AI賦能工程管理-從AI應用小白到AI工程管理高手

《AI賦能工程管理》

從AI應用小白到AI工程管理高手

主講：王長樂老師

【課程背景】

在當前高科技工程項目管理中，許多企業面臨著項目進度不穩定、成本控制不精準、匯報和決策周期長等實際問題。項目經理每天要應付大量手工制作的進度表和預算表，常因數據更新不及時導致實際進度與計劃脫節；同時，在報價和成本測算環節，常出現“拍腦袋”決策，導致預算偏高或偏低，影響項目的順利推進。傳統管理方法無法實時反映工程現場變化，給項目整體調控帶來嚴重困擾。

具體來看，工程項目中存在諸多痛點：在項目進度管理中，許多管理人員依賴Excel和手工記錄，無法及時發現潛在延誤問題；在匯報環節，數據收集和整理耗時費力，導致管理層決策依據不足；而在成本測算上，缺乏數據支持的報價往往難以精準反映市場變化和現場實際情況，增加了后續施工過程中成本失控的風險。這些問題不僅影響項目的交付質量，還直接制約了企業的競爭力和盈利水平。

本課程旨在幫助企業中基層管理人員利用人工智能技術，特別是DeepSeek平臺，解決上述棘手問題。通過系統講解如何利用AI實現進度預測、自動化匯報、成本測算和報價輔助，課程將提供一套數據驅動的工程管理方法。學員將學會如何整合項目現場數據，借助AI算法進行實時分析與預測，從而優化資源配置、提高決策準確性。課程內容以工程實際案例為基礎，幫助學員從理論到實操掌握AI工具的應用，推動工程管理方式的轉型升級，進而提升項目整體執行效率和企業管理水平。。

【課程收益】

?  掌握DeepSeek平臺的基本操作，實現項目進度預測和調度，提升進度控制準確率30%以上。

?  學會利用AI工具自動生成標準化工程匯報模板，大幅縮短匯報制作時間。

?  能夠使用數據驅動的方法進行成本測算和報價輔助，優化決策流程，降低預算偏差風險。

?  掌握基于AI的數據分析方法，建立并完善工程項目關鍵績效指標（KPIs）管理體系。

?  提升跨部門數據整合與實時監控能力，實現項目風險預警與資源配置的智能化管理。

【課程特色】

?  干貨滿滿：直擊工程管理痛點，講授內容精煉無廢話，快速進入正題。

?  科學嚴謹：邏輯清晰、理論與實踐并重，幫助學員建立系統的AI工程管理思維。

?  實戰導向：大量真實案例剖析與現場數據演示，確保學員學之能用、落地解決實際問題。

?  互動交流：采用分組討論、實時問答和小組協作，促進學員之間經驗共享與深度交流。

?  操作演示：結合DeepSeek平臺的實時操作演示，手把手教你掌握核心功能與技巧。

【課程對象】

中基層管理人員，包括項目經理、項目主管、工程部中層正副職、技術主管、部門經理和項目協調員。

同時面向對工程管理流程優化、數據驅動決策和人工智能應用感興趣的企業員工，助力實現智能化轉型與管理升級。

【課程時間】

2天（6小時/天）

【課程大綱】

一、為什么工程行業需要關注AI技術

1、AI對于工程管理的重大意義

?  新興技術浪潮：AI如何驅動行業變革，提高企業核心競爭力。

?  政策與市場環境：國家政策對AI技術的引導及其對工程行業的影響。

?  高科技工程公司的機遇：從傳統管理到智能化管理的升級與轉型。

2、工程管理中的痛點究竟有哪些？

?  常見問題現狀

n  進度管理混亂：項目計劃頻繁變更、實際進度與預期差距大。

n  成本失控：報價不準確、預算調整頻繁、資源配置不合理。

n  匯報滯后：數據整理耗時、信息不對稱，導致決策延誤。

?  問題背后的原因分析

n  手工管理方式：依賴Excel與傳統工具，數據更新不及時。

n  信息孤島：各部門數據難以實時整合，導致全局視圖缺失。

3、AI在工程管理中的關鍵價值

?  數據驅動決策：利用AI實現進度把控、成本測算、風險評估的精準化。

?  效率提升：簡化繁瑣工作流程，縮短項目周期，加快成果落地。

?  創新管理模式：AI如何賦能項目經理和中層管理者，實現管理升級。

二、為什么說“不會用AI的人“將被“會用AI的人”替代

1、我們可以用AI打破哪些瓶頸？

?  數據孤島

?  重復勞動

?  決策延遲

2、DeepSeek的使用方法

?  DeepSeek的web使用方法及技巧

?  DeepSeek的本地化部署及使用技巧

3、DeepSeek核心優勢解讀

?  垂直領域知識庫訓練：金融/法律/制造等行業適配性

?  企業級安全架構：數據加密與權限管理設計

互動練習：

現場注冊deepseek，并進行互動問答測試

三、如何讓DeepSeek進行更高質量輸出

1、什么是高效提示詞

?  定義：明確目標和上下文信息的輸入方式

?  常見問題：模糊描述導致DeepSeek輸出偏離預期

2、提示詞設計的關鍵原則

?  簡明扼要：避免冗長描述，突出重點

?  分步輸入：復雜任務分解為多個小任務

?  測試與調整：通過反復試驗優化提示詞

3、優化提示詞的策略與工具

?  三種給DeepSeek下指令的三種方法

?  常見案例分析：如何從低效提示優化為高效提示

4、如何讓DeepSeek更高質量的輸出

?  多角色互動法

?  打壓表揚法

?  打破砂鍋法

?  威逼利誘法

四、如何利用AI技術精準預測項目進度與風險？
1、基于數據的進度預測方法

?  數據采集：現場實時數據、歷史項目數據的整合。

?  模型構建：利用AI構建進度預測模型。

2、風險預警機制的建立

?  異常檢測：利用AI算法識別進度偏差與潛在風險。

3、互動練習

?  實操演示：AI平臺上構建并運行進度預測模型。

?  分組練習：基于實際工程數據進行進度風險分析。

五、如何借助AI實現自動化成本測算？

1、成本測算的難點與AI解決方案

?  成本數據整合：實時獲取物料、人工、設備等數據。

?  模型算法：利用AI進行成本預測與模擬報價。

2、報價優化策略

?  歷史數據比對：通過數據分析找出報價誤差根源。

3、互動練習

?  工具演示：展示AI如何進行成本測算與報價模擬。

?  案例討論：解析某高科技工程企業的成本優化案例。

六、如何通過數據驅動的AI智能匯報實現高效溝通？

1、智能匯報工具的構建

?  數據自動化采集：實時匯聚項目各環節數據。

?  可視化報表生成：利用AI生成標準化匯報模板

2、提高匯報效率的關鍵點

?  快速反饋：系統自動更新、實時推送關鍵指標。

?  跨部門協同：實現各部門數據共享，形成統一決策依據。

3、互動練習

?  實例演示：展示AI如何自動生成工程項目匯報。

?  分組討論：探討如何在各自企業中落地智能匯報系統