回顾衔接

² 回顾第一天核心内容：AI 落地场景（生产 / 质量 / 设备）及关键问题

² 引出今天主题：如何用 BLM 战略解决落地痛点

1.1. 模块 1：BLM 战略设计方法论（1.5 小时）

1.1.1. 华为 BLM “三阶六步” 方法论深度解析（40 分钟）

1.1.1.1. 瞄准方向：转型愿景描绘方法

² 讲解愿景核心要素（业务对齐、可量化、可落地），结合华为转型愿景案例说明制定逻辑；

² 提供 “愿景 - 目标 - 举措” 拆解工具，引导学员初步梳理企业转型愿景；

² 分析愿景制定常见误区（过于空泛、脱离业务），给出优化建议。

1.1.1.2. 绘制蓝图：5 层业务架构分析

² 拆解 5 层架构（战略层→业务层→流程层→数据层→技术层）核心内容，说明层级协同关系；

² 结合华为案例，演示如何根据业务梳理架构短板（如数据层支撑不足）；

² 引导学员分组快速梳理自身企业 5 层架构，识别待优化环节。

1.1.1.3. 规划路径：转型项目优先级评估

² 介绍优先级评估指标（战略对齐度、资源投入、ROI、风险等级）；

² 演示华为矩阵评估法，结合案例说明项目排序逻辑（如优先落地高 ROI + 高战略对齐项目）；

² 学员实操：初步判断企业现有转型项目优先级，解决 “先转什么” 问题。

1.1.2. 政策解读：数字化转型合规与考核导向（20 分钟）

1.1.2.1. 《制造业企业数字化转型实施指南》核心要求

² 解读指南中 “战略规划”“业务数字化”“数据治理” 关键条款，明确合规边界；

² 分析指南对不同规模企业的差异化要求（如中小企业聚焦基础数字化）；

² 讲解如何将指南要求融入 BLM 战略（如数据治理纳入架构规划）。

1.1.2.2. 央企数字化转型考核指标解析

² 梳理考核核心维度（数字化投入占比、业务数字化率、数据治理达标率）；

² 说明指标对战略的影响（如考核要求倒逼项目优先级调整）；

² 引导学员对照指标查找企业差距，明确战略优化方向。

1.1.3. 标杆案例：特斯拉超级工厂战略落地逻辑（10 分钟）

1.1.3.1. 特斯拉转型愿景与架构设计

² 分析 “全链条数字化制造” 愿景背景，拆解其 5 层业务架构（战略层：电动化 + 智能化）；

² 对比特斯拉与传统车企架构差异（如特斯拉技术层优先布局 AI 算法）。

1.1.3.2. 特斯拉项目优先级与落地效果

² 讲解特斯拉项目排序逻辑（先生产数字化，后销售数字化）；

² 分享落地效果（生产效率提升 30%+），验证 BLM 方法论有效性；

² 引导学员思考特斯拉经验的适配性（如传统企业如何借鉴敏捷战略）。

1.1.4. 工具预习 + 茶歇（20 分钟）

1.1.4.1. 工具预习

² 发放《BLM 战略规划模板》《5 看诊断表》；

² 讲解核心填写栏目（如 BLM 模板 “差距分析” 栏）；

² 演示模板使用方法，学员尝试填写基础信息，为后续实操铺垫。

1.1.4.2. 茶歇交流

² 学员自由交流 BLM 方法论疑问，讲师巡回解答；

² 分享企业战略规划难点，建立学员间初步链接。

1.2. 模块 2：核心业务场景战略拆解（1.5 小时）

1.2.1. 核心业务场景数字化机会识别（25 分钟）

1.2.1.1. 研发场景数字化机会点

² 结合数字孪生技术，分析研发场景机会（虚拟仿真测试、研发流程数字化）；

² 衔接第一天 AI 内容，说明 AI 研发设计优化（如参数优化算法）如何融入机会点；

² 举例华为研发数字化案例，提炼机会识别维度（效率、成本、创新）。

1.2.1.2. 生产场景数字化机会点

