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王春阳:数据要素产品与项目的训战培训

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课程概要

培训时长 : 5天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 产品运营

课程编号 : 23513

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适用对象

1)运营商管理数据要素X业务的中高层领导 2)运营商数据要素X业务的核心团队 3)关注数据要素X产业的领导和生态链、创业

课程介绍

课程背景:
在数字经济的浪潮中,数据已成为一种无处不在的资源。但是,究竟什么是构成这些庞大数据集的基础单元呢答案就是数据要素。数据要素,作为信息的原子单位,构成了我们日复一日分析和处理的所有数据结构。
2024年1月5日,中央网信办正式向十七部门发布,关于国家数据局印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》的通知,〝数据要素x”行动就此全面展开。“数据要素X”行动有何意义?23年以来,中
国经济发展与中美竞争双双进入新阶段。对内国家期待加速通过数字经济替代日渐失效的传统要素增长、对外中美竞争进入产业链拆解与保卫的新阶
段。
在此情景下,23年中央经济工作会议提出对24年经济工作新要求,首条即是以科技创新引领现代产业体系建设。以此为背景,“数据要素x’行动以产业场景引领数据要素应用,可谓打响了新时期的中国产业保卫战。本培训聚焦“数据要素X”战略机遇,结合数据要素最新落地政策分析、及国内外相关实践与研究,针对电信运营商最关心的数据要素政策内涵与发展、数据要素行业主要特征与脉络、运营商切入数据要素的机会点、存在哪些行业场景与业务机会等给予全纵深,有要点的解答。帮助电信行业领导者与骨干简要把握国家政策内涵,快谏落地为战略与行动。
需要特别说明的是,数据要素机遇对运营商行业具备打开盈利空间,转型商业模式的重要价值。把握数据要素机遇,意义重大,刻不容缓。作为通信运营商作为拥有海量通信数据、较强技术能力、较大资金规模,并在大数据领域有一定积累的央企,在“数据要素X”行动中的很多方面都将可以发挥重要作用。

课程收益:
为运营商管理数据要素X业务的中高层领导量身订制的,帮助管理者对数据要素X战略建立整体认知,内容由浅入深,课程融政策性、实用性、操作性为一体,针对性提高学员综合素质和专业能力,精心传授数据要素X战略精神内涵和操作要点。
(1)掌握数据要素X政策体系。通过理论与实践相结合的授课模式,分享数据要素X的战略背景、政策实质和企业策略,以及不同行业不同规模不同业务特征的企业可能机会与威胁点。
(2)解析企业数据要素X全景案例。以丰富的案例教学和现场实操训练,帮助学员掌握数据要素X项目的战略规划、数据项目运营以及落地路径。
(3)提供实训实操的训战场景。构建了立体、全链、智能培训体系和线上线下、互动合作体系,以培训、实训和共创相结合,通过实战式、陪伴式、团队式进行有效协作,共享资源、机会和经验,共同协作城市数据资产运营体系打造。

课程时间:5天(1+2+2),6小时/天
课程对象:
1)运营商管理数据要素X业务的中高层领导
2)运营商数据要素X业务的核心团队
3)关注数据要素X产业的领导和生态链、创业团队
课程方式:理论讲解+案例分析+视频分享+训战演练+小组研讨+课后实战


数据要素基础知识(求索明势)(1天)课程大纲
导入场景:31省市数据要素发展规划
第一讲、求索:数据要素与传统要素
一、数据要素的定义和特点
1. 数据要素的定义
2. 数据要素的特点
(1)非竞争性
(2)潜在的非排他性
(3)异质性
(4)复制和共享的可行性
(5)无限增长和供给的特性
(6)难以进行传统管理和利用
(7)供给弹性
3. 数据要素的演变
4. 数据要素的重要性
5. 挑战与机遇

二、数据要素与资本、土地和人力等传统要素的关系
1. 传统生产要素概述
2. 数据要素的崛起
3. 数据与传统要素的相互关系
(1)互补性
(2)转换性
 4. 数据要素的独特性和挑战
(1)跳跃性和非连续性
(2)可复制性和扩展性


