦化工行業(yè)AI業(yè)務(wù)化落地的“最后一公里”，結(jié)合能源、化工、制造行業(yè)等標桿企業(yè)的實戰(zhàn)經(jīng)驗，從技術(shù)趨勢、場景設(shè)計、工具應(yīng)用到組織變革，提供一套端到端的解決方案。課程以“學(xué)之能用”為核心，通過前沿數(shù)據(jù)解析、行業(yè)案例拆解、實操演練與跨崗位協(xié)作模擬，幫助學(xué)員突破“懂技術(shù)但不懂業(yè)務(wù)、懂業(yè)務(wù)但不懂技術(shù)”的雙重困境，助力企業(yè)快速啟動首個AI業(yè)務(wù)化模塊，實現(xiàn)降本增效與綠色轉(zhuǎn)型的雙重目標。

【課程收益】

1.掌握AI在化工場景的落地路徑

2.學(xué)會設(shè)計高轉(zhuǎn)化率的AI提示詞

3.獲得可復(fù)用的AI工具與實操模板

4.制定企業(yè)首個AI模塊的推進計劃

【課程特色】

針對性強：針對化工行業(yè)特點，結(jié)合企業(yè)實際需求設(shè)計課程內(nèi)容。

互動性強：通過案例分析、小組討論、實操演練等方式，提升學(xué)員的參與感和學(xué)習(xí)效果。

實用性強：提供可直接應(yīng)用于企業(yè)中的AI工具和方法，幫助學(xué)員快速落地AI項目。

【課程對象】

企業(yè)管理者（財務(wù)、產(chǎn)品、人事、物流、運營崗等）、企業(yè)AI落地項目負責(zé)團隊、負責(zé)人、相關(guān)業(yè)務(wù)骨干、管理骨干等

【課程時間】

1天（6小時/天） 

【課程大綱】

一、AI發(fā)展前沿趨勢（上午）

1. AI技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

問題導(dǎo)入：為什么企業(yè)紛紛數(shù)智化轉(zhuǎn)型，部署AI？（why的部分，以及對企業(yè)的意義、好處、改善、投入產(chǎn)出比是否可控等等）

前沿數(shù)據(jù)：介紹最新的AI技術(shù)發(fā)展數(shù)據(jù)，如模型性能、算力增長、數(shù)據(jù)量等。

基礎(chǔ)原理：簡要回顧AI的核心技術(shù)，如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等，幫助理解AI技術(shù)的底層邏輯。

企業(yè)AI落地應(yīng)用進展如何

化工行業(yè)最新AI應(yīng)用案例：如智能質(zhì)檢、預(yù)測性維護、供應(yīng)鏈優(yōu)化等，展示AI在化工領(lǐng)域的實際應(yīng)用。

跨行業(yè)前沿AI應(yīng)用案例：如制造業(yè)的智能制造、金融行業(yè)的智能風(fēng)控、醫(yī)療行業(yè)的AI輔助診斷等，提供跨行業(yè)啟發(fā)。

2. AI在化工行業(yè)中的戰(zhàn)略意義

不同AI大模型介紹

化工類AI模型介紹

AI如何推動化工行業(yè)轉(zhuǎn)型？

通過數(shù)據(jù)整合與智能分析，提升供應(yīng)鏈透明度與響應(yīng)速度，實現(xiàn)精準決策。

通過AI優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高效率、降低成本，推動綠色轉(zhuǎn)型。

政策支持與行業(yè)趨勢

國家政策鼓勵A(yù)I在化工行業(yè)的應(yīng)用，如建立行業(yè)通用數(shù)據(jù)集、支持典型場景先行先試。

未來AI在化工行業(yè)的應(yīng)用將更加深入，涉及研發(fā)、生產(chǎn)、管理等多個環(huán)節(jié)。

二、AI業(yè)務(wù)化的互動邏輯與訓(xùn)練原理（上午）

1. 從提示詞結(jié)構(gòu)化到指令中心

AI具體可以做什么（AIGC的部分也帶一下，如果不涉及數(shù)據(jù)安全問題，很多工作可以通過免費的AIGC來解決）

提示詞工程（Prmpt Engineering）

介紹如何通過結(jié)構(gòu)化提示詞引導(dǎo)AI完成特定任務(wù)，如生成報告、優(yōu)化流程等。

案例：如何通過提示詞訓(xùn)練AI生成化工工藝流程圖或優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)。

指令中心（Cmmand Center）

構(gòu)建統(tǒng)一的AI指令中心，實現(xiàn)多任務(wù)調(diào)度與流程自動化。

工具推薦：使用LangChain、AutGPT等工具構(gòu)建指令中心。

2. AI業(yè)務(wù)化路徑與技術(shù)訓(xùn)練方式

AI業(yè)務(wù)化三階段模型

試點驗證階段：快速見效、風(fēng)險可控，以效率提升為主。

擴展深化階段：系統(tǒng)性部署，技術(shù)深度集成，以業(yè)務(wù)創(chuàng)新為核心。

全面推廣階段：組織架構(gòu)重塑，商業(yè)模式創(chuàng)新，全域數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

