班红亮

数字化战略-制造企业转型升级之路

借鉴了德国的工业4.0,中国在2015年制定了“中国制造2025“ ,成为中国政府实施制造强国战略第一个长期行动纲领。作为国家战略,如何将时代趋势和公司长期发展结合在一起,成为制造业企业面临的重要课题,也是本课程的内容所在。课程将以数字化转型逻辑及应用场景为切入点,帮助学员认知数字化建设体系、认知企业创新商业模型场景链是什么?制造业企业如何进行数字化升级

BLM战略制定与执行

课程背景:BLM模型(Business Leadership Model),中文名称叫做业务领导力模型,也译为业务领先模型。在咨询行业,IBM的BLM模型,可以和著名的波士顿矩阵、SWOT分析以及迈克波特的五力模型相提并论,是企业战略制定与执行连接的方法与平台。BLM模型从市场分析、战略意图、创新焦点、业务设计、关键任务、正式组织、人才、氛围与文化以及领导力等八个方面,协助管理层进行经常性的战略制

AI赋能电力革命:构建下一代智慧能源系统

AI×Power:颠覆性能源革命的算法密码-从智能电网到零碳未来的AI全栈解决方案课程内容:模块一:开篇引爆点 - 电力行业的AI革命时刻1.特斯拉虚拟电厂与Google DeepMind电价预测:AI如何改写能源规则2.中国特高压+AI调度系统:世界级工程的技术升维3.全球15个颠覆性案例快闪:AI在电力领域的奇点时刻模块二:AI电力核心武器库技术矩阵:▪电力时序预测

DeepSeek在风光氢储协同布局及智慧系统中的应用

课程背景与目标:▪全球能源转型加速,风光氢储协同成为实现“双碳”目标的核心路径,但面临资源波动性、系统协同性、经济性等挑战。 ▪DeepSeek作为多模态AI技术平台,在能源预测、调度优化、智能决策等领域展现显著潜力,尤其在风光氢储一体化项目中提升效率与收益。▪掌握DeepSeek在风光氢储协同规划、动态优化及智慧能源系统中的应用逻辑与技术路径。

人工智能模型应用安全与保密

防范关键数据泄露风险,科学使用AI模型,强化全员保密意识培训目标掌握AI模型的核心技术原理及潜在安全风险; 学习防范关键数据被用于AI模型训练的技术与管理策略; 提升全员保密意识,规范AI工具使用流程,降低泄密风险。通过系统化培训,帮助企业构建“技术防御+制度约束+意识提升”三位一体的AI安全体系,实现关键数据全生命周期保护与合规应用。

AI+私域营销

策略与创新方向,涵盖技术深化、场景延伸与生态协同培训大纲:一、AI技术驱动私域运营效能升级1.全链路智能触点建设 ▪微信生态深度融合:将企业微信、公众号、小程序商城等触点通过AI串联,实现用户行为跨平台追踪与数据互通。例如,AI根据用户在APP的浏览记录,自动在小程序推送相关套餐优惠,形成“多触点-单用户”的连贯服务体验。 ▪AI+SCRM系统优化:

战略共创-高管发展战略协同共识营

本工作坊并不是来讲战略知识,而是通过实战操作、共创方式来提升企业战略的共识,可以激发管理层的积极参与,坦诚沟通企业现状、探讨企业发展方向,对企业战略愿景并达成共识, 制定下一步行动计划,并落实到个人与团队。 课程涉及的战略,可以是公司的整体发展战略,也可以是事业部、业务单元的部门级战略,或者是跨部门的新产品战略、营销战略、销售战略等。

班红亮

班红亮老师✦世界五百强高管任职经历✦20年企业培训咨询经验✦浙大求是研究院制造业瓶颈分析专家✦清华大学管理学院EMBA✦清华大学、上海交大、清华大学总裁班特聘专家【擅长领域】合规保密流程优化营销创新战略部署数字化转型【实战经验】班红亮老师曾服务于世界500强的跨国企业集团:泰国正大、美国强生、用友集团,中国人寿、中国邮储银行、中国铝业集团、华为。最高至总经理职位,具有丰富的企业实战经验

数据资产监管与挑战

一、数据资产的重要性及监管的必要性 1. 数据资产的概念及其在当今社会的重要性 2. 数据资产监管的目的和意义二、数据资产监管的基本概念与原则 1. 数据资产监管的定义 2. 数据资产监管的基本原则 a. 合法性原则 b. 公平性原则

电力市场交易与风险管理

电力交易方程式:价格逻辑×风险控制×决策算法培训目标:培养对电力市场复杂场景的全局把控能力与精细化风险管理技能。培训大纲:模块一:电力市场基础框架1.市场结构与交易机制▪市场结构:发电(火电/新能源)、输电(电网调度)、配电(区域供应)、售电(零售商与用户)的协同关系。 ▪交易机制:▪中长期交易(双边合同、期货合约)与现货市场
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