第二讲、明势:数据要素的双重属性和价值实现
三、数据要素的双重属性
1. 数据作为劳动对象
2. 数据作为劳动资料
3. 数据的双重属性对劳动的影响

四、数据要素的价值实现
1. 数据资源:收集与初步处理
2. 数据资产:增值与管理
3. 数据要素:实现价值与应用
4. 转化的挑战与策略


第三讲、跨越:数据要素的保障和流通
五、建立数据要素的制度保障
1. 数据治理政策
2. 数据资产的会计和财务处理
3. 顶层设计与战略规划
4. 挑战与应对策略

六、激活数据价值的关键 - 数据流通
1. 数据流通的重要性
2. 数据流通的机制
3. 挑战与应对策略
4. 国际视角和案例分析


第四讲:躬行:数据要素的场景挖掘和治理
七、数据要素在行动 - 场景挖掘
1. 数据要素在商业领域的应用
2. 数据要素在公共服务的应用
3. 数据要素在科技创新中的角色
4. 挑战与发展趋势

八、数据要素的难点:治理之难,治理之要
1. 数据治理的重要性
2. 数据治理的挑战
3. 数据治理的策略和最佳实践
加餐:数据要素的六大属性,数据要素的三大价值实现机制、还原价值实现路径。


数据要素场景实践(全景案例)(2天)课程大纲

导入场景:关于12300——国家数据局《“数据要素X”三年行动计划》

第一讲:3个关键词和4个具体目标
一、3个关键词:协同、复用、融合
1、协同
2、复用
3、融合
二、4个具体目标(到2026年底)
1、打造 300 个以上示范性强、显示度高、带动性广的数据要素场景实践(全景案例)
2、涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区
3、培育一批创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构
4、数据产业年均增速超过 20%,数据交易规模增长 1 倍,场内交易规模大幅提升

第二讲、数据要素X智能制造、智慧农业、商贸流通、交通运输重点领域及场景实践
一、数据要素X智能制造重点领域
1、创新研发模式、培育数据驱动型产品研发新模式
数据要素场景实践(全景案例)1:基于大数据的研发设计平台
2、推动链主打通供应链上下游全量数据,实现敏捷柔性协同制造。
数据要素场景实践(全景案例)2:敏捷柔性协同制造解决方案
3、提升整合数据、预测性维护和增值服务等能力,实现价值链延伸。
数据要素场景实践(全景案例)3:生产设备智能运维
数据要素场景实践(全景案例)4:产品性能智慧感知
4、加强区域间制造资源协同,提升产业链供应链监测预警能力。
数据要素场景实践(全景案例)5:产业供应链监测平台
5、开发软硬创成式设计、智能无人装备等新型工业软件和装备。
数据要素场景实践(全景案例)6:数字孪生/VR /AR等试验平台
数据要素场景实践(全景案例)7:智能制造机器人

二、数据要素X智慧农业重点领域
1、融合全量数据,实现精准种植、精准养殖等智慧农业作业方式
数据要素场景实践(全景案例)8:智慧种植
数据要素场景实践(全景案例)9:精准养殖
2、提高农产品供应链透明度,支撑农产品溯源管理、精准营销
数据要素场景实践(全景案例)10:农产品溯源管理
数据要素场景实践(全景案例)11、农产品精准营销
3、推进产业链数据融通创新,提供一站式采购、供应链金融等服务。
数据要素场景实践(全景案例)12:农产品一站式采购平台
数据要素场景实践(全景案例)13:农产品供应链金融服务平台
4、培育以需定产新模式,支持农业与商贸流通数据融合分析应用
数据要素场景实践(全景案例)14:农产品数智供需匹配平台
5、提升农业生产抗风险能力,减少周期波动造成的损害。
数据要素场景实践(全景案例)15:数智农业监测预警解决方案