² 结合第一天 AI 生产 / 质量优化，分析生产场景机会（实时数据监控、AI 质量预测）；

² 讲解机会点验证方法（小范围试点→效果评估→规模化推广）；

² 学员快速梳理自身企业生产场景痛点，匹配数字化机会。

1.2.1.3. 供应链场景数字化机会点

² 介绍供应商追溯系统核心功能（资质管理、物流追溯、库存数字化）；

² 分析供应链协同平台建设机会，解决 “信息不对称” 问题；

² 分享某制造企业供应链数字化案例，展示落地效果（库存周转率提升 20%）。

1.2.2. 工具实操：“5 看” 诊断模型应用（25 分钟）

1.2.2.1. “5 看” 诊断核心逻辑与填写方法

² 详细讲解 “5 看”内容： 

 “看行业”（趋势 / 政策）

 “看客户”（需求 / 痛点）

 “看竞争”（优势 / 短板）

 “看自身”（能力 / 差距）

 “看技术”（成熟度 / 适配性）；

² 结合案例演示《5 看诊断表》填写，明确数据来源（行业报告、客户调研）；

² 强调 “5 看” 关联性（如看技术需结合看行业趋势）。

1.2.2.2. 小组实操：“5 看” 诊断某业务场景

² 学员按小组选定企业核心业务场景（生产 / 供应链 / 研发）；

² 各组运用 “5 看” 填写诊断表，识别 3-5 个数字化机会点；

² 讲师巡回指导，解决 “数据缺失如何判断”“机会点不明确” 等问题。

1.2.3. 小组输出：业务场景转型机会点分享（10 分钟）

1.2.3.1. 各组代表分享、跨组挑战

² 每组 1 名代表，3 分钟 / 组分享机会点（如 “生产场景：AI 质量预测深化”）；

² 学员间跨组提问，交流不同企业机会点差异。

1.2.3.2. 讲师点评与总结

² 点评各组亮点与不足（如机会点需结合战略目标）；

² 总结 “5 看” 诊断常见误区（忽视自身能力、技术与业务脱节）；

² 梳理共性机会点，为后续保障体系搭建铺垫。

1.2.4. 案例研讨（30 分钟）

1.2.4.1. 分组研讨：特斯拉与传统车企转型差异

² 研讨议题：两者在战略（激进 vs 稳健）、组织（敏捷 vs 层级）、技术（自研 vs 外采）的差异；

² 各组分析差异原因（企业基因、决策机制），记录 3-5 个核心差异点。

1.2.4.2. 成果分享与讲师补充

² 各组分享差异点，讲师汇总（如特斯拉 “铁三角” vs 传统车企 “部门墙”）；

² 讲师补充华为制造数字化军团实践（军团架构、运作模式）；

² 引导学员思考如何适配自身企业转型模式（如中小企业可简化 “铁三角”）。

1.3. 模块 3：组织与数据保障体系（1 小时）

1.3.1. 组织变革：华为 “铁三角” 团队搭建逻辑（20 分钟）

1.3.1.1. “铁三角” 核心角色与职责

² 拆解三大角色：制造专家（业务需求梳理）、算法专家（AI 技术落地）、变革顾问（跨部门协调）；

² 说明角色协同机制（如每周协同会议，同步业务需求与技术进展）；

² 举例华为 “铁三角” 在某制造项目中的协作流程，展示落地效果。

1.3.1.2. “铁三角” 搭建步骤与注意事项

² 讲解搭建步骤：角色选拔（内部选拔 + 外部引进）→职责界定（避免重叠）→协作机制建立→绩效考核（绑定业务目标）；

² 分析常见问题（协作效率低、职责不清）及解决方法（如明确决策流程）；

² 学员思考：自身企业如何组建 “铁三角”（如小规模企业可 “一人多角色”）。

1.3.2. 数据治理：五步法实战应用（20 分钟）

1.3.2.1. 数据治理五步法核心内容

² 详细讲解五步法：

 规划：明确治理目标（如支撑生产场景 AI 应用）与范围（生产数据优先）；

