《许继电气_AI赋能经营管理提升》2天

《AI赋能经营管理提升》

主讲：韩迎娣老师

【课程背景】

全球能源转型加速，电力装备行业面临产品定制化加剧、交付周期压缩、技术迭代加快等多重挑战。行业领先企业正从传统设备制造向智慧电气解决方案提供商转型，对经营管理的精细化、智能化水平提出了更高要求。当前，人工智能技术的成熟为经营管理升级提供了全新路径。通过AI赋能经营决策、市场投标、研发设计、供应链、生产制造、质量管控等核心业务环节，可以显著提升管理层的决策质量和运营效率，实现从被动响应向主动预判的跨越。

本课程将以AI赋能经营管理提升为核心，沿着电力装备企业核心业务价值链展开，覆盖从战略认知、经营决策、市场投标、产品研发、供应链制造到质量运维六大环节。帮助管理层建立AI赋能全业务链的系统思维与落地能力。

【课程收益】

建立AI赋能电力装备经营管理的系统认知框架，理解智能化转型的全局路径

掌握数据驱动经营决策的方法，学会搭建经营分析智能体辅助管理判断

理解AI赋能市场洞察与智能投标的逻辑，掌握投标辅助智能体的设计思路

掌握生成式AI辅助研发设计、知识图谱赋能技术复用的实操方法

理解AI赋能智能排产与供应链协同的核心逻辑，掌握排产优化智能体的搭建方法

掌握AI赋能质量管控、预测性维护、项目交付管理的落地路径

每个业务模块现场搭建对应场景的AI智能体原型，学完即用

【课程特色】

沿业务价值链展开从决策到投标、研发、供应链、制造、运维，覆盖电力装备企业全业务环节

每模块嵌入智能体实操六大业务模块每个配套一个场景智能体现场搭建，学一个用一个

行业标杆案例案例全部来自ABB、西门子、施耐德等电力装备与电气行业标杆企业

四层递进战略认知→场景方法→智能体实操→行动方案，层层深入

【课程对象】

企业总经理、副总经理、事业部总经理、职能部门负责人等中高层管理者

【课程时间】

2天（12小时）

【课程大纲】

一、电力装备行业AI战略认知

1、电力装备行业AI应用全景

全球电力装备行业智能化发展趋势与竞争格局

国内电力装备企业数字化转型现状与痛点分析

电力装备企业智能化转型的典型路径与突破口

案例讲解：ABB数字化变电站智能运维体系——AI如何赋能电力设备全生命周期管理

西门子能源智能工厂——从柔性制造到自主决策的转型路径

2、从工具升级到经营管理范式变革

AI对经营管理模式的核心冲击：决策方式、组织形态、流程逻辑的三重变革

电力装备企业管理层的AI素养框架：懂场景、会判断、能推动

案例讲解：施耐德电气全球运营指挥中心——AI实时分析支撑跨区域管理决策

管理层在AI转型中的角色定位：不是技术专家，而是场景定义者和变革推动者

3、企业智能化转型框架体系

4、基于业务流的微任务拆解模式

5、案例：全球首家智能体工厂

AI重写制造业的三重价值

智能体工厂定义：自动化 vs 自主决策

14个智能体全景矩阵

14个智能体如何让产线“自己动”？

实例场景：首检与锁附革命

实例场景：多智能体，品质与工艺联动

企业部署智能体工厂五步路线图

关键成功要素与避坑指南

二、数据驱动的经营决策体系

1、管理决策的数据化底座

电力装备企业数据资产盘点：ERP、MES、CRM、PLM等系统数据的价值挖掘

从「数据报表」到「决策智能」的四级跃迁：可视化、分析洞察、预测预判、自主决策

2、AI辅助经营决策的方法与路径

AI赋能经营分析的核心场景：销售预测、成本归因、利润模拟、风险预警

案例讲解：某电力设备企业通过AI驱动的经营分析系统实现月度经营报告自动化——报告生成时间从3天缩短至2小时

3、智能体实操：经营分析智能体

实操演示：搭建经营分析智能体——输入月度数据自动生成分析报告并标注异常项

课堂练习：以本部门核心管理场景为例，设计并搭建一个AI辅助决策的智能体原型