三、数据要素X商贸流通重点领域
1、拓展新消费、各类商圈创新应用场景,培育数字生活消费方式。
数据要素场景实践(全景案例)16:商圈/商业综合体智慧运营
2、培育新业态,打造快速响应市场的产业协同创新生态。
数据要素场景实践(全景案例)17:智慧新零售解决方案
3、主动加强产销对接、精准推送,助力打造特色品牌。
数据要素场景实践(全景案例):现场研讨
4、推进国际化,鼓励数字贸易龙头企业融合交易、物流、支付数据
数据要素场景实践(全景案例)18:跨境身份认证方案
数据要素场景实践(全景案例)19:全球供应链金融服务平台

四、数据要素X交通运输重点领域
1、提升多式联运效能,实现货物“全程跟踪”,促进物流降本增效。
数据要素场景实践(全景案例)20:多式联运一体化方案
2、支持龙头企业运输高质量数据集建设和复用,培育人工智能平台
数据要素场景实践(全景案例)21:交通行业人工智能平台
3、推进智能汽车创新发展,提高创新服务、主动安全防控等水平。
数据要素场景实践(全景案例)22:智能驾驶/自动驾驶


第三讲、数据要素X金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康重点领域及场景实践
五、数据要素X金融服务重点领域
1、探索开发基于数据资产的金融产品和服务
数据要素场景实践(全景案例)23:大数据金融整体解决方案
2、提升金融机构反欺诈、反洗钱能力,提高风险预警和防范水平。
数据要素场景实践(全景案例)24:金融反欺诈应用
数据要素场景实践(全景案例)25:反洗钱方案

六、数据要素X科技创新重点领域
1、推动科学数据有序开放共享,提升科学数据复用价值。
数据要素场景实践(全景案例)26:科学数据共享平台
2、面向药物研发、生物育种、新材料研发的科学数据产业创新
数据要素场景实践(全景案例)27:药物研发数据平台
数据要素场景实践(全景案例)28: 生物育种数据平台
数据要素场景实践(全景案例)29:新材料研发数据平台
3、支持开展通用人工智能大模型和垂直领域人工智能大模型训练。
数据要素场景实践(全景案例)30:科学语料库
数据要素场景实践(全景案例)31:基础科学数据集
数据要素场景实践(全景案例)32: 通用人工智能大模型
数据要素场景实践(全景案例)33:垂直领域人工智能大模型
4、依托各类数据库与知识库,创造新知识,加速科学研究范式变革。
数据要素场景实践(全景案例):现场学员探讨

七、数据要素X文化旅游重点领域
1、加强数据开发利用,培育具有中国文化特色的产品和品牌。
数据要素场景实践(全景案例):现场学员研讨
2、探索建设知识数据集,依托市场化机制开发公共文化大模型。
数据要素场景实践(全景案例)34:公共文化大模型
3、构建客群画像、城市画像等,优化旅游配套、一站式出行服务。
数据要素场景实践(全景案例)35:旅游服务平台
数据要素场景实践(全景案例)36:一站式旅游出行平台
4、提升治理能力,支撑“免证”购票、集聚人群监测、应急救援等。
数据要素场景实践(全景案例)37:免证购票解决方案
数据要素场景实践(全景案例)38:人群监测预警
数据要素场景实践(全景案例)39:旅游景区应急救援方案

八、数据要素X医疗健康重点领域
1、在医疗机构间推广检查检验结果数据标准统一和共享互认。
数据要素场景实践(全景案例)40:电子病历共享平台
2、实现一站式理赔结算,提升医保控费、商保理赔风险防控能力。
数据要素场景实践(全景案例)41:医疗保险大数据平台
3、基于数据驱动的癌症早筛、职业病监测、公共卫生事件预警等。
数据要素场景实践(全景案例)42:癌症早筛方案
数据要素场景实践(全景案例)43:职业病监测方案
数据要素场景实践(全景案例)44:公共卫生事件预警方案
4、拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。
数据要素场景实践(全景案例)45:智能健康管理应用
5、提升中医药发展水平,加强中医药诊疗、用药等多源数据融合
数据要素场景实践(全景案例)46:中医药大数据平台