 标准：制定数据标准（口径、格式，如生产数据 “合格率” 定义）；

 质量：建立管控指标（准确率、完整性，如生产数据准确率≥95%）；

 整合：打通数据孤岛（如对接 ERP 与 MES 系统，参考字节数据中台）；

 运营：建立更新机制（如生产数据实时同步，日报表自动生成）；

² 结合字节数据中台实践，说明标准制定与整合环节的关键动作。

1.3.2.2. 数据治理工具与案例参考

² 介绍常用工具（数据标准管理平台、质量监控工具）；

² 分享某制造企业数据治理案例（从 “数据混乱” 到 “支撑 AI 生产优化”）；

² 引导学员确定企业数据治理优先级（核心业务场景数据优先）。

1.3.3. 转型风险研讨与跨组交流（20 分钟）

1.3.3.1. 风险研讨与收集

² 议题：技术选型（如 AI 工具适配性）、员工抵触（如老员工不愿用数字化工具）风险；

² 学员分享企业风险案例与应对尝试，讲师记录典型风险点；

² 初步讨论应对思路（如技术选型前做业务需求调研，员工抵触需培训 + 激励）。

1.3.3.2. 跨组交流

² 学员交流组织变革、数据治理难点，讲师解答疑问；

² 分享企业成功经验（如某企业 “铁三角” 快速落地方法）。

1.4. 模块 4：转型路线图与持续改进（1.5 小时）

1.4.1. 转型路线图制定：3 年项目任务拆分（35 分钟）

1.4.1.1. 路线图制定原则与框架

² 讲解核心原则：战略对齐、优先级排序、资源匹配、风险可控；

² 介绍路线图框架：时间（1 年短期 / 2-3 年长期）、任务（战略 / 业务 / 组织 / 数据）、责任（部门 / 人）；

² 举例华为 3 年路线图，说明框架应用（如短期：数据标准搭建，长期：AI 场景规模化）。

1.4.1.2. 3 年任务拆分实战

² 讲解拆分方法：先按业务场景（研发→生产→供应链）拆分，再按时间阶段（基础建设→深化应用）拆分；

² 结合学员之前的 “5 看” 机会点，引导将机会点转化为具体任务（如 “生产 AI 质量优化” 拆分为 “数据采集→模型训练→试点落地”）；

1.4.1.3. 路线图模板使用与小组实操

² 发放《转型路线图模板》，讲解填写要求（任务名称、时间节点、负责部门、资源需求、风险等级）；

² 学员分组，基于 “5 看” 结果制定企业专属路线图初稿；

² 讲师巡回指导，解决 “任务时间估算不准”“资源匹配难” 等问题。

1.4.2. 持续改进：华为 PDCA 循环 + SPEED 成熟度评估（25 分钟）

1.4.2.1. PDCA 循环在转型中的应用

² 讲解 PDCA 落地：

 Plan：基于路线图制定季度计划（如 Q1 完成生产数据标准）；

 Do：执行计划，记录过程问题（如数据采集不完整）；

 Check：检查计划完成情况（如数据标准达标率），对比目标；

 Act：改进问题（如优化数据采集流程），迭代计划；

² 结合华为案例，说明 PDCA 迭代效果（如某项目经 3 轮 PDCA，效率提升 25%）。

1.4.2.2. SPEED 成熟度评估模型解析

² 介绍 5 个维度及评估标准：

 战略对齐度（任务与战略匹配率≥90% 为优秀）；

 技术适配度（技术与业务需求匹配率≥85% 为优秀）；

 组织协同度（跨部门协作效率≥80% 为优秀）；

 数据支撑度（数据质量达标率≥95% 为优秀）；

 效果达成度（任务目标完成率≥90% 为优秀）；

² 举例某企业评估过程，说明如何根据结果制定改进措施（如技术适配度低→调整技术选型）。

1.4.2.3. PDCA 与 SPEED 协同应用

