课程目标：
掌握AI时代企业数字化转型的完整方法论，避免“试点成功但无法规模化”的陷阱。
学会使用AI转型雷达图、MVP设计模板等实战工具。
通过案例研讨与实操，制定企业数字化转型的具体行动计划。
目标学员：企业高管、数字化转型负责人、业务部门主管、IT/数据团队
模块1：趋势洞察——AI重构企业数字化转型的底层逻辑
AI时代数字化转型的新范式：
传统转型的局限性：流程自动化为主、数据价值未充分释放
AI驱动的转型核心：数据智能决策、业务场景重构、生态协同创新
转型的终极目标：
短期价值：降本增效（人力、运营、能耗成本）
长期价值：业务模式重构（如C2M定制化生产、AI驱动的订阅服务）
案例分享：某车企通过AI预测性维护+供应链优化，实现全价值链降本增效
互动环节：小组讨论——识别本企业数字化转型的机遇与挑战
模块2：战略对齐——定义转型目标与优先级
企业数字化转型成熟度评估：
使用AI转型雷达图进行自我评估
场景筛选标准：
业务影响力、数据成熟度、技术可行性
实战工具演示：AI转型雷达图应用示例
识别转型薄弱环节与强项
制定初步转型路线图
模块3：敏捷试点——快速验证AI价值
MVP设计原则：
低成本、高可见度、可量化收益
数据治理轻量化方案：
数据中台最小集、隐私计算应用
分组工作坊：设计本企业AI转型MVP方案
选择转型场景，明确目标与成功指标
制定数据收集与处理计划
设计MVP实施步骤与时间表
案例分享：某制造企业通过AI质检试点，替代80%人工检测，误检率降低至0.5%
模块4：规模化复制与生态进化
规模化复制策略：
技术架构设计：模块化、可扩展、云边端协同
组织变革：跨部门AI协同机制、业务与IT融合团队
生态进化路径：
内部生态：数据共享、能力复用、知识沉淀
外部生态：开放API、合作伙伴AI能力整合
避坑指南：AI转型规模化落地的五大风险与应对
数据风险、技术风险、组织风险、成本风险、战略风险
具体应对策略与案例分析
实战演练：制定本企业AI转型规模化复制与生态进化计划
授课老师
赵又德 实战型供应链管理与精益生产双栖导师
常驻地：上海
邀请老师授课：13439064501 陈助理
