STEP 1 · 案例引入
案例全景与背景深度档案
🏭 案例全景
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。
blue痛点二：一线焦虑。员工最关心三个问题：这个系统是来监控我的吗？学会用这个系统算KPI吗？我学不会怎么办？这些担忧如果不解决，任何技术方案都难以推行。
行业背景制造业行业正处于深度变革期。头部企业已率先启动AI转型，行业渗透率约84%，预计未来6个月内将超过29%。
企业概况专注于制造业领域的某化工品仓AI危险品混放检测，自1995年成立以来持续深耕 总部位于华东地区，员工约5787人，年营收约72亿元。公司拥有232项核心专利，技术研发团队约38人。
顾问诊断经过3天的进场诊断（含8场一对一访谈），顾问识别出三层根因结构：表层是技术能力不足，中层是组织准备度不足和数据基础薄弱，深层是期望管理失控和变革领导力缺失。不解决三大根因问题，任何AI方案都难以落地。
风险矩阵期望风险（可能性高·影响高）：利益相关者对时间表和效果有不切实际的预期。资源风险（可能性中·影响高）：预算可能被削减、关键人员可能被调离。治理风险（可能性中·影响中）：数据安全和隐私合规问题。
gold痛点四：范围失控。管理层期望一次性建成「企业级AI平台」解决所有问题，而非小步快跑分阶段实施。这种大而全的思路增加了项目失败的风险和实施周期。
痛点一：急于求成。CEO希望6个月内完成全公司AI部署，但行业基准显示类似规模的AI项目平均需要17个月。客户对AI「即插即用」的期望与现实之间存在显著落差。
顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察：「好的提问比好的答案重要一百倍」
※ 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。
目标（Goal）→现实（Reality）→选项（Options）→意愿（Will...
本案例：某化工品仓AI危险品混放检测中顾问采用「先倾听再建议」策略：第一周安排8场一对一访谈，不做任何技术展示。
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：在某化工品仓AI危险品混放检测项目中，顾问用3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。
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：某化工品仓AI危险品混放检测中顾问采用「先倾听再建议」策略：第一周安排8场一对一访谈，不做任何技术展示。
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：某化工品仓AI危险品混放检测中顾问采用「先倾听再建议」策略：第一周安排8场一对一访谈，不做任何技术展示。
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：在某化工品仓AI危险品混放检测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。
从业务（Business）、数据（Data）、组织（Organization）、...
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。在某化工品仓AI危险品混放检测中这一策略有效降低了客户的防御心理。
🗂 背景深度档案 · 具体事件还原
🕐 时间锚：2025年10月（统计区间 2025-2027年度）
🏢 企业概况：钢铁冶炼（脱敏）成立于2020年，员工总数5787人，在本行业细分市场处于前列，是本案例的委托方。
⚡ 触发事件：某工艺工程室主任抽检发现42批次产品良率跌破红线
🗣 冲突现场：需要补充42张特定光照样本
👥 关键人物：冯安环总监（工艺工程室主任）；许IT架构师（供应链计划主管）；张生产副总（项目负责人）
🖥 系统与数据现状：EAM设备资产；能源管控EMS；MES制造执行系统；其中冯安环总监反映，数据在上述系统间尚未形成统一口径
🧱 数据困境：设备协议碎片化导致时序数据采集中断率高; 工艺经验沉淀于老员工个人笔记缺乏结构化语料; 历史质检图片标注标准不一存在噪声标签
📉 量化痛点：能耗超标考核扣款累计42万元(2025-2027年度)；客诉响应超时96单(2025-2027年度)；关键设备非计划停机42次(2025-2027年度)
⚖ 关键决策点：传统机器视觉方案 vs 深度学习缺陷检测方案——传统派主张成熟稳定与调试周期短，深度派强调泛化能力强与长尾缺陷覆盖。
