《中高层管理者 AI 赋能工作坊（科技制造业1-2天版）》

《科技制造行业中高层管理者AI赋能工作坊》
（马红忠 老师）
课程背景当前人工智能技术快速迭代，数字化转型已成为科技制造企业高质量发展的核心驱动力，中层管理者作为科技制造企业战略落地的核心枢纽、生产运营与团队效能的关键抓手，正面临科技制造行业专属管理挑战：生产决策缺乏精准数据支撑（如产能规划、质量管控、供应链调度）、公文撰写与汇报材料（生产复盘、技改方案、成本管控报告）制作耗时费力、跨部门协同（研发、生产、质检、供应链）沟通内耗严重、团队管理与生产复盘效率低下，传统管理模式已难以适配科技制造行业“高精度、高产能、强协同、快迭代”的发展节奏。与此同时，AI工具在科技制造管理场景的应用日益成熟，从公文处理、生产决策、质量管控到团队协同，均能实现“降本、增效、提质”的核心价值，但多数科技制造中层管理者存在AI认知模糊、工具不会用、场景不会融、风险不会防（如生产核心数据涉密、技术参数安全）的问题，未能将AI技术转化为管理竞争力。为帮助科技制造中层管理者突破管理瓶颈，重构AI时代科技制造管理能力，实现“AI+科技制造管理”的深度融合，特开设本次科技制造专属中层管理者AI赋能工作坊，助力管理者借助AI工具解放精力、优化生产决策、激活团队，打造科技制造高效能管理闭环。
课程目标1、认知升级：明确AI对科技制造中层管理（生产决策、团队管控、业务推进、质量管控）的价值与应用边界，建立“AI+科技制造管理”系统思维，规避科技制造行业AI应用风险（涉密、生产数据安全、技术参数保护）。
2、工具落地：掌握4-5款适配科技制造中层场景的AI工具（生产决策分析、科技制造公文撰写、效率提升、团队管理），实现工具与科技制造工作场景（产能规划、质量复盘、成本管控、技改方案）精准匹配。
3、场景应用：能独立运用AI完成科技制造公文处理、生产决策辅助、团队管理、质量管控等核心工作，沉淀科技制造行业专属AI应用方法论。
课程对象：企业中高层管理者、培训管理者、技术骨干成员
课程准备：硬件：需每人带一台笔记本电脑（Windows系统）、课堂稳定WIFI网络、耳机（可选）。
2、软件：需每人提前安装WPS或Office软件。注册：豆包、千问、元宝、deepseek等国内合规AI账号。
3、物料：学员准备本岗位的管理案例、简单公文、生产分析、技改方案等。（需提前收集并脱敏数据，重点脱敏生产参数、技术指标、供应链核心等信息）。
课程章节
第一讲 开篇导入——AI时代中层管理能力重构开场破冰：4-5人分组，确定组长、记录员，明确全天学习重点。
2、交流互动：中层管理者的痛点问题（聚焦决策缺数据、公文耗时、协同低效、质量管控繁琐等核心问题）。
3、AI与中层管理趋势：精简多行业案例（高端制造、电子科技2个核心案例），明确AI对中层“降本、增效、提质”的价值及应用边界（可替代/不可替代工作，如可替代数据统计、不可替代核心技术决策）。
第二讲：AI几个核心工具入门——中层必备工具实操1、AI工具分类与选型逻辑：按中层核心场景（公文、决策、团队、质量管控）分类，强调“免费、易上手、合规涉密”选型原则（重点兼顾生产数据、技术参数安全）。
2、核心工具实操：
文本类AI（通义千问、元宝类）：指令设计技巧，实操生成“季度生产工作总结”初稿，提炼通用指令模板（贴合科技制造生产、技改、质检场景）。
排版可视化AI（豆包AI类）：一键美化PPT、生成生产数据图表（如产能趋势、合格率统计），实操制作3-5页工作总结PPT核心页。
效率类AI（讯飞听见等）：语音转文字实操，适配生产会议、技改研讨会录音整理场景。
第三讲：AI赋能核心场景——公文、决策与团队管理1、场景一：AI赋能公文与汇报：采用AI工具润色公文、解读生产数据，优化汇报材料逻辑性，适配向上汇报（生产进度、技改成果）/向下传达（生产要求、质量标准）场景。
2、场景二：AI赋能业务决策：AI数据分析工具实操（上传脱敏生产数据），生成产能分析、质量异常分析、供应链调度建议等报表与决策建议。
3、场景三：AI赋能团队管理：AI生成领导力方案、生产团队绩效辅导话术，结合1个科技制造企业案例，掌握核心应用技巧（贴合生产团队管理、技能培训场景）。
4、小实操任务：每组完成1个简易场景任务（如：公文润色/生产数据解读/团队话术生成），快速巩固工具用法。
第四讲：综合实战+方法论沉淀+总结综合实战：
每组从案例中选1个科技制造真实管理场景（如：公文处理、生产决策辅助、团队管理三选一，如“技改方案优化”“生产质量分析”“生产团队绩效辅导”），运用全天所学工具完成：①核心成果（科技制造公文/生产决策建议/团队话术）；②简易汇报PPT（3-5页，贴合科技制造场景）。
成果展示与点评：
每组做8-10分钟展示，讲师聚焦工具应用合理性与结合科技制造行业特性提出优化建议（如数据解读贴合生产行情、公文符合科技制造行业规范、决策建议适配产能与质量需求）。
方法论沉淀：
梳理科技制造中层管理的核心场景AI应用清单、科技制造专属指令模板，强化科技制造行业合规与涉密风险提示（重点强调生产数据、技术参数、供应链信息的安全管理）。
结业总结：
重申核心要点，梳理科技制造行业AI工具资源包（如科技制造行业指令模板、合规工具清单），建立课后交流群，答疑解惑，助力后续AI工具落地应用。
课程复盘总结课程结束后，讲师引导学员将AI工具与科技制造生产决策、公文处理、团队管理、质量管控等核心场景深度融合，中层管理者掌握适配行业的AI工具与方法，规避应用风险，将AI技术转化为管理效能，助力企业实现数字化转型，提升核心竞争力。课后可结合各部门实际工作（研发、生产、质检等），进一步落地AI应用，定期复盘优化，真正实现“降本、增效、提质”的核心目标。
授课场景

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