² 说明协同逻辑：SPEED 评估（Check 环节）发现问题，PDCA 循环（Act 环节）改进；

² 建议应用频率：每季度 1 次 SPEED 评估，每月 1 次 PDCA 迭代；

1.4.3. 小组输出：企业专属转型路线图初稿展示（30 分钟）

1.4.3.1. 各组路线图展示

² 每组 1 名代表，3 分钟 / 组分享路线图核心内容（3 年任务、时间节点、资源需求）；

² 聚焦路线图可行性（如任务是否过于密集）与战略对齐度。

1.4.3.2. 讲师点评与优化建议

² 从 “任务拆分合理性”“资源匹配度”“风险可控性” 点评各组路线图；

² 总结常见误区（任务笼统、时间节点不合理），给出优化方向（如拆分到具体季度）；

² 鼓励学员课后结合点评完善路线图，形成最终落地版本。

1.5. 模块 5：整体总结与行动建议（0.5 小时）

1.5.1. “战略 - 技术 - 组织 - 数据” 协同逻辑梳理（15 分钟）

1.5.1.1. 四要素协同关系框架

² 用框架图展示协同逻辑：战略指导技术与业务方向→组织保障战略落地→数据支撑技术与业务；

² 举例华为项目协同过程（战略调整→组织适配→数据治理→技术落地）；

² 学员梳理自身企业四要素协同短板（如组织未适配战略），明确改进方向。

1.5.1.2. 协同常见问题与解决

² 分析常见问题：战略与组织脱节（如战略激进但组织层级多）、数据支撑不足（如技术落地缺数据）；

² 提供解决方法：建立战略 - 组织对齐会议、数据治理优先于技术落地；

² 强调协同的动态性（随战略调整优化组织与数据）。

1.5.2. 课后行动：1 个月内可落地的 3 件事（10 分钟）

1.5.2.1. 行动清单制定方法

² 讲解制定原则：具体、可量化、可落地（如 “完成生产数据标准搭建” 而非 “数据治理”）；

² 提供参考案例：

 组建 “铁三角” 核心团队；

 完成生产数据标准制定；

 启动 AI 生产优化试点；

² 强调与路线图衔接（行动清单对应路线图短期任务）。

1.5.2.2. 学员行动清单制定与分享

² 学员制定个人企业 1 个月行动清单，填写 3 件事；

² 部分学员分享清单，相互借鉴（如不同行业短期行动重点差异）；

² 讲师简要点评，确保行动可行性（如避免同时推进 3 件复杂事）。

1.5.3. 《转型工具包》发放与使用指导（5 分钟）

1.5.3.1. 工具包核心内容

² 介绍工具包构成：BLM 模板（含填写指南）、5 看诊断表（含案例）、路线图模板（含示例）、AI 案例库（生产 / 质量 / 设备）、风险应对手册（技术选型 / 员工抵触方案）；

² 说明更新机制（后续根据学员反馈补充案例与工具）。

1.5.3.2. 使用建议

² 建议使用顺序：先完善 BLM 与路线图→再用 5 看诊断优化机会点→参考案例库落地 AI 场景；

² 提供后续支持渠道（如微信群），方便学员获取工具包更新与疑问解答。

1.5.4. 课程总结与答疑（5 分钟）

1.5.4.1. 核心内容回顾

² 简要回顾 5 大模块：BLM 方法论→业务拆解→组织数据保障→路线图→行动建议；

² 强调 “方法论 - 实操 - 行动” 核心逻辑，明确课后应用重点。

1.5.4.2. 疑问解答与后续交流

² 解答学员剩余疑问（如工具包使用细节、行动清单优化）；

² 建立学员交流群，方便后续经验分享与讲师指导；

² 总结：鼓励学员将课程内容转化为行动，推动企业转型落地。

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。