STEP 1 · 案例引入
M1-028 制造业 · 案例引入
🏭 案例引入 · 某乳制品厂AI CIP清洗调度
🏭 案例全景

行业背景政策层面正在加速推动制造业行业的数字化升级。行业报告显示,AI技术在该领域的渗透率年增速达5%,预计2016年将达到6%。

触发事件CEO在行业峰会上看到竞争对手的AI应用展示后深受触动,要求4天内安排AI转型咨询。同年2016月,公司通过PMI中国社区了解到OCE-TRANSFORM服务。

企业概况某乳制品厂AI CIP清洗调度是制造业领域具有代表性的企业,成立于2016年 总部位于华东地区,员工约5322人,年营收约62亿元。公司拥有52项核心专利,技术研发团队约18人。

顾问诊断经过4天的深入诊断,顾问团队揭示了7个关键发现:利益相关者之间的信任已经透支,需要从头建立;数据基础需要10个月的专项治理;技术选型必须考虑组织能力约束。

purple痛点三:数据采集依赖人工。一线数据填报靠员工手动录入,缺乏自动采集手段。部分关键工序的数据采集覆盖率不到95%,数据完整性问题严重制约AI模型的准确性。

变革路线图认知对齐期(0.5-1月):高管工作坊+AI认知培训+战略共识。快速验证期(3-2月):选定高频低风险场景落地。价值扩展期(3-7月):扩展场景+内部推广。运维成熟期(8-11月):建立持续运营+知识沉淀。

※ 案例信息已脱敏处理。仅供教学参考。
🧭 本案例道法术器框架

以下展示本案例将应用的层面。Step2展开

【器】GROW教练模型
目标(Goal)→现实(Reality)→选项(Options)→意愿(Will...
本案例:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某乳制品厂AI CIP清洗调度的第一周定义为「零技术周」。
【术】一对一深度访谈术
高质量的访谈通过精心设计的提问顺序,引导客户自己发现问题的真实面貌。...
本案例:某乳制品厂AI CIP清洗调度中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排6场一对一访谈,不做任何技术展示。
【器】知识管理工作坊
通过结构化的工作坊形式,将顾问的方法论转移给客户内部团队,实现能力固化。...
本案例:在某乳制品厂AI CIP清洗调度项目中,顾问用4天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【术】5Why根因分析法
连续追问为什么,但不是机械地问五次,而是在不同深度层面对症下药。...
本案例:在某乳制品厂AI CIP清洗调度项目中,顾问用4天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【法】问题诊断方法论
区分症状问题和根因问题是顾问的核心能力。症状是客户描述的,根因是顾问发现的。...
本案例:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某乳制品厂AI CIP清洗调度的第一周定义为「零技术周」。
【道】信任建立阶梯模型
顾问不是解决方案的提供者,而是客户自我发现的催化剂。真正的变革来自客户自己的认知...
本案例:在某乳制品厂AI CIP清洗调度项目中,顾问用4天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【器】诊断问卷五模块
企业基本面、业务运营、IT成熟度、组织文化、AI准备度——五维评估。...
本案例:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某乳制品厂AI CIP清洗调度中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【术】开放式提问六变体
情境式、比较式、假设式、过程式、回溯式、前瞻式——六种提问各有适用场景。...
本案例:在某乳制品厂AI CIP清洗调度中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【道】变革心理学曲线
组织变革中成员经历可预测的情绪曲线:震惊→否认→愤怒→讨价还价→沮丧→接受→探索...
本案例:在某乳制品厂AI CIP清洗调度中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【术】非语言信号解读
表情、语气、肢体语言中蕴含的信息量远超语言本身。学会解读这些信号是进阶顾问的标志...
本案例:在某乳制品厂AI CIP清洗调度中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
STEP 2 · 理论讲解
M1-028 制造业 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

通过本案例学习,掌握运用道法术器框架分析制造业领域AI转型需求的方法,独立设计进场访谈方案。

核心挑战:某乳制品厂AI CIP清洗调度的核心挑战在于管理组织变革阻力、建立数据基础、对齐利益相关者期望这三个非技术因素。

📙 【器】GROW教练模型

理论概述:目标(Goal)→现实(Reality)→选项(Options)→意愿(Will),让客户主动探索方案。

📌 本案例应用:顾问在某乳制品厂AI CIP清洗调度中将这一工具应用于3个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📕 【术】一对一深度访谈术

理论概述:高质量的访谈通过精心设计的提问顺序,引导客户自己发现问题的真实面貌。

📌 本案例应用:顾问在某乳制品厂AI CIP清洗调度中将这一工具应用于3个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:延伸阅读可参考科特的变革八步法相关文献
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📙 【器】知识管理工作坊

理论概述:通过结构化的工作坊形式,将顾问的方法论转移给客户内部团队,实现能力固化。

📌 本案例应用:顾问在某乳制品厂AI CIP清洗调度中将这一工具应用于3个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:建议查阅PMI项目管理知识体系中的相关实践
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📕 【术】5Why根因分析法

