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AI驅(qū)動型項目管理-DeepSeek項目管理轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)

AI驅(qū)動型項目管理-DeepSeek項目管理轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)

課程編號:62311

課程價格:¥16000/天

課程時長:2 天

課程人氣:5

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:項目管理 

授課講師:豐志強

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】
 項目經(jīng)理/PMO總監(jiān):掌握AI需求凍結(jié)策略、風(fēng)險知識圖譜等工具,實現(xiàn)項目交付周期縮短  技術(shù)研發(fā)負(fù)責(zé)人:通過AI增強型EVM與資源優(yōu)化模型,提升研發(fā)資源利用率  企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊:獲取AI項目管理3.0落地路徑,設(shè)計組織級人機協(xié)同機制。

【培訓(xùn)收益】
1. 效率躍遷:  需求分析效率提升300%,AI聚類分析實現(xiàn)需求優(yōu)先級自動排序,減少42%無效變更(數(shù)據(jù)源于金融行業(yè)案例);  風(fēng)險響應(yīng)速度提升5倍:AI知識圖譜實時預(yù)警83%潛在風(fēng)險,動態(tài)緩沖管理降低進(jìn)度偏差率至1.7%(數(shù)據(jù)源于芯片制造案例);  會議時間壓縮53%:AI自動化生成會議簡報、紀(jì)要及任務(wù)卡,釋放管理者30%溝通成本。 2. 決策升級:  構(gòu)建“數(shù)據(jù)-AI-人”協(xié)同決策模型,通過EVM增強版實現(xiàn)成本預(yù)測誤差率<2%;  掌握三維價值評估體系(戰(zhàn)略/財務(wù)/組織),優(yōu)化資源分配方案,節(jié)約臨床試驗成本20%+(數(shù)據(jù)源于醫(yī)療案例)。 3. 組織賦能:  設(shè)計AI知識管理飛輪,將隱性經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的數(shù)字資產(chǎn),縮短研發(fā)周期18%(數(shù)據(jù)源于教育培訓(xùn)案例);  培養(yǎng)“AI管理+戰(zhàn)略翻譯”雙核人才,提升團隊人機協(xié)同能力,規(guī)則性任務(wù)自動化率突破85%。