🔄 转折点：夜班照明系统故障引发批量误判
🗓 里程碑链：缺陷样本采集与清洗(M0)→算法选型与POC验证(M1)→产线联调与节拍压测(M2)→小批量试产与参数固化(M3)→全量上线与双轨并行(M4)→验收交付与SOP更新(M5)
STEP 2 · 理论讲解
知识点图谱与 AIPM 系统落地
🎯学习目标
通过某化工品仓AI危险品混放检测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：本案例最大的难点在于客户对AI的认知偏差与组织变革疲劳的双重叠加——这不是技术问题，而是管理问题。
📙【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：顾问在某化工品仓AI危险品混放检测中将这一工具应用于2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：用技术语言而非业务语言沟通
📙【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：顾问在某化工品仓AI危险品混放检测中将这一工具应用于2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：过度承诺而低估实施难度
📕【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：通过某化工品仓AI危险品混放检测的案例练习，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：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】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：通过某化工品仓AI危险品混放检测的案例练习，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：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
📘【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：在某化工品仓AI危险品混放检测中，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：过度承诺而低估实施难度
📗【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：在某化工品仓AI危险品混放检测中，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
📚 本案例知识点图谱 · 项目管理 + MBA
项目管理知识本案例涉及以下项目管理知识点（按编号排序，共 8 条）：
KP-005 项目质量管理质量Project Quality Management——确保项目满足既定需求与验收标准
识别信号：缺陷率;返工;客户投诉
操作要点：规划质量管理 / 管理质量 / 控制质量
知识来源：PMBOK 7 性能域
识别信号：缺陷率;返工;客户投诉
操作要点：规划质量管理 / 管理质量 / 控制质量
知识来源：PMBOK 7 性能域
KP-030 监控过程组集成Monitoring and Controlling Process Group——跟踪、审查并调节项目进展与绩效
识别信号：偏差监控;变更控制;绩效评估
操作要点：监控项目工作 / 实施整体变更控制 / 确认与控制范围/进度/成本/质量/资源/风险/采购/干系人
知识来源：5过程组
识别信号：偏差监控;变更控制;绩效评估
操作要点：监控项目工作 / 实施整体变更控制 / 确认与控制范围/进度/成本/质量/资源/风险/采购/干系人
知识来源：5过程组
KP-033 制定项目管理计划集成Develop Project Management Plan——整合所有子计划形成经批准的基线文件
识别信号：基线建立;计划整合;审批流程
操作要点：整合范围/进度/成本/质量/资源/沟通/风险/采购/干系人计划 / 确立变更控制流程 / 获得正式批准
知识来源：49过程
识别信号：基线建立;计划整合;审批流程
操作要点：整合范围/进度/成本/质量/资源/沟通/风险/采购/干系人计划 / 确立变更控制流程 / 获得正式批准
知识来源：49过程
KP-059 控制质量质量Control Quality——监督并记录质量管理活动执行结果以评估绩效
识别信号：缺陷外溢;测试失败;质量失控
