STEP 1 · 案例引入
M7-006 能源电力 · 案例引入
案例引入 · 某变电站AI变压器油温预测
⚡ 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:「不要用技术方案去解决管理问题」

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。

利益相关者创始人(影响力高·立场坚定):技术出身,对AI理解远超团队。运营VP(影响力中·立场观望):多次失败后持谨慎态度,需要可见成果。产品经理(影响力低·立场积极):希望借助AI提升产品力,是内部推动力量。

gold痛点四:认知偏差。客户对AI的认知受媒体和供应商营销影响,认为AI可以即插即用、三个月回本。实际上AI项目需要17个月才能产生可量化的业务价值。

行业背景能源电力行业的竞争格局正在被技术重新定义。数据显示,过去一年行业AI投入同比增长10%,但真正实现规模化落地的企业不足26%。

顾问诊断顾问在10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。

触发事件新任技术VP(来自某互联网大厂)提交了完整的AI转型方案,预算2729万元,预计17个月实现投资回报。董事会在评估后批准了该项目。

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。

purple痛点三:数据质量堪忧。数据缺失率约25%,异常值占比约34%。数据以T+1报表形式存在,无法支撑实时AI决策。数据治理的首要任务不是建平台,而是建流程。

※ 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】开放式提问六变体
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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某变电站AI变压器油温预测的第一周定义为「零技术周」。
【法】OCE四维诊断法
从业务(Business)、数据(Data)、组织(Organization)、...
本案例:某变电站AI变压器油温预测中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排10场一对一访谈,不做任何技术展示。
【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:在某变电站AI变压器油温预测项目中,顾问用5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】5Why根因分析法
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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某变电站AI变压器油温预测的第一周定义为「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:某变电站AI变压器油温预测中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排10场一对一访谈,不做任何技术展示。
【道】信任建立阶梯模型
顾问不是解决方案的提供者,而是客户自我发现的催化剂。真正的变革来自客户自己的认知...
本案例:在某变电站AI变压器油温预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。
【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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某变电站AI变压器油温预测的第一周定义为「零技术周」。
【法】STAR结构化进场框架
情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(R...
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。在某变电站AI变压器油温预测中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【器】AI辅助提示词工程
利用大语言模型生成访谈提纲和分析报告初稿,但必须经过人工审核和行业定制。...
本案例:某变电站AI变压器油温预测中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排10场一对一访谈,不做任何技术展示。
STEP 2 · 理论讲解
M7-006 能源电力 · 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能源电力领域AI转型需求的方法,独立设计进场访谈方案。

核心挑战:某变电站AI变压器油温预测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。

📕 【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:某变电站AI变压器油温预测的实践表明,这一框架有效帮助顾问在10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: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:通过某变电站AI变压器油温预测的案例练习,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
📙 【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:在某变电站AI变压器油温预测中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了7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
📕 【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:某变电站AI变压器油温预测的实践表明,这一框架有效帮助顾问在10场访谈中保持结构化和系统性。
📚 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
📘 【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:某变电站AI变压器油温预测的实践表明,这一框架有效帮助顾问在10场访谈中保持结构化和系统性。
📚 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
📘 【道】信任建立阶梯模型

理论概述:顾问不是解决方案的提供者,而是客户自我发现的催化剂。真正的变革来自客户自己的认知和承诺。

📌 本案例应用:顾问在某变电站AI变压器油温预测中将这一工具应用于5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:急于展示方案而非先理解问题
📕 【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:在某变电站AI变压器油温预测中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了7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:忽略组织文化对变革的影响
📗 【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:某变电站AI变压器油温预测的实践表明,这一框架有效帮助顾问在10场访谈中保持结构化和系统性。
📚 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
📙 【器】AI辅助提示词工程

理论概述:利用大语言模型生成访谈提纲和分析报告初稿,但必须经过人工审核和行业定制。

📌 本案例应用:在某变电站AI变压器油温预测中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了7个关键的变革障碍。
📚 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
STEP 3 · 学员实践
M7-006 能源电力 · 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变电站AI变压器油温预测项目。客户CTO说我们有一些数据请你分析。
总用时约76分钟。
⏱ 第1步(12分钟)
任务1
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(21分钟)
任务3
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4步(32分钟)
任务4
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5步(75分钟)
任务5
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6步(42分钟)
任务6
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。
💡 提示

注意非语言信号——眼神、语气、体态都可能是关键信息

STEP 4 · 参考答案
M7-006 能源电力 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某变电站AI变压器油温预测展开,核心在于能源电力领域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(10问)
参考问题意图追问
S1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
T2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
A3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?"
R4您能描述一下目前能源电力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?"
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在过去3个月中,业务运营中最大的挑战是什么?聚焦具体问题而非泛泛而谈追问"对业务指标的影响有多大?"
A7根据行业数据,类似规模企业通常10个月实现19%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
T10如果这个项目不做,3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
⚠️ 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——用对比法"这个目标需要的资源要翻倍"

📚 拓展

推荐:《金字塔原理》芭芭拉·明托
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?

OCE-TRANSFORM
🏠 官网首页📚 案例教学首页⚡ 能源电力首页北京通维管理咨询有限公司