张鹏

打造全员持续改善的基础-5S及目视化管理

企业面临着前所未有的挑战,包括提升生产效率、降低成本、确保产品质量以及准时交付等。这些目标的实现,离不开良好的企业管理基础,而5S管理正是其中的重要一环。5S是TPS的基础,5S是TPM的基础,5S是TQM的基础,5S是现场管理的基础。如丰田汽车,已经通过长期推行5S取得了显著成效,将其融入企业文化和员工素养之中,但国内许多企业在实施5S时却遇到了重重困难

《数智领航·高维制胜:十五五运营商政企解决方案能力提升策略与实战》

张鹏老师主讲。站在“十四五”收官与“十五五”规划日渐展开的关键交汇点,运营商政企市场正发生根本性的范式转移:。政策透视--战略方向对齐:深度拆解“十五五”数智化趋势,如何将方案包装成政府的“政绩工程”与“命题作文”。技术透视—推动高标溢价:合理引入,并系统组合AI企业化服务、量子密钥、token经营、5G-A通感算智、太空算力、卫星物联网、高质量数据服务等前沿技术和服务,提升方案技术溢价。

《十五五AI时代楼宇数智化转型及厂商策略》

张鹏老师主讲。本课程旨在深度解析 “十五五”政策导向,探讨AI等颠覆性技术对行业的影响。并结合全域智慧城市、城市更新及城市生命线等重大工程,研究智能楼宇的下一程,并为决策者提供战略转型的建议。基本了解“十五五”政策导向与核心精神,以及城市全域数智化的发展趋势。“十五五”规划纲要多次强调“数智化”转型,这标志着我国从单纯的数据堆砌转向数字化与智能化的深度融合。

张鹏

张鹏老师 政企数智化转型顶层设计专家曾任:中国电信(世界500强第95位)ICT专业公司副总经理、集团级金牌内训师 曾任:德勤中国(国际四大咨询,全球顶级专业服务机构) 管理咨询总监曾任:安永中国(国际四大咨询,全球顶级专业服务机构) 管理咨询总监著作:《中国旅游信息化发展报告》副主编、某大厂智慧城市白皮书(海外版)主笔 工信部科技进步二等奖 获得者某标杆民族企业 EBG 认证资深顾问、入库专家

北京大学康养产业运营研修班3月14-15日开课

北京大学康养产业暨特色产业运营高级研修班课程安排:3月14日 上午《解码城市产业发展》贺灿飞老师3月14日 下午《宏观经济形势分析国家“十五五”发展规划纲要学习》张 鹏老师3月15日《资产配置与财富管理》吴隆增老师

《直挂云帆济沧海—“十五五”高潜产业赛道深潜》

张鹏老师主讲。“十五五”规划纲要在产业层面上构建了“传统产业提质升级+新兴产业壮大提速+未来产业前瞻培育”的梯次发展格局。另一方面,依托数智技术深化拓展“人工智能+”行动,赋能实体经济实现全要素生产率的革命性跃迁。本课程围绕上述三种类型的产业领域,重点讨论地方政府和相应的央国企市场主体怎样借政策机遇、抓发展窗口、实现产业升级和企业盈利。

《得其源者富,尽其用者强,成其势者兴—AI时代数据价值提升策略与实践》

张鹏老师主讲。据最新行业调研,超过46%的中国企业宣称已将AI嵌入业务流程,但真正实现利润和生产率显著增长的仅有9%。本课程将彻底跳出传统IT系统建设的旧有思维框架,从 “得其源、尽其用、成其势”三大维度切入,全景式拆解从高质量数据集构建、行业大模型部署,到数据资产入表融资、以及组织架构根本性重构的落地路径,帮助政企决策者破除技术迷雾,将沉睡的数据彻底转化为企业的核心资本与不可替代的生产力要素。

精益的核心-消除八大浪费

课程背景:在当今竞争激烈的市场环境中,企业面临着前所未有的成本压力。为了保持竞争力和盈利能力,消除企业内部的浪费已成为企业快速降本、提升效率的最有效手段之一。正如专家所言,“现场蕴藏着无尽的‘金子’(浪费),只是我们常常未能察觉,更未能将这些‘金子’转化为利润。”然而,当前企业在消除浪费方面面临着诸多挑战:基层管理者与员工对于现场中的浪费“视而不见”“眼里没活儿”;现场管理者巡线时发现了很多浪费,

《万紫千红春满园-十五五全域数字化背景下的智慧城市建设策略》

张鹏老师主讲。过去那种依赖大规模硬件集采、重建设轻运营的传统智慧城市模式,已经不适合新发展阶段的要求。随着“数据要素×”与“人工智能+”浪潮席卷而来,国家发改委、国家数据局更是密集出台全域数字化转型政策。本课程系统回顾智慧城市的发展历程、全面对比全球的发展热点,深度解析新阶段的关键技术体系与实施框架,并通过国内典型城市实例,帮助决策者拨开概念迷雾 ,推动城市全域智慧转型。

《早知潮有信--AI大潮下传统数科公司的破局之道》

张鹏老师主讲。本课程直击传统数科公司的转型痛点,梳理其从“项目接包方”向“企业级AI服务定制专家”跨越的清晰路径。课程将深入探讨如何利用RAG技术盘活多维数据底座,如何构建基于Token的算力商业模式,如何为客户筑起AI安全屏障,以及如何低风险实现平滑转型。了解高阶数据能力: 跨越基础的数据清洗,掌握如何通过知识图谱、向量数据库与RAG技术构建多维度、高质量的AI数据集。
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