第四讲、数据要素X应急管理、气象服务、智慧城市、绿色低碳重点领域及场景实践
九、数据要素X应急管理重点领域
1、提升数据跨区域共享共用,提高监管执法和救援处置联动效率。
数据要素场景实践(全景案例)47:监管执法大数据平台
数据要素场景实践(全景案例)48:应急管理统一平台
2、支持各环节数据融通,提高危化品全生命周期安全监管水平。
数据要素场景实践(全景案例)49:危化品安全监管方案
3、加强数据融合分析,提升地震发生时间、地点、震级的预测能力。
数据要素场景实践(全景案例)50:地震监测大数据平台
4、围绕高危行业,提高风险评估的精准性和科学性。
数据要素场景实践(全景案例)51:安全生产评估应用模型

十、数据要素X气象服务重点领域
1、融合气象数据,优化新能源的选址布局、设备运维、能源调度等。
数据要素场景实践(全景案例):现场研讨
2、从源头防范极端和不利气象条件对城市规划和重大工程的影响。
数据要素场景实践(全景案例)52:气象大数据平台
3、创新气象服务,支持保险、金融企业融合应用气象数据的新服务
数据要素场景实践(全景案例):现场研讨

十一、数据要素X智慧城市重点领域
1、优化城市管理,实现态势感知、风险智能研判、及时协同处置。
数据要素场景实践(全景案例)53:城市态势实时感知方案
数据要素场景实践(全景案例)54:城市治理智能平台
2、支撑城市发展科学决策等策略精细化、智能化、可持续。
数据要素场景实践(全景案例)55:城市管理决策模型
3、推进公共服务普惠化,深化公共数据的共享应用
数据要素场景实践(全景案例)56:数字政务大数据平台
4、推动智慧城市群共建联治,加快生态协同治理等领域区域协作。
数据要素场景实践(全景案例):现场研讨

十二、数据要素X绿色低碳重点领域
1、提升能源利用效率,开展制造与能源数据融合创新应用
数据要素场景实践(全景案例)57:能耗管理应用平台
2、提升废弃资源利用效率,推动固危废资源化利用,促进绿色降碳。
数据要素场景实践(全景案例)58:垃圾分类及智能管理
数据要素场景实践(全景案例)59:工业废弃资源统一管理平台
3、提升碳足迹管理,开展产品碳足迹测算与评价,引导节能降碳。
数据要素场景实践(全景案例)60:碳排放大数据平台
4、提升生态治理精细化水平,推进气象、水利等数据跨行业共享。
数据要素场景实践(全景案例)61:灾情智能预测及管理
数据要素场景实践(全景案例)62:河湖岸线智能监测
5、加强生态环境公共数据融合创新,推动生态环境数据有序共享。
数据要素场景实践(全景案例)63:生态环境公共数据平台 

数据要素工具培训(实操训战)(2天)课程大纲
导入:数据要素X产业链主的战略引领

第一讲、运营商如何在“数据要素X”行动中贡献更大作为
一、在DT领域有一定积累的央企、产业链主
1、拥有海量通信数据
2、较强技术能力积累
3、较大资金生态规模

二、战略卡位
1、积极参与数据标准、制度和规则等制定
2、主动承接国家级数据平台、行业模型建设
3、开放数据和整合数据生态要素,打磨更高质量模型和应用的空间

三、机制保障
1、自身数据要素与内部的人员、资金和技术等要素的规范协同
2、生态合规数据要素安全的复用增效
3、与生态多元数据进行融合创新建立相应机制


第二讲、通信与生态数据的复用、融合、融通
一、个人、家庭通信数据复用与融合
1. 个人、家庭通信数据概述
(1)个人、家庭通信数据的类型和特点
(2)个人、家庭通信数据的管理和利用
2. 个人、家庭通信数据复用
(1)个人、家庭通信数据复用的方法和技巧
(2)个人、家庭通信数据复用的实践案例分享
3. 个人、家庭通信数据融合
(1)个人、家庭通信数据融合的意义和目标
(2)个人、家庭通信数据融合的方法和策略
(3)个人、家庭通信数据融合的实践案例分享
二、政企业务数据复用与融合
1. 政企业务数据概述
(1)政企业务数据的类型和特点
(2)政企业务数据的管理和利用
2. 政企业务数据复用
(1)政企业务数据复用的方法和技巧
(2)政企业务数据复用的实践案例分享
3. 政企业务数据融合
(1)政企业务数据融合的意义和目标
(2)政企业务数据融合的方法和策略
(3)政企业务数据融合的实践案例分享
三、其他新型业务数据复用、融合与融通
1. 其他新型业务数据概述
2. 其他新型业务数据复用与融合


