1天版
一、 课程背景
随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT为石化机械工业带来了新的数字化转型机遇。当前，石化机械行业面临设备故障诊断周期长、技术文档管理效率低、维护决策依赖经验等痛点问题。ChatGPT凭借其强大的自然语言处理和知识推理能力，在辅助故障诊断、优化技术文档、支持维护决策等方面展现出显著优势。已有中石化、中海油、中石油等多家企业开展了相关应用实践，取得了显著成效。因此，培养技术管理者掌握ChatGPT应用能力，对提升企业管理效率、推动行业数智化转型具有重要意义。本课程正是基于行业现状和发展需求，结合一线实践经验开发，旨在帮助技术管理者快速掌握这一新型工具，创造实际价值。
二、 课程目标
本课程旨在帮助石化机械行业的技术管理者掌握ChatGPT的实战应用能力。通过理论讲解、案例分析和实操演练三大模块，使学员深入理解ChatGPT的特点与局限，掌握在设备故障诊断、技术文档管理、维护决策支持等场景中的应用方法，并能够结合企业实际需求，利用ChatGPT提升工作效率、优化管理流程、推动技术创新。课程特别强调实战能力培养，通过个人实操、小组演练和团队对抗等形式，确保学员能够在实际工作中灵活运用AI工具，创造实际价值。预期学员培训后能实现工作效率提升30%以上，并能作为企业AI应用的种子选手，推动单位的数智化转型。
三、 课程特点
INTP讲师：以深入浅出的方式讲解复杂的AI概念，确保学习者能够理解并应用AI技术；
产教结合：结合当前最新的AI技术和市场需求，提供实战演练和案例研究，强调知识到实践的转化；
互动参与：非常重视课堂互动，鼓励学员参与讨论、提问，同时还鼓励学员提出自己的想法和建议，让课堂变得更加开放和包容。
课程时间：1天
课程对象：石化机械的技术管理者
课程方式：线下讲授+案例研讨+课后教练陪跑
四、 课前准备
培训前3天，
1. 需求调研
收集各岗位人员的日常工作痛点
了解团队使用的主要工具链
获取团队真实项目素材用于实践
2. 环境准备
ChatGPT账号配置
常用AI工具账号开通
测试数据集准备
五、 课程大纲
第一讲：ChatGPT核心能力介绍（9:00-10:30）
一、 ChatGPT核心能力介绍
1、 自然语言理解与生成
示例：同一个问题用不同方式提问的效果对比
演示：专业术语与普通表达的转换
实践：让学员现场尝试不同表达方式
2、 上下文持续对话
示例：设备故障诊断的多轮对话
演示：信息补充和方案优化过程
要点：如何保持对话连贯性
3、 知识整合与推理
示例：将设备参数、工况、历史数据结合分析
演示：从多个角度分析问题
技巧：如何引导AI进行深入思考
二、 ChatGPT的特点和局限
1、 优势
2、 局限性
三、 石化机械行业GPT应用案例分享：
1、 中国石化某炼厂大型离心压缩机维护效率提升
2、 中海油某海上平台设备管理智能化项目
3、 中石化南京化纤AI助手集成应用
4、 中海油天津院设备健康管理创新
5、 中石化镇海炼化某重型往复压缩机AI故障诊断
6、 中海油大港石化2023年离心泵组AI批量故障分析
课间休息（10:30-10:40）
第二讲：ChatGPT高效使用技巧（10:40-12:00）
一、 提示词编写方法
1、 基础框架
2、 实例示范
角色：你是一位拥有20年石化设备维护经验的专家
背景：我们正在处理一台中石化某炼厂的离心压缩机故障
二、 对话优化技巧
1、 信息补充策略
分步提供信息
及时纠正错误理解
要求具体化建议
2、 提示词优化示例
压缩机振动大怎么办？
午休交流 (12:00-13:30)
第三讲：个人实战演练（13:30-14:30）
一、 基础技能实操
每位学员独立完成以下任务：
任务A：设备故障诊断对话
场景：某离心泵出现异常（选择下列场景之一）
-大连石化：P-2301A进料泵轴承温度异常
-茂名石化：P-1102B真空泵汽蚀现象
-镇海炼化：P-3101C冷却水泵密封泄漏
要求：
1.编写完整的问题描述
2.设计分层提示词
3.完成3轮诊断对话
4.输出解决方案
任务B：技术文档优化
场景：优化设备管理文档（选择下列文档之一）
-天津石化：离心压缩机启停规程
-上海石化：往复泵维护手册
-广州石化：换热器检修规范
要求：
1.文档结构优化
2.要素完整性检查
3.安全提示补充
4.可操作性提升
二、 个人实操点评
1. 每人展示最佳对话
2. 专家现场指导
3. 共性问题总结
4. 优秀案例分享
第四讲：小组演练（14:30-15:45）
一、 分组任务
每组抽选一个综合场景：
场景一：设备诊断系统设计
背景：中石化某厂压缩机组群
任务：设计AI辅助诊断流程
要求：
1.设计标准化的设备问题描述模板
2.建立分层诊断对话流程
3.制定解决方案验证机制
4.设计专家经验库结构
场景二：维护决策优化
背景：中海油某站离心泵组
任务：优化预防性维护决策
要求：
1.设计维护数据分析模板
2.建立维护周期优化对话
3.制定备件管理策略
4.建立维护效果评估体系
场景三：技术培训体系改进
背景：中石油某厂新员工培训
任务：设计AI辅助培训系统
要求：
1.设计知识点提取模板
2.建立培训内容生成流程
3.制定考核问题库
4.设计学习效果评估方案
二、 小组成果展示
1、 方案介绍
2、 创新特点
3、 应用价值
4、 实施建议
第五讲：小组对抗赛（15:45-17:00）
一、 故障诊断大赛
背景：大型石化机械多发故障案例
规则：
1.每组分配3个故障案例
2.限时完成诊断对话
3.提交诊断报告
4.现场答辩
评分：
-诊断准确性（40%）
-方案可行性（30%）
-时间效率（20%）
-表达清晰度（10%）
二、 技术难题攻关
背景：石化机械行业典型技术难题
规则：
1.随机分配技术难题
2.设计解决方案
3.使用ChatGPT优化
4.方案展示对抗
评分：
-方案创新性（40%）
-实施可行性（30%）
- AI应用水平（20%）
-表达完整性（10%）
三、 应急处置竞赛
背景：石化机械行业典型技术难题
规则：
1.随机分配技术难题
2.设计解决方案
3.使用ChatGPT优化
4.方案展示对抗
评分：
-方案创新性（40%）
-实施可行性（30%）
- AI应用水平（20%）
-表达完整性（10%）
四、 总结点评
1、 对抗结果公布
2、 优秀方案点评
3、 典型问题分析
4、 改进建议分享
课间休息（16:00-16:10）
第六讲：总结和后续支持（17:00-17:30）
一、 经验总结与展望
1、 学员学习心得分享
2、 持续学习建议
3、 未来发展趋势
二、课程后续支持
1. 微信学习群
解决实际应用问题
定期分享最新AI工具和应用
2. 每周在线答疑会
讲师在线答疑
同学经验分享
3. 1v1咨询
为每位学员提供三次1v1咨询机会
解决个性化问题
