STEP 1 · 案例引入
M1-055 制造业 · 案例引入
🏭 案例引入 · 某玻璃厂AI熔窑能耗优化
🏭 案例全景

触发事件Q2财报显示核心指标连续第5个季度下滑,收入同比下降41%。董事会对管理层施压,要求9个月内启动AI项目。

痛点一:战略缺位。公司没有清晰的AI路线图,多个部门提出了互不协调的AI需求。销售部想上智能客服,供应链想上预测系统,生产部想上视觉质检——但公司缺乏统一的技术架构和数据基础来支撑这些分散的需求。

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察:「变革的速度不能超过信任建立的速度」

purple痛点三:数据基础薄弱。核心业务数据分散在4套系统中,数据口径不统一,关键参数缺失率高达37%。根因是操作流程不规范,而非技术问题。

行业背景制造业领域正经历从经验驱动到数据驱动的范式转移。约41%的头部企业已完成第一阶段的AI部署,行业平均效率提升约17%。

gold痛点四:资源错配。管理层希望AI项目不增加预算,用现有团队完成。但现有IT团队在AI领域经验几乎为零,缺乏外部技术支持。人力资源和技术能力的双重不足构成项目最大风险。

企业概况某玻璃厂AI熔窑能耗优化是制造业领域一家快速成长的企业,于1994年成立 公司现有员工2248人,年营收约7.6亿元,累计获得69项专利授权。

变革路线图破冰期(1-1月):组织诊断+紧迫感建设+锁定速赢场景。验证期(2-4月):POC验证+效果量化+组织培训。扩展期(6-9月):跨部门推广+能力转移+平台建设。规模化期(11-15月):全面覆盖+持续运营+文化塑造。

利益相关者CEO(影响力高·立场不确定):项目发起人但AI认知偏差,需认知校准。CTO(影响力中·立场中性偏支持):技术执行者,可成为盟友。业务负责人(影响力中·立场消极):信任透支,需速赢重建信心。IT团队(影响力低·立场焦虑):怕被边缘化,需纳入能力建设。一线骨干(影响力低·立场观望):支持与否直接影响落地。

※ 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:某玻璃厂AI熔窑能耗优化中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排7场一对一访谈,不做任何技术展示。
【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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某玻璃厂AI熔窑能耗优化的第一周定义为「零技术周」。
【道】利益相关者影响策略
不同的利益相关者需要不同的影响策略。权力-利益矩阵是核心分析工具。...
本案例:某玻璃厂AI熔窑能耗优化中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排7场一对一访谈,不做任何技术展示。
【法】期望管理框架
承诺-交付-反馈循环是期望管理的核心机制。每次超额交付都在积累信任资本。...
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。在某玻璃厂AI熔窑能耗优化中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【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:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某玻璃厂AI熔窑能耗优化中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【道】组织免疫系统理论
组织拥有对变革的内在防御机制。识别并化解这些防御,比推动变革方案更重要。...
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。某玻璃厂AI熔窑能耗优化的第一周定义为「零技术周」。
STEP 2 · 理论讲解
M1-055 制造业 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

通过某玻璃厂AI熔窑能耗优化深入学习道法术器框架在制造业企业的实战应用,建立系统的诊断思维。

核心挑战:某玻璃厂AI熔窑能耗优化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:在某玻璃厂AI熔窑能耗优化中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了6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:忽略组织文化对变革的影响
📙 【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:在某玻璃厂AI熔窑能耗优化中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了6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
📘 【道】利益相关者影响策略

理论概述:不同的利益相关者需要不同的影响策略。权力-利益矩阵是核心分析工具。

📌 本案例应用:某玻璃厂AI熔窑能耗优化的实践表明,这一框架有效帮助顾问在7场访谈中保持结构化和系统性。
📚 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
📗 【法】期望管理框架

理论概述:承诺-交付-反馈循环是期望管理的核心机制。每次超额交付都在积累信任资本。

📌 本案例应用:在某玻璃厂AI熔窑能耗优化中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了6个关键的变革障碍。
📚 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:忽略组织文化对变革的影响
📕 【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:某玻璃厂AI熔窑能耗优化的实践表明,这一框架有效帮助顾问在7场访谈中保持结构化和系统性。
📚 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:过度承诺而低估实施难度
📘 【道】组织免疫系统理论

理论概述:组织拥有对变革的内在防御机制。识别并化解这些防御,比推动变革方案更重要。

📌 本案例应用:在某玻璃厂AI熔窑能耗优化中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了6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:忽略组织文化对变革的影响
STEP 3 · 学员实践
M1-055 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玻璃厂AI熔窑能耗优化项目。客户运营VP说我们有一套方案请你评估。
总用时约64分钟。
⏱ 第1步(11分钟)
任务1
将访谈提纲整理为完整文档,包括受访者清单、访谈策略、STAR提纲、开场话术和棘手问题应对方案。
⏱ 第2步(16分钟)
任务2
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。
⏱ 第3步(30分钟)
任务3
设计STAR访谈提纲S层3题:了解客户业务现状(用开放式问题引导说出全貌)。
⏱ 第4步(44分钟)
任务4
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5步(35分钟)
任务5
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。
💡 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
M1-055 制造业 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某玻璃厂AI熔窑能耗优化展开,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(8问)
参考问题意图追问
S1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
T2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
A3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?"
R4如果这个项目不做,9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
S5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
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您能描述一下目前制造业业务整体的运营情况吗?开放式开场,让客户主动说出全貌等他自然说完后追问"还有吗?"
R8根据行业数据,类似规模企业通常10个月实现14%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?"
⚠️ 失分场景

客户问"你做过我们行业吗?"——回应"没有行业惯性反而视角更新"

客户坚持"先说说方案"——引导"好方案源自深入了解,给我30分钟"

客户期望不切实际——用行业数据校准"通常需要X到X个月"

📚 拓展

推荐:《关键对话》
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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