第三讲、运营商的资源禀赋,为重点领域打造标杆场景、训战方案(上篇)
一、数据要素X智能制造重点领域的训战方案
1、基于工业互联网平台
2、生产设备智能运维、数字孪生/VR /AR等试验平台
3、智能制造机器人等应用
二、数据要素X智慧农业重点领域的训战方案
1、智慧乡村或乡村振兴平台
2、打造精准种植、精准养殖、农产品溯源管理等应用
三、数据要素X商贸流通重点领域的训战方案
基于通信热点数据,打造商圈/商业综合体智慧运营等应用
四、数据要素X交通运输重点领域的训战方案
基于高精度定位数据,赋能智能驾驶/自动驾驶等应用
五、数据要素X金融服务重点领域的训战方案
基于自身支付数据、通信数据等,打造金融反欺诈等应用
六、数据要素X科技创新重点领域的训战方案
加强垂直领域人工智能大模型的打造


第四讲、运营商的资源禀赋,为重点领域打造标杆场景、训战方案(下篇)
七、数据要素X文化旅游的训战方案
基于实名制、通信数据等,打造免证购票解决方案、人群监测预警、旅游景区应急救援等应用
八、数据要素X医疗健康的训战方案
基于云和安全能力,赋能打造电子病历共享平台或互联网诊疗等应用
九、数据要素X应急管理的训战方案
利用通信数据优势,赋能打造应急管理统一平台等应用。
十、数据要素X气象服务的训战方案
政企整合经济社会、生态环境、自然资源、农业农村等数据与气象数据融合应用
十一、数据要素X智慧城市的训战方案
加强建设和完善城市态势实时感知方案、城市治理智能平台、城市管理决策模型、数字政务大数据平台等应用。
十二、数据要素X绿色低碳的训战方案
打造能耗管理应用、河湖岸线智能监测等应用

加餐:刚需的5G专网、云服务和安全能力的训战方案
1、数据要素X智能制造更偏向需要高速率、大带宽、可切片的5G专网
2、数据要素X智慧城市更偏向需要连接规模大的物联网
3、大数据平台都需要高可靠的云容灾
4、大数据平台都需要防攻击的安全防护能力

第五讲、运营商X数据要素的四新定位与国内外数据要素市场展望
一、运营商参与数据要素的意义与新定位
1、意义:以数据驱动新一轮架构、运营与估值升级
2、运营商参与数据要素的新“四”定位
(1)基础设施建设者
(2)数据产品供给者
(3)数据产品应用者
(4)数据要素赋能者
·运营商+生态赋能六大角色
·运营商参与数据要素的主要商业模式一览
·政府、产业联手,共同应对数据要素机遇的挑战

二、他山之石及典型案例分析
1、国外数据要素市场发展现状
2、国内运营商数据要素进展与亮点
3、数据要素首轮金矿-公共数据授权运营的机制与机遇
4、国内典型上市数据产品分析 
5、未来发展-大众化的数据共享流通平台

