1. 统一认知：帮助总监建立 “业务引领数字化” 的核心思维，明确数字化转型与智新 “动力总成平台建设、产业链自主可控” 战略的结合点，消除 “技术优先” 的认知偏差。

2. 提升能力：使总监掌握 “数据采集→治理→分析→决策” 的全流程方法，能基于 “研产供销服” 数据诊断业务问题（如生产良率低、供应链响应慢），形成数据驱动的决策习惯。

3. 强化领导力：让总监学会用数字化领导力统筹跨部门资源，制定分层分类的团队赋能方案，破解 “部门壁垒” 和 “执行断层” 问题，推动转型落地。

4. 落地导向：引导总监结合智新业务（如 “马赫动力” 产品、“三电” 部件生产）拆解转型任务，能输出初步的部门级数字化改进方向，规避转型风险。

上午：数字化认知重塑与数据思维构建（3 小时）

1.1. 第一章 制造型企业数字化转型的战略认知（1.5 小时）

1.1.1. 行业趋势：新能源汽车行业数字化转型的紧迫性

² 政策驱动（双碳目标、智能制造 2025）对动力总成企业的要求

² 市场竞争（用户个性化需求、同行技术迭代）倒逼转型的现实

² 智新 “全产业链自主可控” 战略下，数字化的核心价值（降本、提质、增效）

1.1.2. 总监的数字化角色：从 “管理者” 到 “转型引领者”

² 破除误区：数字化不是 “技术部门的事”，而是总监的核心职责

² 总监的三大核心角色：战略规划者（对齐业务与数字化目标）、资源统筹者（协调跨部门协同）、落地推动者（督导转型效果）

² 案例：华为某制造业务线总监如何推动 “业务数字化→数字业务化” 转型

1.1.3. 智新数字化转型的基础与机遇

² 智新现有优势：“马赫动力” 产品体系、“三电” 部件自制能力的数字化适配点

² 当前挑战：研产供销数据打通、AI 在制造环节的决策应用缺口

² 转型方向：从 “单点数字化”（如生产自动化）到 “全链路协同”（如研发 - 生产数据闭环）

1.2. 第二章 数据驱动决策：总监的核心能力（1.5 小时）

1.2.1. 数据思维的构建：从 “经验判断” 到 “数据洞察”

² 数据思维的核心：用数据定义业务问题（如 “生产良率低” 转化为 “某工序不良率＞2%”）

² 避免数据陷阱：不盲目追求 “大数据”，聚焦 “有用数据”（如研发关键参数、生产瓶颈数据）

² 练习：结合智新 “研产供销服” 场景，列举 3 个需用数据解决的核心业务问题

1.2.2. 数据驱动决策的全流程：从数据到价值

² 数据采集：明确总监需关注的核心数据（如研发周期数据、供应链交付时效数据、客户反馈数据）

² 数据治理：解决 “数据不通、质量差” 的关键动作（统一数据口径、建立数据责任机制）

² 数据应用：从 “分析” 到 “决策” 的闭环（如通过销售数据预测需求→调整生产计划→跟踪落地效果）

1.2.3. 工具赋能：制造企业常用数据决策工具（极简入门）

² BI 工具的核心价值：可视化呈现业务问题（如生产效率趋势图、供应链风险预警表）

² 工具应用原则：不追求 “复杂功能”，聚焦 “总监决策场景”（如月度业务复盘、季度战略调整）

² 案例：某汽车零部件企业用 BI 工具优化供应链决策，降本 15%

下午：数字化领导力与转型落地实践（4 小时）

1.3. 第三章 数字化领导力：统筹跨部门转型（1.5 小时）

1.3.1. 统一认知：打造 “上下同频” 的转型氛围

² 总监的沟通策略：用 “业务语言” 传递数字化价值（如对生产部门讲 “效率提升”，对研发部门讲 “新品迭代速度”）

² 避免认知偏差：通过 “转型案例分享会”（如智新内部星火班实践）消除 “数字化 = 额外工作” 的误解

² 行动方案：制定部门级 “数字化认知提升计划”（每月 1 次业务 - 技术协同会）

1.3.2. 资源统筹：破解跨部门协同壁垒

² 目标对齐：将数字化目标拆解为部门 KPI（如研发部门 “数字化仿真测试覆盖率”，生产部门 “AI 质量检测使用率”）

² 数据协同：推动建立 “研产供销” 数据共享机制（如统一数据平台，明确数据权责）

² 案例：华为某制造业务线总监如何协调研发与生产部门，实现数据互通降本 20%

1.3.3. 团队赋能：从 “引领” 到 “培养”

² 分层赋能：针对下属（经理、骨干）设计不同数字化能力目标（如经理侧重项目推进，骨干侧重场景落地）

² 激励机制：将数字化成果纳入绩效评估（如数据驱动的业务改进案例可作为评优依据）

² 工具：提供 “数字化领导力 checklist”（如每周数据复盘、每月跨部门协同督导）

1.4. 第四章 制造企业数字化转型案例拆解与智新实践（1.5 小时）

1.4.1. 国内头部汽车企业转型案例分析

² 案例 1：某车企 “三电” 部件数字化实践（数据驱动研发周期缩短 30%）

² 案例 2：某车企供应链数字化转型（数据打通实现交付时效提升 25%）

² 关键启示：转型成功的核心要素（业务引领、数据基础、团队协同）

1.4.2. 智新转型痛点研讨与方向梳理（工作坊）

² 分组研讨：结合自身分管领域（研发 / 生产 / 供销），梳理 2 个核心数字化痛点

² 路径拆解：针对痛点，参考华为 / 字节方法论，提出 1-2 个初步改进方向（如生产环节 “AI 视觉检测” 落地路径）

² 成果分享：每组输出 1 份 “部门数字化改进初步方案”（含目标、数据支撑点、责任分工）

1.5. 第五章 课程总结与转型落地规划（1 小时）

1.5.1. 核心知识点回顾

² 数字化转型的本质：业务驱动，数据为基

² 总监的核心动作：思维重塑→数据决策→团队引领→落地督导

1.5.2. 智新转型落地下一步行动

² 个人行动：总监需优先推进的 3 件事（如梳理部门核心数据、召开跨部门协同会、制定团队赋能计划）

² 企业协同：对接智新现有转型资源（如星光班后续支持、内部数据平台建设）

1.5.3. 答疑与交流

² 针对总监提出的转型难点（如数据治理资源不足、跨部门协同阻力），结合实战经验提供解决方案

² 建立课后交流机制（如定期线上分享会，跟踪转型进展）

2. 注意事项

² 在讲解技术细节时，考虑到学员的专业背景，适当调整难度，避免过于深奥的技术术语，并根据学员所在行业、岗位属性做适当的技术术语转化。

² 避免泛泛而谈技术原理，所有概念均锚定贴合学员行业的实际业务场景。

² 提供实际操作的机会或案例分析，帮助学员更好地将理论知识转化为实践能力。