三、市场洞察与智能投标

1、电力装备企业的市场挑战与AI破局

电力装备市场开拓的核心瓶颈：信息碎片化、客户需求预判难、投标响应慢、报价依赖经验

AI驱动的市场感知体系：从「被动等标」到「主动洞察」的转变

2、AI赋能智能投标与报价优化

招标文件智能解析：关键需求提取、技术方案匹配、报价策略推荐

智能投标的核心逻辑——需求理解→方案匹配→成本测算→报价优化→风险评估

客户分层与商机管理：AI驱动的客户价值评估与优先级排序

3、智能体实操：投标辅助智能体

实操演示：搭建投标辅助智能体——输入招标文件，自动解析需求、匹配技术方案框架、生成报价建议

课堂练习：各组选取一个典型投标场景，搭建投标辅助智能体原型并演示

四、产品研发与设计智能化

1、电力装备研发面临的效率瓶颈

研发流程的四大痛点：设计周期长、验证成本高、知识复用低、协同效率差

电力装备企业研发体系的典型痛点与协同优化空间

AI驱动研发范式变革的四个方向：经验驱动向数据驱动、单点突破向系统集成、串行开发向并行协同、知识孤岛向知识复用

2、AI赋能研发创新的关键路径

生成式AI辅助方案设计：从需求到方案的智能推荐与快速迭代

案例讲解：西门子AI辅助电气设备设计——概念方案生成效率提升3倍

知识图谱+RAG检索增强：盘活企业技术资产，让历史设计方案成为可检索、可复用的智能知识库

研发知识管理的AI升级——从文档归档到智能关联、从被动查阅到主动推荐

案例讲解：施耐德电气研发知识图谱——跨产品线的技术方案智能推荐与复用

AI辅助设计评审与跨部门协同：自动化合规检查、多专业并行评审

3、智能体实操：研发知识助手智能体

实操演示：搭建研发知识助手智能体——输入技术需求，智能检索历史方案、推荐可复用模块

课堂练习：选取一个真实研发场景（如变配电系统方案设计），用AI工具完成从需求分析到方案初稿的快速生成

五、供应链与生产制造智能化

1、电力装备生产计划的核心挑战

多品种小批量、按单设计（ETO）模式下的排产复杂性分析

传统APS系统的局限性：静态规则、响应迟缓、缺乏智能优化

智能排产的核心要素——多约束优化、动态重排、情景模拟、闭环反馈

2、AI赋能生产计划与供应链协同

AI驱动的生产计划优化：需求预测、产能仿真、智能排产、动态调整

案例讲解：ABB全球柔性制造体系——从订单到交付的全流程数字化管控实践

生产计划数字孪生：实时可视化产线状态，模拟不同排产方案的效果差异

案例讲解：某电力装备龙头企业智能排产系统——计划变更响应时间从4小时缩短至30分钟，设备利用率提升15%

供应链协同的AI增强：供应商智能评估、风险预警、物料齐套分析

3、智能体实操：排产优化智能体

实操演示：搭建排产优化智能体——输入订单与产能数据，生成最优排产方案并标注瓶颈环节

课堂练习：基于给定的电力装备生产数据，搭建排产优化智能体

六、质量管控与交付运维智能化

1、电力装备运营管理的痛点剖析

运营管理的五大痛点：信息孤岛、流程割裂、质量追溯难、成本黑箱、响应迟缓

从精益管理到智能运营：AI如何放大精益管理的成效

AI赋能运营管理的四大路径——智能质检、智能成本分析、预测性运维、流程自动化

2、AI赋能运营效率的标杆实践

智能质量管理：AI视觉检测、预测性质量管控、全流程质量追溯

智能成本管控：AI驱动的全价值链成本分析与优化建议

案例讲解：国电南瑞AI驱动的项目成本管控——基于历史数据的成本偏差预警与归因分析

智能运维与设备管理：从被动维修到AI预测性维护

项目交付管理与客户全生命周期服务：AI赋能的服务化转型

3、智能体实操：质量追溯智能体

实操演示：搭建质量追溯智能体——输入检测数据，自动归因缺陷来源并推荐改进措施

4、企业智能化转型的人机协同

业务流程的“人机可协同性”解析

人机协同任务分配关系

核心工具：人机协同画布