余星冰《智领未来：AI辅助管理提效与决策升维》

主讲：余星冰老师

【课程背景】

当前，化工行业正面临数字化转型的迫切需求，但企业在AI落地过程中普遍面临三大核心痛点：

1. 技术应用碎片化：多数企业仅停留在AI单点应用（如智能质检），缺乏系统性规划，难以形成业务闭环，导致投入产出比失衡；

2. 场景适配性不足：化工行业具有流程复杂、数据敏感、安全要求高等特性，通用AI工具难以直接复用，企业需定制化解决方案却缺乏方法论支撑；

3. 组织能力断层：业务人员缺乏AI技术认知，技术人员不懂化工场景，跨部门协作效率低下，导致AI项目推进缓慢甚至夭折。

在此背景下，本课程聚焦化工行业AI业务化落地的“最后一公里”，结合能源、化工、制造行业等标杆企业的实战经验，从技术趋势、场景设计、工具应用到组织变革，提供一套端到端的解决方案。课程以“学之能用”为核心，通过前沿数据解析、行业案例拆解、实操演练与跨岗位协作模拟，帮助学员突破“懂技术但不懂业务、懂业务但不懂技术”的双重困境，助力企业快速启动首个AI业务化模块，实现降本增效与绿色转型的双重目标。

【课程收益】

1. 掌握AI在化工场景的落地路径

2. 学会设计高转化率的AI提示词

3. 获得可复用的AI工具与实操模板

4. 制定企业首个AI模块的推进计划

【课程特色】

· 针对性强：针对化工行业特点，结合企业实际需求设计课程内容。

· 互动性强：通过案例分析、小组讨论、实操演练等方式，提升学员的参与感和学习效果。

· 实用性强：提供可直接应用于企业中的AI工具和方法，帮助学员快速落地AI项目。

【课程对象】

企业管理者（财务、产品、人事、物流、运营岗等）、企业AI落地项目负责团队、负责人、相关业务骨干、管理骨干等

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI发展前沿趋势（上午）

1. AI技术发展现状与趋势

·问题导入：为什么企业纷纷数智化转型，部署AI？（why的部分，以及对企业的意义、好处、改善、投入产出比是否可控等等）

· 前沿数据：介绍最新的AI技术发展数据，如模型性能、算力增长、数据量等。

· 基础原理：简要回顾AI的核心技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，帮助理解AI技术的底层逻辑。

· 企业AI落地应用进展如何

化工行业最新AI应用案例：如智能质检、预测性维护、供应链优化等，展示AI在化工领域的实际应用。

跨行业前沿AI应用案例：如制造业的智能制造、金融行业的智能风控、医疗行业的AI辅助诊断等，提供跨行业启发。

2. AI在化工行业中的战略意义

·不同AI大模型介绍

·化工类AI模型介绍

· AI如何推动化工行业转型？

通过数据整合与智能分析，提升供应链透明度与响应速度，实现精准决策。

通过AI优化生产流程，提高效率、降低成本，推动绿色转型。

· 政策支持与行业趋势

国家政策鼓励AI在化工行业的应用，如建立行业通用数据集、支持典型场景先行先试。

未来AI在化工行业的应用将更加深入，涉及研发、生产、管理等多个环节。

二、AI业务化的互动逻辑与训练原理（上午）

1. 从提示词结构化到指令中心

·AI具体可以做什么（AIGC的部分也带一下，如果不涉及数据安全问题，很多工作可以通过免费的AIGC来解决）

· 提示词工程（Prmpt Engineering）

介绍如何通过结构化提示词引导AI完成特定任务，如生成报告、优化流程等。

案例：如何通过提示词训练AI生成化工工艺流程图或优化生产参数。

· 指令中心（Cmmand Center）

构建统一的AI指令中心，实现多任务调度与流程自动化。

工具推荐：使用LangChain、AutGPT等工具构建指令中心。

2. AI业务化路径与技术训练方式

· AI业务化三阶段模型

试点验证阶段：快速见效、风险可控，以效率提升为主。

扩展深化阶段：系统性部署，技术深度集成，以业务创新为核心。

全面推广阶段：组织架构重塑，商业模式创新，全域数智化转型。

·问题思考：什么样的业务适合用AI来部署和解决，这些业务有什么特征和标准？【高频、重复、人做很费劲、已有有基础的数据资料沉淀等】

· AI训练与模型优化

介绍AI模型训练流程，包括数据预处理、模型选择、训练与评估等。

介绍通用大模型的基本性能：生图、生文、语音视频、视频制作、PPT制作、数据分析等

还是需要介绍一下通用类性能：市场调研、会议文档翻译、报告摘要、邮件草稿撰写、策划/创意构思等

案例：如何通过AI训练优化化工生产中的能耗模型。

三、AI落地引用案例分享（下午）

1.同行业、跨行业AI应用案例导入

· 成功案例分享

分享国内外化工企业AI应用的成功案例，如巴斯夫的AI质检系统、中石化智能供应链管理等。

· 小组讨论与反馈

学员分组讨论如何将AI应用于自身业务场景，并提出初步方案。

2. 提前收集场景，设计提示词与工作链

· 提示词设计与工作链构建

通过结构化提示词设计，引导AI完成特定任务。（实操体验）

· 场景化分享

根据财务、产品、人事、物流等具体的岗位，围绕真实的工作内容展开案例分享

举例：

财务-月度经营分析报告等

产品-产品安全生产检测报告提报、产品型号查询与介绍等

物流-危化品运输车辆空驶率，单吨运输成本管理等

仓储、码头-数据登记等AI扫码识别入库

人事-招聘文案、宣传海报、内部人事制度制定等

行政-活动策划、内部工作报告等

管理岗-管理决策类提示词库参考

3. AI业务化的路径与技术训练方式

· AI业务化路径图

从试点到全面推广的路径图，帮助学员理解AI落地的全过程。

寻找组织效能突破性指标

从业务视角出发的关键性指标

思考与讨论：现有哪些业务场景可以用AI来提效？

· 技术训练方式

介绍AI模型的训练方法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

工具推荐：使用AI工具进行智能体搭建训练。

如何进行业务流程改造：找到AI业务化的第一口

四、未来畅想与总结（下午）

1. 岗位变化与人才需求

· AI带来的岗位变化

AI将改变传统岗位，催生新的岗位，如AI训练师、数据科学家、AI产品经理等。

企业需要培养具备AI素养的复合型人才。

业务X技术X人才，混合驱动组织变革

· AI人才培养策略

建立内部AI学习平台，提供在线课程、案例分享、实战训练等资源。

2. 政策风向与行业趋势

· 国家政策支持

国家鼓励AI在化工行业的应用，推动行业智能化转型。

· 行业趋势预测

未来AI在化工行业将更加深入，涉及研发、生产、管理等多个环节。

3. 跨行业前沿案例

· 跨行业AI应用案例

介绍AI在制造业、金融、医疗等行业的应用，提供跨行业启发。

· AI对企业的挑战与机遇

AI带来效率提升的同时，也带来数据安全、伦理合规等问题。

4. 美好祝福与结语

· 总结与回顾，强调AI在企业中的重要性。

· 结语与祝福，鼓励学员积极拥抱AI，推动企业数字化转型。

授课老师

余星冰老师的课程大纲