三、数据要素市场顶规及展望
1、面向新机制、新主体、新设施、新场景的探索 
2、数据要素发展的深度思考及最佳实践

王春阳老师的其他课程

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课程背景:随着经济的发展和社会的进步,社会对水利服务的需求越来越多样化,水利管理部门对水利监测设施的质量和效率的要求也越来越高。更加强调信息化的智能化、自动化和高效化,希望通过信息化技术提高水资源的管理效率和水灾害的防治能力,同时也更加注重水生态环境的保护和修复。水利行业的数字化转型正在如火如荼地进行。水利部相继出台了《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》、《智慧水利建设顶层设计》、《"十四五"智慧水利建设规划》、《"十四五"期间推进智慧水利建设实施方案》等一系列规划与政策推进"智慧水利"建设。预计未来几年水利行业将进入数字化转型加速期。到2025年数字化投资占比将从目前的1%左右增加到2.2%。随着大数据、物联网、云计算等技术的不断发展,水利信息化、智能化水平也在不断提高。这些新技术的应用使得水利设施能够更好地监测和管理水资源,提高了水利设施的效率和可靠性,同时也为水利管理部门提供了更加便捷的服务。其中,人工智能技术在应用场景范围支撑方面处在中等规模的水平,且在应用深度方面仍相对较浅。但人工智能技术在行业大模型的加持下有望在水利行业形成应用突破,特别是预训练大模型应用在水利领域的科学计算场景,在水文自动化测报、流域水模拟与预测、水工程安全分析与科学调度、水行政智能管理应用、水信息智能服务应用等领域具有广阔的应用前景。随着人工智能和机器学习的迅速发展,大模型技术已经成为推动多个行业创新和效率提升的关键因素。在水利行业中,这些先进技术的应用潜力正逐渐被挖掘,它们不仅能优化资源管理,预测和缓解自然灾害的风险,还能增强整个行业的决策能力和运维效率。本培训课程旨在介绍最新的AI技术和大模型框架,并探讨其在水利行业的实际应用,以期帮助信达公司及整个水利领域实现技术革新和战略升级。本课程能够全面理解并掌握人工智能与大模型技术,还将学会如何将这些前沿科技融入到水利行业中,从而有效提升水资源管理的智能化水平。这不仅是技术创新的起点,也是企业转型升级、提高行业竞争力的重要一步。通过本课程的学习,参训者将能够在未来的工作中发挥关键作用,为水利行业的发展贡献智慧与力量。课程收益1、理解人工智能、大模型的基本概念及其在不同行业中的应用。2、掌握成熟AI框架、工具和产品的使用方法及其优势与局限。3、分析AI前沿技术如何结合水利行业的具体情况进行应用。4、通过信达公司案例,学习如何在实际业务中实施和落地这些技术。授课对象:1、企业中高层领导2、负责人工智能、大模型等前沿科技行业应用的团队授课时间:中阶1天,高阶2天,6小时/天培训方法:结合讲授式教学、案例分析、小组讨论、互动研讨及现场模拟演练等多种教学方式,以确保知识的有效吸收与应用技能的提升。课程大纲导入:人工智能与大模型行业应用案例第一讲、人工智能与大模型概述1、人工智能基础知识介绍2、大模型技术的发展和现状3、AI在其他行业的成功案例分析案例训战:顺丰打造极致体验的数字化转型之路第二讲、探索成熟AI框架与工具1、TensorFlow与PyTorch:优缺点及适用范围比较2、Azure ML、Google Cloud AI:云服务中的AI工具探讨3、开源工具与商业产品选择标准第三讲、大模型技术详解及行业应用1、自然语言处理(NLP)在数据分析中的应用2、计算机视觉在遥感图像处理中的作用3、强化学习在水资源调度优化中的潜力第四讲、AI技术在水利行业中的落地策略1、智能洪水预警与管理系统设计2、水质监测与污染源追踪技术应用3、灌溉系统的智能化改造案例分享第五讲、信达公司业务实例分析1、信达公司现有业务流程梳理与问题识别2、利用大模型优化信达公司业务流程的方案设计3、成本效益分析及风险评估第六讲、实操工作坊与未来展望1、根据实际项目进行小组分工与实操演练2、讨论遇到的问题、解决方案与经验分享3、未来技术发展趋势及对水利行业的影响•训战研讨:人工智能、大模型等前沿科技在水利行业的学以致用,交付输出年度规划及行动方案
