《AI 赋能智慧管理》（航空定制）

《AI 赋能智慧管理》

-航空公司管理人员培训大纲 课程背景

随着全球航空业的数字化转型加速，人工智能技术已成为提升管理效率、优化运营流程、降低风险的核心驱动力。航空公司面临日益复杂的运营环境，需借助AI工具实现数据驱动的智慧决策。DeepSeek作为国产领先的AI工具，具备强大的逻辑推理、多轮对话和实时联网能力，尤其在中文语境下表现卓越，是航空领域实现智能管理的理想选择。本课程结合航空行业特性，系统讲解AI技术发展、DeepSeek实操技巧及AI在航空领域的创新应用，助力管理人员从传统管理模式向智能化管理升级。

课程目标

认知目标：

理解AI技术发展现状及在航空领域的核心价值。

掌握DeepSeek的核心功能与适用场景。

技能目标：

熟练使用DeepSeek进行数据分析、流程优化及风险预测。

掌握AI提示词编写技巧与工具协同应用方法。

应用目标：

结合航空业务场景，设计AI解决方案优化机场运营。

独立完成复杂任务的AI工具部署与结果优化。

课程对象

航空公司中高层管理人员（如运营总监、部门经理、机场调度主管等）。

需具备基础办公软件操作能力，无需编程背景。

课程时长

总时长：2天，每天6小时，共12小时。

时间分配：

理论讲解：30%（3.6小时）

案例演示：30%（3.6小时）

实操练习：30%（3.6小时）

综合评比：10%（1.2小时）

授课方法

理论讲解：结合航空行业案例，解析AI技术与DeepSeek功能。

沙盘推演：模拟机场运营场景，设计AI优化方案。

分组实操：以小组为单位完成数据分析、报告生成等任务。

即时反馈：讲师实时指导，优化操作流程与输出结果。

工具包支持：提供《DeepSeek航空场景提示词库》《AI风险预测模型模板》。

课程内容（四级目录）

第一天：AI基础认知与工具实操

模块一：AI技术发展与航空领域应用（1小时）

AI技术演进与行业趋势

AI发展历程：从自动化到生成式AI

AGI（通用人工智能）对航空业的潜在影响

AI在航空领域的创新应用案例

客户服务：AI客服与智能票务系统（如东航“智能小东”）

航班调度：AI驱动的动态航线优化（案例：达美航空AI调度系统）

安全监控：AI故障预测与机务维护（案例：波音Predictive Maintenance）

航空行业痛点与AI解决方案

数据孤岛问题：AI如何实现多源数据整合

运营效率瓶颈：AI在资源调度中的应用场景

模块二：DeepSeek基础使用与高效提问技巧（3小时）

DeepSeek核心功能解析

实时联网搜索与结构化输出（航班数据抓取示例）

多轮对话与逻辑推理（模拟航班延误原因分析）

提示词编写方法论

CAST模型：

Context（背景）：明确业务场景（如“分析某时段机场客流数据”）

Action（行动）：指定任务类型（如“生成客流预测报告”）

Style（风格）：设定输出格式（如“表格+可视化图表”）

Tone（语气）：匹配受众需求（如“管理层简报需简明扼要”）

航空场景提示词模板库（示例：“用DeepSeek预测台风对航班准点率的影响”）

实操：AI工具初体验

注册与界面操作

小组任务：用DeepSeek生成《XX机场月度运营简报》

模块三：AI在办公场景的实战应用（2小时）

数据整理与分析

航班数据清洗与统计（指令示例：“整理过去半年航班延误原因分类”）

动态仪表盘生成（案例：用AI自动生成Power BI可视化看板）

AI辅助决策报告撰写

一键生成PPT框架（示例：“输出《智慧机场建设方案》PPT大纲”）

报告内容扩写与校对（案例：AI优化安全风险评估报告）

智能会议管理

AI会议记录与重点提取（工具：通义听悟+DeepSeek）

任务自动分配与跟踪（指令：“根据会议内容生成责任人清单”）

第二天：AI驱动流程优化与风险预测

模块四：AI在机场运营中的流程优化（2小时）

资源调度优化

登机口分配模型（案例：AI动态匹配航班与登机口）

行李分拣效率提升（指令：“设计基于AI的行李分拣优先级算法”）

旅客流线优化

基于实时数据的安检通道调度（案例：阿姆斯特丹机场AI调度系统）

旅客行为预测与服务推荐（示例：“预测高峰时段餐饮需求”）

模块五：AI在航空风险预测中的应用（2小时）

安全风险建模

机械故障预测（案例：空客Skywise平台）

天气影响评估（指令：“分析台风路径对航班取消率的关联性”）

运营风险管控

航班延误成本预测（工具：DeepSeek+Excel函数联动）

突发事件的应急响应模拟（沙盘演练：AI生成备降方案）

模块六：综合实操与课题评比（2小时）

课题任务发布

任务示例：“设计AI驱动的XX机场暑运高峰期优化方案”

要求：包含数据分析、流程优化、风险预测三部分

小组协作与成果输出

使用DeepSeek完成工作数据分析以及表格制作

生成PPT汇报与可视化图表

成果展示与评分

评分标准：创新性（30%）、可行性（40%）、AI工具应用深度（30%）