操作要点：检查 / 测试/产品评估 / 数据收集工具(因果图/流程图/核查表/直方图/帕累托图/散点图/控制图) / 统计抽样
知识来源：49过程
识别信号：缺陷外溢;测试失败;质量失控
操作要点：检查 / 测试/产品评估 / 数据收集工具(因果图/流程图/核查表/直方图/帕累托图/散点图/控制图) / 统计抽样
知识来源：49过程
KP-072 识别风险风险Identify Risks——识别单个项目风险及整体项目风险来源并记录特征
识别信号：风险遗漏;黑天鹅;灰犀牛
操作要点：头脑风暴 / 核查表 / 访谈 / 根本原因分析 / SWOT分析 / 专家判断 / 风险登记册 / 风险报告
知识来源：49过程
识别信号：风险遗漏;黑天鹅;灰犀牛
操作要点：头脑风暴 / 核查表 / 访谈 / 根本原因分析 / SWOT分析 / 专家判断 / 风险登记册 / 风险报告
知识来源：49过程
KP-100 用户故事敏捷User Story——以用户视角描述功能需求的简短简单语句
识别信号：需求表达;用户价值;估算
操作要点：角色-活动-价值格式 / INVEST原则(独立/可协商/有价值/可估算/小规模/可测试) / 验收标准 / 故事点估算 / 产品待办列表精炼
知识来源：敏捷
识别信号：需求表达;用户价值;估算
操作要点：角色-活动-价值格式 / INVEST原则(独立/可协商/有价值/可估算/小规模/可测试) / 验收标准 / 故事点估算 / 产品待办列表精炼
知识来源：敏捷
KP-130 提示词工程治理AI治理Prompt Engineering Governance——管理大语言模型提示词的设计、测试、版本与合规
识别信号：提示词失效;安全风险;效果不稳定
操作要点：提示词模板库 / 版本控制 / 测试与评估 / 安全审查(注入攻击/越狱) / 合规检查 / 效果监控 / 持续优化
知识来源：AI项目特有
识别信号：提示词失效;安全风险;效果不稳定
操作要点：提示词模板库 / 版本控制 / 测试与评估 / 安全审查(注入攻击/越狱) / 合规检查 / 效果监控 / 持续优化
知识来源：AI项目特有
KP-133 数据标注数据治理Data Annotation——为训练数据添加标签以监督模型学习
识别信号：标注质量;标注成本;数据质量
操作要点：标注指南 / 标注工具 / 标注质量控制 / 一致性检查 / 标注人员培训 / 标注成本优化 / 主动学习
知识来源：AI项目特有
识别信号：标注质量;标注成本;数据质量
操作要点：标注指南 / 标注工具 / 标注质量控制 / 一致性检查 / 标注人员培训 / 标注成本优化 / 主动学习
知识来源：AI项目特有
MBA 知识本案例同时调用以下 MBA 课程知识点（按编号排序，共 6 条）：
MBA-001 波特五力模型企业战略Porter's Five Forces——分析行业竞争结构的五种力量框架
识别信号：竞争格局分析;AI替代威胁;市场进入评估
框架要点：供应商议价能力 / 购买者议价能力 / 新进入者威胁 / 替代品威胁 / 现有竞争者强度
关联项目管理：商业论证;干系人分析
识别信号：竞争格局分析;AI替代威胁;市场进入评估
框架要点：供应商议价能力 / 购买者议价能力 / 新进入者威胁 / 替代品威胁 / 现有竞争者强度
关联项目管理：商业论证;干系人分析
MBA-014 SCOR供应链模型运营管理SCOR Model——供应链计划-采购-制造-交付-退货标准框架
识别信号：供应链智能化;AI预测补货;端到端可视化
框架要点：计划 / 采购 / 制造 / 交付 / 退货 / 绩效指标体系
关联项目管理：采购管理;交付管理
识别信号：供应链智能化;AI预测补货;端到端可视化
框架要点：计划 / 采购 / 制造 / 交付 / 退货 / 绩效指标体系
关联项目管理：采购管理;交付管理
MBA-015 全面质量管理运营管理Total Quality Management (TQM)——全员参与持续改进质量的管理体系
识别信号：AI质检;全链路质量监控;持续迭代
框架要点：客户导向 / 全员参与 / 过程方法 / 持续改进 / PDCA循环
关联项目管理：质量保证;PDCA
识别信号：AI质检;全链路质量监控;持续迭代
框架要点：客户导向 / 全员参与 / 过程方法 / 持续改进 / PDCA循环
关联项目管理：质量保证;PDCA
MBA-042 权责发生制财务会计Accrual Accounting——收入费用在发生时确认而非收付时
识别信号：AI项目收入确认;跨期成本分摊;资本化时点
框架要点：收入确认时点 / 费用配比 / 应计与递延 / 盈余管理风险