• 王春阳:钱学森系统工程理论体系高级培训
课程背景: 无论一个问题多么复杂,如果能以正确的方法去看待,它都会变得简单起来。“没有科学的哲学是跛子,没有哲学的科学是瞎子。”“对于一个科学家来说,最重要的是要有一个正确的方向。他首先必须有一个科学的人生观、宇宙观,必须掌握一个研究科学的科学方法! 这样,他才能在任何时候都不至于迷失道路;这样,才能真正对人类、对自己的祖国做出有益的贡献。”“科学工作是源于形象思维,终于逻辑思维。形象思维是源于艺术,所以科学工作是先艺术,后才是科学。”系统工程思想的开创 “如果说钱学森前30年主要做的是导弹的控制,那么后30年主要是社会的控制。”钱老的一生有三大贡献:一是研制“弹、箭、星”;二是发展载人航天;三是系统科学。希望祖国走向幸福和有序,希望人民获得通才教育模式下的大成智慧。因此,以当时中国社会主义建设的具体实际为基点,将所长期从事的航天系统工程管理实践上升为理论,开创了钱学森系统工程思想。正是由于这种跨越科学与哲学、立足祖国全局发展的思想高度,让钱老不同于一般的科学家,堪称战略科学家、科技帅才。钱学森系统工程思想的建立与几个关键时间节点的关系如下:“1978年3月18日,全国科学大会召开,唤醒了中国科学的春天。1978年9月27日,钱学森、许国志、王寿云联名发表重要文章《组织管理的技术——系统工程》,以期解决组织管理效率不高、社会生产力低下、国家建设缺乏科学理论指导等制约当时我国社会经济发展的瓶颈问题。这是系统工程的奠基之作。1978年12月,十一届三中全会召开,中国改革开放的号角吹响。1979年1月31日,钱学森发表文章《组织管理社会主义建设的技术——社会工程》,表面系统工程从工程系统工程上升为社会系统工程、从工程管理上升为国家管理,标志着钱学森社会系统工程思想的确立。”可见,系统工程的发展与改革开放共生共荣。部分课程理论体系如下:系统工程方法论     钱学森综合集成方法论课程形式:讲师讲授+现场讨论+案例分析+模型讲解课程大纲导入场景:钱学森:任何一门学科的三个层级:工程技术→技术科学→基础科学。第一讲、工程理论体系简介1. 钱学森系统工程理论的背景和意义2. 钱学森系统工程理论的核心思想3. 钱学森系统工程理论的应用领域第二讲、系统工程基础1. 系统工程的定义和特点2. 系统工程的基本原理3. 系统工程的方法论第三讲、钱学森系统工程理论体系1. 钱学森系统工程理论的基本框架2. 钱学森系统工程理论的主要理论观点3. 钱学森系统工程理论的方法和技术第四讲、系统工程实践案例分析1. 中国航天事业的系统工程实践2. 中国高铁事业的系统工程实践3. 中国电信行业的系统工程实践第五讲、钱学森系统工程理论在企业管理中的应用1. 钱学森系统工程理论在战略规划中的应用2. 钱学森系统工程理论在组织管理中的应用3. 钱学森系统工程理论在项目管理中的应用第六讲、钱学森系统工程理论在创新发展中的应用1. 钱学森系统工程理论在科技创新中的应用2. 钱学森系统工程理论在产业创新中的应用3. 钱学森系统工程理论在区域创新中的应用第七讲、分组讨论与展望1. 钱学森系统工程理论在当代中国的发展趋势2. 钱学森系统工程理论在全球化背景下的挑战与机遇3. 钱学森系统工程理论在未来科技发展中的重要作用第八讲、课程总结与精进1. 钱学森系统工程理论的核心要点回顾2. 学员对课程内容的理解和应用分享3. 课程效果评估与改进建议
• 王春阳:企业数字化转型高阶培训
