某钢厂AI轧制参数优化

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。