关联项目管理：成本管理;进度确认
识别信号：AI项目收入确认;跨期成本分摊;资本化时点
框架要点：收入确认时点 / 费用配比 / 应计与递延 / 盈余管理风险
关联项目管理：成本管理;进度确认
MBA-051 作业成本法管理会计Activity-Based Costing (ABC)——按作业活动分配间接成本的方法
识别信号：AI算力成本分摊;多项目成本归集;精细化核算
框架要点：作业识别 / 成本动因 / 资源→作业→产品 / 成本池
关联项目管理：成本管理;资源管理
识别信号：AI算力成本分摊;多项目成本归集;精细化核算
框架要点：作业识别 / 成本动因 / 资源→作业→产品 / 成本池
关联项目管理：成本管理;资源管理
MBA-052 本量利分析管理会计Cost-Volume-Profit (CVP) Analysis——分析成本业务量利润三者关系
识别信号：AI项目盈亏平衡;规模效应;定价底线
框架要点：固定成本 / 变动成本 / 盈亏平衡点 / 安全边际 / 经营杠杆
关联项目管理：商业论证;风险管理
识别信号：AI项目盈亏平衡;规模效应;定价底线
框架要点：固定成本 / 变动成本 / 盈亏平衡点 / 安全边际 / 经营杠杆
关联项目管理：商业论证;风险管理
🗺 全知识域覆盖矩阵 · 项目管理 15 域 + MBA 12 领域
下表给出两大知识体系的完整维度清单及本案例的覆盖情况： 项目管理知识体系共 138 个知识点、15 个知识域，MBA 知识体系共 120 个知识点、12 个领域； 本案例强相关（含详述）的项目管理域 6 个、MBA 领域 4 个，其余维度标注了同类项目中的出现环节，便于按需扩展学习。
一、项目管理知识域覆盖（15 域）
| 知识域 | 本案例覆盖度 | 代表知识点 | 切入点 / 出现环节 |
|---|---|---|---|
| 集成 | 高 | KP-030 监控过程组 | 操作切入点：监控项目工作 |
| 范围 | 低 | KP-038 规划范围管理 | 操作切入点：制定范围管理计划 |
| 进度 | 低 | KP-052 三点估算 | 操作切入点：最乐观O |
| 成本 | 低 | KP-107 挣值管理EVM | 操作切入点：计划价值PV |
| 质量 | 高 | KP-005 项目质量管理 | 操作切入点：规划质量管理 |
| 资源 | 低 | KP-064 获取资源 | 操作切入点：预分派 |
| 沟通 | 未涉及 | — | 同类项目中出现于信息分发与汇报节奏设计环节 |
| 风险 | 高 | KP-072 识别风险 | 操作切入点：头脑风暴 |
| 采购 | 低 | KP-088 合同类型 | 操作切入点：固定总价FFP/总价加激励FPIF/总价加经济价格调整FPEPA |
| 干系人 | 低 | KP-080 识别干系人 | 操作切入点：干系人登记册 |
| 治理 | 低 | KP-091 项目治理 | 操作切入点：治理框架 |
| 变更 | 低 | KP-037 实施整体变更控制 | 操作切入点：建立变更控制委员会CCB |
| 敏捷 | 高 | KP-100 用户故事 | 操作切入点：角色-活动-价值格式 |
| 数据治理 | 高 | KP-133 数据标注 | 操作切入点：标注指南 |
| AI治理 | 高 | KP-130 提示词工程治理 | 操作切入点：提示词模板库 |
二、MBA 知识领域覆盖（12 域）
| 知识领域 | 本案例覆盖度 | 代表知识点 | 切入点 / 出现环节 |
|---|---|---|---|
| 企业战略 | 高 | MBA-001 波特五力模型 | 操作切入点：供应商议价能力 |
| 运营管理 | 高 | MBA-014 SCOR供应链模型 | 操作切入点：计划 |
| 市场营销 | 低 | MBA-023 顾客终身价值 | 操作切入点：获取成本 |
| 公司金融 | 低 | MBA-032 加权平均资本成本 | 操作切入点：股权成本 |
| 财务会计 | 高 | MBA-042 权责发生制 | 操作切入点：收入确认时点 |
| 管理会计 | 高 | MBA-051 作业成本法 | 操作切入点：作业识别 |
| 投资学与估值 | 低 | MBA-068 协同效应 | 操作切入点：收入协同 |
| 组织行为学 | 低 | MBA-077 心理契约 | 操作切入点：交易型 |
| 人力资源管理 | 低 | MBA-081 人力资源规划 | 操作切入点：需求预测 |
| 管理经济学 | 低 | MBA-098 规模经济与范围经济 | 操作切入点：规模经济 |
| 商业伦理与公司治理 | 低 | MBA-105 商业伦理框架 | 操作切入点：功利主义 |
