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帮助制造业供应链的⾼管重新理解⼀件事：AI 不只是降本⼯具，⽽是给客户提供更⾼价值的⼯具。买 AI 的钱不是花在"省⼏个采购员"，是花在"让你的客户更愿意为你加单"。
这场培训⾥ AI 是主体，⾏业（包括但不限于汽⻋配件、电⼦制造、装备制造）只是⽤来举例的场景。
具体落到四件事：
1）认知对齐：把"AI 替代⼈"和"AI 替代系统"这两类误区⼀次说清
2）价值重定位：从"制造业⾃⼰⽤ AI"切换到"AI 帮你给客户提供更⾼价值"
3）场景识别：5 个真实场景演示 AI 怎么让制造业从"被动响应客户"变成"主动给客户提供更⾼价值"
4）⾏动路径：现场带⾛ 3 步⾏动和 1 份课后作业
优先级
岗位
现场期待
第⼀
采购总监 / 供应链总监 / 计划物流总监
看到能少打 20 个电话的⽅案
第二
SQE / 质量经理
看到异常关闭能提效的⽅案
第三
客户⽅采购、SQE、外协管理
看到 AI 怎么读懂客户邮件 / EDI
第四
⼯⼚的总经理、信息化负责⼈
看到 2 个⽉可跑通的最简⽅案
产业 AI 应用顾问·Pin2pin·案芯智能科技（Pin2pin.ai）创始人·共青团南京市江宁区委员会"江宁 AI 夜校"特聘 AI 讲师
上海大数据社会应用研究会人工智能专委会研究员
上海财经大学 MBA 第十一届 AI 整合实践项目结项大赛评委
华中科技大学·光电信息工程本科，导师为2023年诺贝尔物理学奖得主 Anne L'Huillier 教授
10+年制造业数字化与跨境出海经验
个人+企业场景，日均Al调用超 1 亿 token
长期关注 AI 在制造业经营管理中的实际用法，行业覆盖电子制造、汽车配件、装备制造等
案芯智能科技为 NVIDIA Inception 全球创新加速计划成员企业
开场
目标：把采购总监的注意力从"AI怎么帮我降本"切换到"AI怎么帮我给客户提供更高价值"。
FOMO 引⼊→⾏业判断锚点→现场互动
认知对齐
目标：把汽配人最容易混淆的几对词（系统提示 VS AI判断、Agent VS RPA）一次性说清；并让采购总监理解“AI不是工具，是客户价值放大器”。
1）AI的界定 → 核⼼锚点 → 区分 AI 和 RPA → 汽配人的⼤模型 → 供应链上的 Agent
2）视⻆切换 → AI 做什么 / ⼈做什么 → 数据安全分层
工具选择与本地化
目标：让采购总监知道怎么选工具，重点打消客户方审核员会问的数据安全顾虑。
三档部署 → 模型能⼒全景图（汽配场景维度）→ 垂直场景的 Agent 框架⽐模型本身更重要
场景地图
目标：用5个真实场景演示Al怎么把供应链的"看不见的活"先接过去。
统一骨架：痛点 → 现在的做法→ AI怎么干→ Al/人边界→一个假想案例。
场景 1：供应商寻源 + 准⼊评估
场景 2：询价⽐价 + 价格年降管理
场景 3：PO 跟催 + 缺料⻛险预
场景 4：PMC ⽋料分析 + ⻬套检查（紧急插单场景）
场景 5：IQC 来料质量 + 质量⽂档管理（PPAP/FAI 等）
收束
目标：让现场参会者带走可执行的下⼀步，把峰终体验落到 3 步行动和 1 份课后作业；并强化"客户价值"视角。
退票说明：