問題思考：什么樣的業(yè)務(wù)適合用AI來部署和解決，這些業(yè)務(wù)有什么特征和標準？【高頻、重復(fù)、人做很費勁、已有有基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)資料沉淀等】

AI訓(xùn)練與模型優(yōu)化

介紹AI模型訓(xùn)練流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練與評估等。

介紹通用大模型的基本性能：生圖、生文、語音視頻、視頻制作、PPT制作、數(shù)據(jù)分析等

還是需要介紹一下通用類性能：市場調(diào)研、會議文檔翻譯、報告摘要、郵件草稿撰寫、策劃/創(chuàng)意構(gòu)思等

案例：如何通過AI訓(xùn)練優(yōu)化化工生產(chǎn)中的能耗模型。

三、AI落地引用案例分享（下午）

1. 同行業(yè)、跨行業(yè)AI應(yīng)用案例導(dǎo)入

成功案例分享

分享國內(nèi)外化工企業(yè)AI應(yīng)用的成功案例，如巴斯夫的AI質(zhì)檢系統(tǒng)、中石化智能供應(yīng)鏈管理等。

小組討論與反饋

學(xué)員分組討論如何將AI應(yīng)用于自身業(yè)務(wù)場景，并提出初步方案。

2. 提前收集場景，設(shè)計提示詞與工作鏈

提示詞設(shè)計與工作鏈構(gòu)建

通過結(jié)構(gòu)化提示詞設(shè)計，引導(dǎo)AI完成特定任務(wù)。（實操體驗）

場景化分享

根據(jù)財務(wù)、產(chǎn)品、人事、物流等具體的崗位，圍繞真實的工作內(nèi)容展開案例分享

舉例：

財務(wù)-月度經(jīng)營分析報告等

產(chǎn)品-產(chǎn)品安全生產(chǎn)檢測報告提報、產(chǎn)品型號查詢與介紹等

物流-?；愤\輸車輛空駛率，單噸運輸成本管理等

倉儲、碼頭-數(shù)據(jù)登記等AI掃碼識別入庫

人事-招聘文案、宣傳海報、內(nèi)部人事制度制定等

行政-活動策劃、內(nèi)部工作報告等

管理崗-管理決策類提示詞庫參考

3. AI業(yè)務(wù)化的路徑與技術(shù)訓(xùn)練方式

AI業(yè)務(wù)化路徑圖

從試點到全面推廣的路徑圖，幫助學(xué)員理解AI落地的全過程。

尋找組織效能突破性指標

從業(yè)務(wù)視角出發(fā)的關(guān)鍵性指標

思考與討論：現(xiàn)有哪些業(yè)務(wù)場景可以用AI來提效？

技術(shù)訓(xùn)練方式

介紹AI模型的訓(xùn)練方法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等。

工具推薦：使用AI工具進行智能體搭建訓(xùn)練。

如何進行業(yè)務(wù)流程改造：找到AI業(yè)務(wù)化的第一口

四、未來暢想與總結(jié)（下午）

1. 崗位變化與人才需求

AI帶來的崗位變化

AI將改變傳統(tǒng)崗位，催生新的崗位，如AI訓(xùn)練師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI產(chǎn)品經(jīng)理等。

企業(yè)需要培養(yǎng)具備AI素養(yǎng)的復(fù)合型人才。

業(yè)務(wù) X 技術(shù) X 人才，混合驅(qū)動組織變革

AI人才培養(yǎng)策略

建立內(nèi)部AI學(xué)習(xí)平臺，提供在線課程、案例分享、實戰(zhàn)訓(xùn)練等資源。

2. 政策風(fēng)向與行業(yè)趨勢

國家政策支持

國家鼓勵A(yù)I在化工行業(yè)的應(yīng)用，推動行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

行業(yè)趨勢預(yù)測

未來AI在化工行業(yè)將更加深入，涉及研發(fā)、生產(chǎn)、管理等多個環(huán)節(jié)。

3. 跨行業(yè)前沿案例

跨行業(yè)AI應(yīng)用案例

介紹AI在制造業(yè)、金融、醫(yī)療等行業(yè)的應(yīng)用，提供跨行業(yè)啟發(fā)。

AI對企業(yè)的挑戰(zhàn)與機遇

AI帶來效率提升的同時，也帶來數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等問題。

4. 美好祝福與結(jié)語

總結(jié)與回顧，強調(diào)AI在企業(yè)中的重要性。

結(jié)語與祝福，鼓勵學(xué)員積極擁抱AI，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。