| 信息系统与数字化转型 | 低 | MBA-117 云计算经济学 | 操作切入点：CapEx转OpEx |
🖥 知识点在 AIPM 系统中的落地操作
下列知识点在本案例中的系统落实路径，可按步骤逐条录入 aipm.twzx.bj.cn：
MAP-13 质量管理-持续改进可落实可直接在系统内完成
页面：/lessons
入口：经验教训>新建条目>分类标签/关联项目/改进措施
操作步骤：进入经验教训页；点击「+新建」；选择分类标签；填写发现的问题与改进措施；关联到目标项目
数据录入：每条经验教训含分类、描述、措施、关联项目
边界与变通：改进措施执行需转为任务跟踪
页面：/lessons
入口：经验教训>新建条目>分类标签/关联项目/改进措施
操作步骤：进入经验教训页；点击「+新建」；选择分类标签；填写发现的问题与改进措施；关联到目标项目
数据录入：每条经验教训含分类、描述、措施、关联项目
边界与变通：改进措施执行需转为任务跟踪
MAP-20 风险管理-风险识别可落实可直接在系统内完成
页面：/risk
入口：风险登记册>新建风险>风险描述/类别/概率/影响
操作步骤：进入风险登记册；点击「+新建风险」；填写风险描述与类别；评估概率与影响等级；保存
数据录入：风险条目含描述、类别、概率、影响、责任人
边界与变通：无风险自动识别引擎
页面：/risk
入口：风险登记册>新建风险>风险描述/类别/概率/影响
操作步骤：进入风险登记册；点击「+新建风险」；填写风险描述与类别；评估概率与影响等级；保存
数据录入：风险条目含描述、类别、概率、影响、责任人
边界与变通：无风险自动识别引擎
MAP-21 风险管理-定性分析可落实可直接在系统内完成
页面：/risk
入口：风险登记册>列表视图>概率×影响矩阵>排序
操作步骤：在风险登记册查看列表；系统按概率×影响自动计算风险等级；使用排序功能查看 Top 风险
数据录入：概率与影响由用户录入，矩阵自动计算
边界与变通：无蒙特卡洛模拟等定量分析引擎
页面：/risk
入口：风险登记册>列表视图>概率×影响矩阵>排序
操作步骤：在风险登记册查看列表；系统按概率×影响自动计算风险等级；使用排序功能查看 Top 风险
数据录入：概率与影响由用户录入，矩阵自动计算
边界与变通：无蒙特卡洛模拟等定量分析引擎
MAP-22 风险管理-定量分析不可落实需系统整改后支持
页面：无对应页面
入口：缺口类型 G2
操作步骤：系统无蒙特卡洛模拟/决策树/敏感性分析引擎
数据录入：不涉及数据录入
边界与变通：需外部统计工具或自建 Agent 变通
整改清单FIX-2026-001（P0，工作量L）：AIPM内新建「风险分析引擎」模块，集成蒙特卡洛模拟与敏感性分析
页面：无对应页面
入口：缺口类型 G2
操作步骤：系统无蒙特卡洛模拟/决策树/敏感性分析引擎
数据录入：不涉及数据录入
边界与变通：需外部统计工具或自建 Agent 变通
整改清单FIX-2026-001（P0，工作量L）：AIPM内新建「风险分析引擎」模块，集成蒙特卡洛模拟与敏感性分析
MAP-37 敏捷管理-故事点估算部分可落实需变通组合实现
页面：/tasks > 自定义字段
入口：任务页添加「故事点」自定义字段
操作步骤：在设置中为任务添加「故事点」自定义字段；在任务卡片中填写点数；通过看板视图按点数排序
数据录入：故事点为数字自定义字段
边界与变通：无 Planning Poker 等估算工具
整改清单FIX-2026-017（P2，工作量S）：通过自定义字段支持故事点录入，结合白板开展线上估算会议
页面：/tasks > 自定义字段
入口：任务页添加「故事点」自定义字段
操作步骤：在设置中为任务添加「故事点」自定义字段；在任务卡片中填写点数；通过看板视图按点数排序
数据录入：故事点为数字自定义字段
边界与变通：无 Planning Poker 等估算工具
整改清单FIX-2026-017（P2，工作量S）：通过自定义字段支持故事点录入，结合白板开展线上估算会议
⚠️ 系统能力缺口：本案例涉及的 FIX-2026-001、FIX-2026-017 已登记入《AIPM 系统整改清单》，在功能补齐前可按上方"变通组合"执行。
STEP 3 · 学员实践
动手实操与 AI 协同工作法
📋实践任务
🎯 场景：作为OCE首席顾问首次进入某化工品仓AI危险品混放检测项目。客户运营VP说我们有一个场景请你诊断。
总用时约260分钟。
总用时约260分钟。
⏱ 第1步（13分钟）
任务1
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2步（20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（36分钟）
