先识别价值流与浪费
明确 AI 化目标是消除非增值环节,避免无价值的技术堆砌。
LEAN + PROCESS + AI
告别“马车 + 汽车”式 AI 化误区。我们以精益管理识别价值与浪费,以流程管理搭建作业骨架,再嵌入 AI 感知、决策、执行和迭代能力,帮助企业构建真正的人机协同智能作业体系。
从现状诊断、AI 化蓝图、流程重构到试点验证和生命周期管理,确保每一次技术投入都服务于业务价值。
THEORY CORE
明确 AI 化目标是消除非增值环节,避免无价值的技术堆砌。
理清节点关系和数据流转,为 AI 能力嵌入提供可执行载体。
让业务流程从人工驱动走向数据 + AI 驱动。
AI 接管重复、规律、高负荷数据型作业,人负责创新和复杂决策。
围绕成本、效率、质量和人效建立可监控、可评估体系。
通过智能诊断、流程优化和 AI 迭代,让体系持续改善。
FIVE-STEP LOOP
从“哪里需要 AI 化”到“如何评估优化”,把咨询方案拆成可执行、可验证、可复盘的落地路径。
全面梳理作业流程,开展价值流分析,识别浪费、瓶颈和核心场景。
对筛选后的流程做精益化精简和 AI 适配性重构。
分层部署 AI 感知、决策、执行和迭代能力,搭建人机协同平台。
基于试点场景搭建最小可行 AI 作业原型,小范围测试业务价值。
用多维评价体系诊断问题短板,动态优化流程与 AI 能力。
以技术 + 业务双轨现场指导,持续解决环境、工具、流程和组织问题。
ENABLEMENT PATH
工具选型、账号、网络、MCP 基础和对话思维,解决“能用、敢用”。
用真实小案例跑通“发现问题 - 流程梳理 - AI 辅助落地”。
学习识别浪费、优化流程和现场管理,建立底层管理框架。
覆盖公文、报表、总结、会议纪要和岗位专属 Prompt 模板。
搭建跨系统流程自动化,定制企业专属 AI 小工具。
输出顶层规划、效果量化考核、数据安全制度和日常运维机制。