一、AI重構(gòu)項目管理范式
1. AI項目管理3.0演進(jìn)路徑
 1.0時代的經(jīng)驗驅(qū)動:人工經(jīng)驗+手工編制+風(fēng)險后置
案例解讀:某制造企業(yè)因人工排產(chǎn)失誤導(dǎo)致交付延期38天
 2.0時代的工具輔助:Project/Jira等工具+數(shù)據(jù)孤島
案例解讀:某互聯(lián)網(wǎng)公司多系統(tǒng)數(shù)據(jù)沖突引發(fā)資源錯配
 3.0時代的AI賦能:預(yù)測型、自適應(yīng)型和價值驅(qū)動型
2. 人機協(xié)同四象限模型(規(guī)劃/執(zhí)行/監(jiān)控/收尾)
 規(guī)劃層:AI生成計劃初稿 → 人工優(yōu)化戰(zhàn)略對齊
 執(zhí)行層:AI監(jiān)控進(jìn)度偏差 → 人工決策糾偏措施
 監(jiān)控層:AI預(yù)警風(fēng)險信號 → 人工制定應(yīng)對策略
 收尾層:AI沉淀知識資產(chǎn) → 人工設(shè)計復(fù)用機制
2. 互動研討:AI會取代項目經(jīng)理嗎?
 正方:AI在數(shù)據(jù)處理/模式識別效率上遠(yuǎn)超人類
 反方:戰(zhàn)略決策/跨文化溝通/政治博弈仍需人類主導(dǎo)
 綜合思考:AI替代率模型(規(guī)則性任務(wù)85% vs 非結(jié)構(gòu)化任務(wù)15%)
 綜合思考:未來PM核心價值:AI管理+戰(zhàn)略翻譯+組織變革
3. 項目管理核心能力轉(zhuǎn)變
 傳統(tǒng)PM能力:計劃編制/團隊協(xié)調(diào)/風(fēng)險應(yīng)對
 AI時代PM能力:通過AI提示工程,精準(zhǔn)描述需求生成高質(zhì)量交付物
 AI時代PM能力:通過數(shù)據(jù)決策,解讀AI分析報告并制定行動方案
 AI時代PM能力:通過人機界面設(shè)計,構(gòu)建透明化協(xié)作機制
4. 工具實操:看某新能源汽車研發(fā)項目AI改造
 從數(shù)據(jù)注入到AI推演再到人工干預(yù)
二、AI需求工程:從混沌需求到精準(zhǔn)拆解的AI革命
1. KANO模型和AI需求聚類分析
 傳統(tǒng)KANO局限:人工調(diào)研耗時+靜態(tài)分類無法響應(yīng)動態(tài)變化
 AI增強方案:需求抓取+語義聚類+動態(tài)監(jiān)控
案例解讀:某電商平臺用AI識別出"一鍵退換貨"為興奮型需求,上線后NPS提升20+%
2. 需求變更影響評估矩陣
 三維度量化模型:成本維度+進(jìn)度維度+質(zhì)量維度
 決策閾值的紅黃綠區(qū)設(shè)計
3. AI需求凍結(jié)策略
 紅綠燈法則
 綠燈期(需求收集):開放提報+AI聚類
 黃燈期(方案設(shè)計):僅接收高層戰(zhàn)略需求
 紅燈期(開發(fā)測試):凍結(jié)非緊急變更
案例解讀:某金融系統(tǒng)項目通過該策略將變更率從42%降至11%
4. 工具實操:智能硬件新品研發(fā)項目需求工程
 需求輸入:使用DeepSeek自動生成原始需求清單
 AI聚類分析:生成需求分布熱力圖與優(yōu)先級排序
 WBS與甘特圖生成與人工優(yōu)化
 資源約束設(shè)置:AI檢測資源沖突并推薦資源平衡方案
三、AI風(fēng)險管控:從被動應(yīng)對到主動防御的風(fēng)險治理革命
1. 風(fēng)險識別方法的AI增強方案
 SWIFT法的AI增強:自動生成假設(shè)場景庫
案例解讀:某手機廠商用AI生成83個潛在風(fēng)險場景,人工補充率僅12%
 德爾菲法的AI增強:構(gòu)建虛擬專家系統(tǒng)(學(xué)習(xí)歷史專家決策模式)
效率提升:傳統(tǒng)3輪調(diào)研需2周 → AI模擬縮短至2小時
 核對單法的AI增強:根據(jù)項目特征自動匹配行業(yè)風(fēng)險模板
案例解讀:建筑工程AI核對單包含632個檢查項(傳統(tǒng)人工清單僅218項)
2. 風(fēng)險知識圖譜構(gòu)建方法論
 實體-關(guān)系-屬性(ERA)模型
實體:風(fēng)險源/影響對象/應(yīng)對措施
關(guān)系:觸發(fā)關(guān)系/傳導(dǎo)關(guān)系/抑制關(guān)系
屬性:發(fā)生概率/影響程度/應(yīng)對成本
 圖譜自進(jìn)化機制
自動抓取行業(yè)事故報告更新實體庫
通過項目復(fù)盤數(shù)據(jù)優(yōu)化關(guān)系權(quán)重
3. 工具實操:某芯片制造項目供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警
 數(shù)據(jù)注入,使用DeepSeek生成初始風(fēng)險清單
 圖譜構(gòu)建:識別核心實體、定義關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、設(shè)置動態(tài)屬性
 模擬推演:突發(fā)場景及AI應(yīng)對
 人工決策:評估AI建議的可行性并制定溝通策略
四、AI進(jìn)度監(jiān)控:從滯后響應(yīng)到實時預(yù)警的敏捷進(jìn)化
1. 關(guān)鍵鏈理論(CCPM)的AI改造