课程背景:在全球经济持续走向数字化的今天,企业面临着前所未有的挑战与机遇。对于民品产业的单位而言,数字化转型不仅是提升竞争力的必由之路,更是实现可持续发展的关键。为此,我们精心设计了一套数字化转型培训课程,旨在帮助各产业单位深刻理解数字化转型的内涵,掌握转型的关键技能,并在企业中落地实施。数字化转型,是近年来大热门的一个关键词。据统计,在十四五规划和纲要里面,“数字化”这个词出现过25次,还有其他相关词,比如数字社会、数字孪生、数字技术等,出现了60多次。数字化转型是大幅提高社会治理能力的工具,也是所有企业提升效率的必由之路。通过集中学习和交流,提升各产业单位对数字化转型的理解,转变对数字化转型的意识,并统一对数字化转型的认知。将深入探讨数字化转型的重要性,分享成功的案例,讨论不同业务场景下的转型策略,并提供实际操作的指导。通过此次培训,参与者将能够更好地认识到数字化转型对企业发展的长远影响,并为自身企业的转型之路奠定坚实的基础。在数字化浪潮中,国有企业作为国家经济的重要支柱,其转型的成功与否直接关系到国家的经济发展和产业升级。本课程将深入分析国企数字化转型的背景,探讨当前的发展态势和面临的挑战,以及如何在这一过程中寻找到自身的定位和机遇。数字化转型是一场深刻的革命,要求企业不断学习、适应和创新。为了帮助企业和个人把握这一历史性的转变,通过提供专业的指导和实践的机会,让每一位参与者都能够在数字化转型的浪潮中乘风破浪,引领民品产业迈向更加辉煌的未来。课程收益1、对数字化转型有一个清晰、全面的理解。2、掌握数字化转型的策略和方法,能够针对自己的企业进行定制化设计。3、从成功案例中获得启发,为自己的转型之路提供实践指南。4、增强与其他产业单位的交流与合作,共同推动行业的数字化进程。5、深入讲解不同业务场景下,企业应如何进行数字化转型,包括业务数字化、运营数字化等关键环节,以及如何构建数据基础设施,促进数字研发新模式的形成,实现智能制造等。6、辅助指导产业单位打开业务数字化转型场景需求。7、提供具体的方法和工具,帮助学员识别和开发适合自己企业的数字化转型场景,确保培训成果能够在实际工作中得到有效应用。授课对象:数字化转型管理层及团队授课时间:1天,6小时/天培训方法:结合讲授式教学、案例分析、小组讨论、互动研讨及现场模拟演练等多种教学方式,以确保知识的有效吸收与应用技能的提升。课程大纲导入:数字化转型的案例和体验第一讲、数字化时代的浪潮与挑战1、数字化转型的全球趋势分析2、行业案例分享:成功转型的企业典范3、当前市场环境下企业面临的挑战第二讲、提升产业单位对数字化转型的整体认知1、实现意识转变:从传统到创新的数字思维2、统一理解:建立共同的数字化转型语言和框架案例训战:顺丰打造极致体验的数字化转型第三讲、国企数字化转型背景与现状1、国家政策解读与支持2、行业内外环境分析3、国企数字化进程评估第四讲、企业数字化转型典型案例分享1、国内外成功转型案例剖析2、案例讨论:哪些因素促成了成功转型?3、吸取经验:如何将案例经验应用到自身企业?第五讲、不同业务场景下的数字化转型方法1、业务流程数字化改造要点2、运营数字化的最佳实践3、数据驱动的基础建设策略4、数字研发新模式探索5、智能制造与交付数字化路径第六讲、业务数字化转型场景需求探讨1、业务数字化的实际需求与解决方案2、运营数字化的痛点与改进方向3、构建数据基础条件的关键要素4、数字研发新模式下的创新流程5、智能制造的实践案例与效益分析第七讲、大数据知识与应用1、大数据概念与生态介绍2、大数据分析工具与技术3、大数据在企业中的应用实例第八讲、实战演练:制定数字化转型计划1、小组讨论:识别各产业单位的数字化需求2、工作坊:设计可行的数字化战略与实施计划3、专家点评:提供专业的反馈与建议第九讲、复盘总结与未来展望1、重点回顾:企业数字化转型典型案例分享、不同业务场景下的数字化转型方法2、效果评估与反馈收集3、对未来数字化转型的展望与期待训战研讨:数字化转型在民品产业的学以致用,交付输出年度规划及行动方案

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