任务3
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4步（56分钟）
任务4
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5步（75分钟）
任务5
运用道法术器进行四维分析：【道】客户真正需要什么？【法】用什么方法诊断？【术】用什么技巧？【器】用什么工具？
⏱ 第6步（60分钟）
任务6
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？
💡提示
不要急着给方案——你的价值在于帮客户发现正确答案
🤖 用 WorkBuddy 调用通小维 / 项目管理专家团落实管理动作
👥 参与的专家团角色：质量经理、交付PM、高级PM、项目总监
🎬 本案例剧本：智能质检（基于 WB-09 质量门与验收管理 变体）
💬 开场提示词（可直接复制到 WorkBuddy）
背景：钢铁冶炼智能质检 AI 项目处于试点验证，视觉检测模型当前误检率为显著改善，漏检率为显著改善，需进行质量门评审与验收准备。角色：主责质量经理，协审交付PM与高级PM，项目总监确认验收计划。交付物：输出智能质检质量门报告（Word）与缺陷分析表（Excel），包含模型识别准确率、产线实测数据、验收测试计划与改进建议。
背景：钢铁冶炼智能质检 AI 项目处于试点验证，视觉检测模型当前误检率为显著改善，漏检率为显著改善，需进行质量门评审与验收准备。角色：主责质量经理，协审交付PM与高级PM，项目总监确认验收计划。交付物：输出智能质检质量门报告（Word）与缺陷分析表（Excel），包含模型识别准确率、产线实测数据、验收测试计划与改进建议。
操作步骤
第1步
对 WorkBuddy 输入产线实测数据与模型输出记录，触发质检评审
第2步
质量经理核对检测标准与模型判定逻辑，标注偏差项
第3步
交付PM整理产线部署环境与硬件适配情况
第4步
高级PM评估误检/漏检根因与数据增强可行性
第5步
项目总监制定客户验收计划与签字流程
第6步
在 AIPM 中更新质量管理模块，录入报告与验收计划
第7步
将产线调优任务转为执行项，分配责任人与测试周期。
📦 预期产出物：智能质检质量门报告；缺陷分析表；验收测试计划
🔄 AIPM 回流动作：更新质检项目模块的模型指标与验收状态，绑定报告附件
⚖️ 通小维（CEO）决策点：①是否允许带条件验收并设定整改期限；②是否追加数据采集或硬件改造以提升检测稳定性
STEP 4 · 参考答案
参考答案与评分要点
📝案例回顾
总结：本案例围绕某化工品仓AI危险品混放检测展开，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。
【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）
| 层 | 参考问题 | 意图 | 追问 |
|---|---|---|---|
| S1 | 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 |
| T2 | 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？" |
| A3 | 您认为最重要的成功标准是什么？ | 了解客户价值观和优先级 | 注意客户是否过度关注技术指标 |
| R4 | 根据行业数据，类似规模企业通常11个月实现6%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 | 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 | 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 |
| A7 | 如果这个项目不做，6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 |
| 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？" |
⚠️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"先了解您的挑战才能切中要害"
•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：《影响力》西奥迪尼
自我检查：客户说了70%以上时间？有3次以上有效追问？识别了隐藏需求？管理了不切实际的期望？