 傳統(tǒng)CCPM痛點:靜態(tài)緩沖設(shè)置+人工速度慢
 AI增強方案:動態(tài)緩沖管理+智能搶工決策
 搶工方案比選模型(成本增幅vs進(jìn)度收益)
輸入:任務(wù)實際進(jìn)度/資源消耗率/風(fēng)險事件
輸出:緩沖消耗預(yù)警(黃/橙/紅三級)
案例解讀:某數(shù)據(jù)中心項目通過AI推薦最優(yōu)搶工路徑
2. 透明化作戰(zhàn)室關(guān)鍵要素
 數(shù)據(jù)看板核心指標(biāo)設(shè)計:關(guān)鍵路徑健康度/資源負(fù)荷率/風(fēng)險暴露值
 紅黃綠的可視化規(guī)則設(shè)計
 預(yù)警燈系統(tǒng)設(shè)計的自動觸發(fā)條件和分級響應(yīng)機制
 責(zé)任矩陣的AI自動關(guān)聯(lián)與提醒推送
3. 工具實操:智能工廠建設(shè)項目進(jìn)度監(jiān)控
 數(shù)據(jù)接入:對接系統(tǒng)并清洗異常數(shù)據(jù)
 健康度儀表盤配置并生成六大視圖
 AI預(yù)警規(guī)則設(shè)置和推送策略
 突發(fā)場景模擬干預(yù)和AI應(yīng)對
五、AI溝通革命:從低效會議到智能協(xié)同的范式突破
1. SCQA故事模型×AI增強
 傳統(tǒng)模型的局限:人工構(gòu)建故事線耗時
 傳統(tǒng)模型的局限:數(shù)據(jù)支撐薄弱導(dǎo)致說服力不足
 AI增強情景(S)構(gòu)建:自動抓取項目關(guān)鍵數(shù)據(jù)生成背景簡報
 AI增強沖突(C)提煉:NLP識別干系人訴求矛盾點(準(zhǔn)確率92%)
 AI增強問題(Q)聚焦:用決策樹分析核心問題優(yōu)先級
 AI增強答案(A)生成:基于歷史案例庫推薦解決方案
案例解讀:某新能源項目用AI重構(gòu)匯報框架,高層決策速度提升2.3倍
2. 跨部門沖突調(diào)解五步法
 事實錨定:AI自動生成爭議事件時間軸
 影響量化:展示沖突導(dǎo)致的成本/進(jìn)度損失
 方案比選:提供3種解決路徑的SWOT分析
 情感疏導(dǎo):情緒識別技術(shù)判斷對方心理狀態(tài)
 共識固化:自動生成會議紀(jì)要
3. 案例研討:某互聯(lián)網(wǎng)公司用AI縮短日會時間53%
 傳統(tǒng)日輝痛點:站會耗時
 AI改造會前:自動生成進(jìn)度簡報,提取成員日報關(guān)鍵信息
 AI改造會中:語音轉(zhuǎn)文字+自動生成會議紀(jì)要+實時數(shù)據(jù)問答
 AI改造會后:自動派發(fā)任務(wù)卡+風(fēng)險事項跟蹤看板
4. 工具實操:高管匯報重構(gòu)
 原始匯報50頁PPT:重點模糊,數(shù)據(jù)分散
 AI優(yōu)化提取核心數(shù)據(jù)
 AI優(yōu)化生成故事線框架
 AI優(yōu)化自動設(shè)計可視化圖表
 AI優(yōu)化優(yōu)化效果展示
六、AI決策支持:從直覺判斷到數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策革命
1. 掙值管理(EVM)的AI增強版
 傳統(tǒng)EVM痛點:數(shù)據(jù)采集滯后+人工計算誤差率高
 AI實時數(shù)據(jù)流處理:對接系統(tǒng)自動獲取
 實時動態(tài)計算SPI/CPI
 預(yù)測模型升級:基于ARIMA算法預(yù)測完工估算
案例解讀:某基建項目EAC預(yù)測誤差從9.3%降至1.7%
2. 項目價值評估三維模型
 戰(zhàn)略匹配度:與公司戰(zhàn)略目標(biāo)關(guān)聯(lián)性(AI語義分析)
 財務(wù)收益:風(fēng)險調(diào)整后的NPV/IRR計算
 組織能力建設(shè):知識沉淀/團隊成長量化指標(biāo)
3. 資源優(yōu)化算法的多目標(biāo)規(guī)劃模型
 決策變量:人力/資金/設(shè)備分配
 約束條件:時間/質(zhì)量/合規(guī)要求
 目標(biāo)函數(shù):最大化戰(zhàn)略價值+最小化風(fēng)險暴露
案例解讀:某藥企通過AI優(yōu)化臨床試驗資源分配節(jié)約成本
七、AI項目收尾:從經(jīng)驗流失到知識復(fù)用的價值升華
1. 知識管理飛輪模型(SECI × AI增強)
 傳統(tǒng)SECI局限:隱性知識轉(zhuǎn)化率低
 AI增強社會化(Socialization):自動轉(zhuǎn)寫+關(guān)鍵洞察提取
 AI增強外顯化(Externalization):自動生成手冊和智能標(biāo)注
 AI增強組合化(Combination):構(gòu)建企業(yè)知識圖譜
 AI增強內(nèi)隱化(Internalization):個性化知識推送
案例解讀:某車企復(fù)用AI提煉的電池測試經(jīng)驗,研發(fā)周期縮短18%
2. 項目遺產(chǎn)設(shè)計四維度
 流程遺產(chǎn):AI分析高頻問題生成建議
 數(shù)據(jù)遺產(chǎn):自動構(gòu)建項目數(shù)據(jù)庫
 人才遺產(chǎn):能力雷達(dá)圖
 文化遺產(chǎn):關(guān)鍵事件故事化包裝
 

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