STEP 1 · 案例引入
M1-072 制造业 · 案例引入
🏭 案例引入 · 某医药仓AI智能拣选路径
🏭 案例全景

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察:「问题不在技术,在于人」

顾问诊断顾问在7场深度访谈后得出结论:表面的技术选型问题背后是数据治理缺失和目标对齐失败两大根因。数据治理投入应占项目总预算的14%以上。

blue痛点二:变革疲劳。公司在过去19年中经历了多轮组织架构调整,员工对「新项目」持观望甚至抵触态度。变革管理成为比技术选型更具挑战性的任务。

触发事件一位年贡献6.7亿元的大客户在续约谈判中明确要求供应商具备AI服务能力,否则将终止合作。这成为了推动AI转型的直接导火索。

企业概况某医药仓AI智能拣选路径是制造业领域一家快速成长的企业,于2009年成立 总部位于华东地区,员工约1395人,年营收约6.7亿元。公司拥有179项核心专利,技术研发团队约44人。

变革路线图启动阶段(第1月):组建项目组+数据摸底+技术选型。攻坚阶段(第3-6月):数据治理+模型开发+验证测试。推广阶段(第6-8月):系统部署+流程适配+一线培训。收尾阶段(第12-16月):效果评估+知识移交。

gold痛点四:期望错位。CEO已在内部承诺12个月内效率提升21%,但行业基准显示类似企业合理的提升范围是8%。期望与现实的落差需要尽快管理。

利益相关者董事长(影响力高·立场支持):战略推动者但不参与日常。CIO(影响力高·立场支持):项目执行者,需要技术支持。财务总监(影响力中·立场中性):关注ROI,需量化论证。项目经理(影响力低·立场积极):执行骨干,需要明确授权。

※ 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

【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:某医药仓AI智能拣选路径中顾问采用「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】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:在某医药仓AI智能拣选路径项目中,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。
【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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某医药仓AI智能拣选路径的第一周定义为「零技术周」。
【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:某医药仓AI智能拣选路径中顾问采用「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。
【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:在某医药仓AI智能拣选路径项目中,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:在某医药仓AI智能拣选路径项目中,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】OCE四维诊断法
从业务(Business)、数据(Data)、组织(Organization)、...
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。某医药仓AI智能拣选路径的第一周定义为「零技术周」。
STEP 2 · 理论讲解
M1-072 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:某医药仓AI智能拣选路径考验顾问在8类利益相关者之间建立共识的能力,差异化沟通是关键。

📕 【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:在某医药仓AI智能拣选路径中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8个关键的变革障碍。
📚 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
📗 【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:通过某医药仓AI智能拣选路径的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 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
📘 【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:在某医药仓AI智能拣选路径中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8个关键的变革障碍。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📘 【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:顾问在某医药仓AI智能拣选路径中将这一工具应用于6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
📕 【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:通过某医药仓AI智能拣选路径的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 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:在某医药仓AI智能拣选路径中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8个关键的变革障碍。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📗 【法】OCE四维诊断法

理论概述:从业务(Business)、数据(Data)、组织(Organization)、技术(Technology)四个维度系统性评估企业AI准备度。

📌 本案例应用:通过某医药仓AI智能拣选路径的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 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:急于展示方案而非先理解问题
STEP 3 · 学员实践
M1-072 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医药仓AI智能拣选路径项目。客户CTO说我们有一个团队请你培训。
总用时约55分钟。
⏱ 第1步(13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(24分钟)
任务2
快速阅读案例背景,提炼核心信息并回答:这个信息揭示了什么?对项目意味着什么?
⏱ 第3步(27分钟)
任务3
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4步(20分钟)
任务4
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5步(60分钟)
任务5
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)。
💡 提示

好的开场白是访谈成功的一半——它不是介绍而是建立合作框架

STEP 4 · 参考答案
M1-072 制造业 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某医药仓AI智能拣选路径展开,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如果给您团队的数字化能力打分,您打几分?了解内部能力差距看客户是否愿意承认能力短板
A3如果这个项目不做,12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
R4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
S5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?"
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?"
S9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
⚠️ 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"——引导"先了解您的挑战才能切中要害"

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:《变革之心》科特
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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