理论概述:连续追问为什么,但不是机械地问五次,而是在不同深度层面对症下药。

📌 本案例应用:顾问在某乳制品厂AI CIP清洗调度中将这一工具应用于3个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📗 【法】问题诊断方法论

理论概述:区分症状问题和根因问题是顾问的核心能力。症状是客户描述的,根因是顾问发现的。

📌 本案例应用:顾问在某乳制品厂AI CIP清洗调度中将这一工具应用于3个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📘 【道】信任建立阶梯模型

理论概述:顾问不是解决方案的提供者,而是客户自我发现的催化剂。真正的变革来自客户自己的认知和承诺。

📌 本案例应用:在某乳制品厂AI CIP清洗调度中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了7个关键的变革障碍。
📚 知识延伸:建议查阅PMI项目管理知识体系中的相关实践
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📙 【器】诊断问卷五模块

理论概述:企业基本面、业务运营、IT成熟度、组织文化、AI准备度——五维评估。

📌 本案例应用:某乳制品厂AI CIP清洗调度的实践表明,这一框架有效帮助顾问在6场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📕 【术】开放式提问六变体

理论概述:情境式、比较式、假设式、过程式、回溯式、前瞻式——六种提问各有适用场景。

📌 本案例应用:某乳制品厂AI CIP清洗调度的实践表明,这一框架有效帮助顾问在6场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:过度承诺而低估实施难度
📘 【道】变革心理学曲线

理论概述:组织变革中成员经历可预测的情绪曲线:震惊→否认→愤怒→讨价还价→沮丧→接受→探索→承诺。

📌 本案例应用:在某乳制品厂AI CIP清洗调度中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了7个关键的变革障碍。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📕 【术】非语言信号解读

理论概述:表情、语气、肢体语言中蕴含的信息量远超语言本身。学会解读这些信号是进阶顾问的标志。

📌 本案例应用:某乳制品厂AI CIP清洗调度的实践表明,这一框架有效帮助顾问在6场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
STEP 3 · 学员实践
M1-028 制造业 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:作为OCE首席顾问首次进入某乳制品厂AI CIP清洗调度项目。客户CTO说我们有一个团队请你培训。
总用时约57分钟。
⏱ 第1步(7分钟)
任务1
设计STAR访谈提纲A层3题:了解客户过去的尝试,注意识别重复失败模式。
⏱ 第2步(26分钟)
任务2
写下面对客户高层的完整开场话术(3分钟),准备应对策略——如果客户坚持让你先说说方案。
⏱ 第3步(30分钟)
任务3
设计STAR访谈提纲R层3题:建立合理的预期和评估标准,防止过度承诺。
⏱ 第4步(20分钟)
任务4
设计STAR访谈提纲T层3题:明确项目目标和期望,注意识别不切实际的期望。
💡 提示

不要急着给方案——你的价值在于帮客户发现正确答案

STEP 4 · 参考答案
M1-028 制造业 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某乳制品厂AI CIP清洗调度展开,核心在于制造业领域AI转型中组织变革阻力、数据基础建设和利益相关者管理的平衡。
道法术器应用
【道】先建立信任再谈技术。
【法】用OCE和STAR指导进场工作。
【术】一对一访谈和5Why是核心技能。
【器】诊断问卷和GROW模型是效率倍增器。
🎯 STAR访谈提纲(9问)
参考问题意图追问
S1您对这个项目的成功是如何定义的?了解客户的顶层期望注意是否存在多个不同的成功标准
T2你觉得团队对新技术的接受度如何?有没有预见到什么阻力?评估组织变革准备度注意客户是否回避或粉饰这个问题
A3您对这个项目的最高预算和资源投入是什么?了解资源约束和真实投入意愿追问"如果预算不够,您愿意调整范围吗?"
R4根据行业数据,类似规模企业通常9个月实现9%提升,您觉得这个范围合理吗?管理期望,建立参考基准追问"如果实际效果低于范围,您的底线是什么?"
S5如果这个项目不做,10个月后会发生什么?建立紧迫感帮助客户认识到不做的风险
T6您希望用什么机制来定期评估项目进展?建立持续沟通机制建议每月正式review+每周非正式同步
A7如果项目成功了,您希望在什么时间看到什么样的变化?明确可量化目标和时间预期追问"这些数字怎么得出来的?"评估合理性
R8您过去在效率提升方面做过哪些尝试?效果如何?了解历史经验和组织惯性追问"如果效果不理想,主要原因是什么?"
S9还有没有其他重要的事情我没有问到?收尾开放性问题通常客户会在这里说出最重要的担忧
⚠️ 失分场景

客户问"你做过我们行业吗?"——回应"我们团队做过多个类似场景"

客户坚持"先说说方案"——回应"先提两个方向供您参考"

客户期望不切实际——用对比法"这个目标需要的资源要翻倍"

📚 拓展

推荐:《提问的艺术》
自我检查:建立了足够信任?识别了真正根因?给了客户有价值的洞察?客户愿意继续合作?

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