STEP 1 · 案例引入
M1-081 制造业 · 案例引入
🏭 案例引入 · 某钢厂AI轧制参数优化
🏭 案例全景

blue痛点二:部门壁垒。IT部门和业务部门之间缺乏有效的协同机制。IT抱怨业务不给数据,业务指责IT不懂业务。数据2套系统各说各话,跨部门沟通成本极高。

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」

企业概况某钢厂AI轧制参数优化成立于2017年,是制造业领域的技术领先型企业 员工总数4423人,年营收约62亿元。在制造业细分市场占有率约19%,属于区域龙头企业。

purple痛点三:数据基础薄弱。核心业务数据分散在2套系统中,数据口径不统一,关键参数缺失率高达33%。根因是操作流程不规范,而非技术问题。

痛点一:目标分歧。高管团队对AI的认知停留在「自动化」和「降本」两个关键词上,忽视了「增效」和「创新」的潜力。业务部门和技术部门在需求定义上存在根本分歧——业务关注场景,技术关注数据。

风险矩阵技术风险(可能性高·影响中):模型效果不达预期、系统集成困难、数据质量不达标。组织风险(可能性高·影响高):关键利益相关者抵制、变革中途失去动力、核心团队流失。进度风险(可能性中·影响中):项目延期、速赢效果不显著、反复返工。

触发事件一份内部诊断报告揭示:核心流程中存在大量重复性人力操作,年均浪费超过年营收的9%(约5480万元),CEO随即要求启动效率提升专项。

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

【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。某钢厂AI轧制参数优化的第一周定义为「零技术周」。
【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:某钢厂AI轧制参数优化中顾问采用「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】GROW教练模型
目标(Goal)→现实(Reality)→选项(Options)→意愿(Will...
本案例:在某钢厂AI轧制参数优化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。
【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:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某钢厂AI轧制参数优化中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【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:在某钢厂AI轧制参数优化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。
【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:在某钢厂AI轧制参数优化项目中,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】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:某钢厂AI轧制参数优化中顾问采用「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。
【法】STAR结构化进场框架
情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(R...
本案例:某钢厂AI轧制参数优化中顾问采用「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。
STEP 2 · 理论讲解
M1-081 制造业 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

通过某钢厂AI轧制参数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:某钢厂AI轧制参数优化考验顾问在2类利益相关者之间建立共识的能力,差异化沟通是关键。

📘 【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:某钢厂AI轧制参数优化的实践表明,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: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】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:某钢厂AI轧制参数优化的实践表明,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:用技术语言而非业务语言沟通
📙 【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:某钢厂AI轧制参数优化的实践表明,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: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
📙 【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:在某钢厂AI轧制参数优化中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了2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:过度承诺而低估实施难度
📕 【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:顾问在某钢厂AI轧制参数优化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:急于展示方案而非先理解问题
📙 【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:顾问在某钢厂AI轧制参数优化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: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】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:某钢厂AI轧制参数优化的实践表明,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: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
📗 【法】STAR结构化进场框架

理论概述:情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(Result)四步访谈框架。

📌 本案例应用:顾问在某钢厂AI轧制参数优化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
M1-081 制造业 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:你被派往某钢厂AI轧制参数优化项目现场。客户CEO说"我们想上AI但不知从何开始"。
总用时约46分钟。
⏱ 第1步(9分钟)
任务1
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2步(18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(18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(56分钟)
任务4
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5步(35分钟)
任务5
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6步(72分钟)
任务6
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。
💡 提示

区分客户说的问题和真实的问题——症状往往不是根因

STEP 4 · 参考答案
M1-081 制造业 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:某钢厂AI轧制参数优化的实践表明顾问的核心价值不在技术方案本身,而在帮助客户建立正确的认知和可行的路线图。
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(11问)
参考问题意图追问
S1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?"
T2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?"
A3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?"
R4如果这个项目不做,4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
T6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
A7根据行业数据,类似规模企业通常7个月实现17%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?"
R8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
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
T10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
A11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
⚠️ 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——用对比法"这个目标需要的资源要翻倍"

📚 拓展

推荐:《咨询的奥秘》温伯格
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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