Files
docs/ai-training.md
2026-07-17 11:11:31 +08:00

26 KiB
Raw Blame History

深圳秋田微电子股份有限公司

企业级 Codex 深度赋能与研发制造效能提升培训方案

一、项目名称

《秋田微研发制造全链路AI效能提升计划——基于Codex的需求、研发、质量、供应链与全球协同实战》


二、项目背景

深圳秋田微电子股份有限公司是一家以液晶显示器件、触控显示模组、工业智能终端及新型显示技术为核心的上市企业,业务覆盖工业自动化、汽车电子、医疗健康、智慧生活等领域。

随着公司产品结构不断升级、客户定制化需求持续增加、海外业务与泰国生产基地逐步发展,企业在研发、制造、质量、供应链和全球协同方面面临新的管理要求:

  • 客户需求复杂,销售、FAE、研发、品质之间存在大量信息转译工作
  • 产品定制化程度高,规格书、图纸、BOM、软件、测试要求需要保持一致
  • 研发项目、测试数据和质量案例数量持续增加,知识复用难度提升
  • 客诉、8D、工程变更等工作专业性强、资料分散、报告制作耗时
  • 原材料、供应商、交期和替代料管理需要更强的数据分析能力
  • 深圳、赣州、泰国及海外客户之间存在跨基地、跨语言协同需求
  • OA、SAP、MES、PLM等系统已形成信息化基础,但数据价值仍有进一步释放空间
  • 作为上市公司,需要同步考虑客户保密、知识产权、信息披露和AI安全治理

因此,本项目不以“学习几个AI提示词”为目标,而是帮助秋田微建立一套能够真正进入业务流程的企业级Codex应用体系。


三、项目定位

本项目定位为:

以真实业务场景为基础,以部门关键岗位为对象,以Codex工作流建设为核心,以可复用成果和经营指标改善为最终目标的企业AI赋能项目。

项目不追求让所有员工直接使用复杂的Codex功能,而是优先培养一批关键用户和内部AI教练,通过他们建立部门级工作流,再将成熟成果向全公司复制。


四、项目目标

1. 管理目标

  • 帮助管理层建立对企业级AI应用的统一认知
  • 明确Codex适合解决的问题、使用边界和风险责任
  • 找到研发制造企业最有价值的AI落地场景
  • 建立AI项目的立项、评估、审批和推广机制

2. 业务目标

  • 提高客户需求分析与项目响应效率
  • 提高研发文档、测试方案和技术资料的标准化程度
  • 缩短质量异常、客诉和8D报告的处理周期
  • 降低工程变更中的文件遗漏与信息不一致风险
  • 提升供应商、替代料、交期和采购数据分析能力
  • 提升海外销售和跨基地协同效率

3. 组织目标

  • 培养40~60名企业级Codex关键用户
  • 培养10~15名内部AI教练
  • 建立6~8套部门级Codex标准工作流
  • 建立企业AI安全使用规范和成果审核机制
  • 形成能够持续迭代的企业AI能力体系

五、建议参训对象

第一层:管理决策层

建议人员:

  • 公司高管
  • 事业部负责人
  • 研发、品质、生产、供应链、销售负责人
  • 信息化、财务、人力、证券及ESG负责人

主要学习内容:

  • AI战略与经营价值
  • 场景优先级判断
  • AI项目管理
  • 数据安全与责任边界
  • 部门AI应用规划

第二层:核心业务骨干

建议人员:

  • 产品经理、项目经理、研发工程师
  • 系统、硬件、软件、结构及电子工程师
  • 测试、可靠性、DQE、CQE、SQE工程师
  • 工艺、设备、生产管理和计划人员
  • 采购、供应链和供应商管理人员
  • 销售、FAE、海外业务人员
  • 财务、证券、ESG、人力和信息化人员

主要学习内容:

  • Codex核心操作
  • 多文件与数据分析
  • 部门专业场景实战
  • 标准工作流设计
  • 结果验证与风险控制

第三层:内部AI教练

从核心骨干中选拔10~15人,负责:

  • 部门工作流建设
  • 部门模板和规则维护
  • 内部案例沉淀
  • 新员工AI培训
  • 应用效果统计
  • 后续场景推广

第四层:生产主管及班组骨干

不要求普通生产员工掌握复杂的Codex工作流,重点培训:

  • 生产主管
  • 车间主任
  • 工艺骨干
  • 品质主管
  • 班组长及内部讲师

主要学习如何利用经过审核的AI成果开展:

  • SOP培训
  • 异常案例培训
  • 作业指导书讲解
  • 安全与质量知识培训
  • 新员工上岗培训

六、项目整体实施架构

建议采用“调研诊断+集中培训+部门实战+项目陪跑+成果评审”的五阶段模式。

阶段 主要内容 建议周期
第一阶段 企业调研与AI场景诊断 1~2周
第二阶段 管理层AI战略工作坊 0.5天
第三阶段 Codex核心能力实战培训 2天
第四阶段 六大部门专项实战训练 4~6天
第五阶段 标杆项目陪跑与成果转化 6~8周

项目整体建议周期为 8~10周。


第一阶段:企业调研与AI场景诊断

模块一:业务与岗位调研

调研对象

  • 公司管理层
  • 研发与产品负责人
  • 品质与测试负责人
  • 生产与工艺负责人
  • 采购与供应链负责人
  • 销售及海外业务负责人
  • 财务、证券、ESG、人力和信息化负责人

调研内容

  • 各部门主要业务流程
  • 高耗时、高频率、重复性工作
  • 跨部门协同难点
  • 主要文档、数据和系统
  • 历史项目与知识沉淀方式
  • 数据保密等级
  • 当前AI使用情况
  • 可量化的效率基线

模块二:样本材料分析

建议收集经过脱敏处理的业务样本:

  • 客户RFQ及产品规格书
  • 产品需求说明
  • 项目计划与评审记录
  • 测试规范及测试报告
  • 8D报告及客诉资料
  • DFMEA、PFMEA和Control Plan
  • 工程变更文件
  • SOP及作业指导书
  • 供应商审核与报价资料
  • 生产异常及过程数据
  • 海外邮件与会议纪要
  • 年报、ESG及管理分析资料

阶段成果

  • 《秋田微企业AI应用场景诊断报告》
  • 《部门AI应用优先级矩阵》
  • 《首批标杆项目建议书》
  • 《AI数据分类与风险清单》
  • 《培训案例与脱敏材料清单》

第二阶段:管理层AI战略工作坊

培训主题

《从AI工具到企业生产力:秋田微管理层Codex战略工作坊》

建议时长

0.5天

培训内容

模块一:生成式AI与Codex的企业价值

  • Codex与普通AI聊天工具的区别
  • Codex适合处理的企业工作
  • 从个人提效到部门工作流
  • 从一次性任务到可复用能力
  • AI对研发制造企业的影响

模块二:秋田微AI应用机会分析

  • 客户需求转译
  • 产品方案与技术资料
  • 研发测试与质量管理
  • 工程变更与文件一致性
  • 工艺异常与生产知识
  • 供应链与供应商管理
  • 海外销售与泰国基地协同
  • 上市公司治理与管理分析

模块三:AI应用风险与责任边界

  • 客户保密资料
  • 汽车、医疗产品数据
  • 产品图纸、BOM及技术参数
  • 软件代码和知识产权
  • 供应商价格与采购信息
  • 财务与未公开经营信息
  • 员工个人信息
  • AI生成内容的审核责任

模块四:管理层场景共创

每位负责人完成:

  • 本部门三项高价值AI场景
  • 一项首批试点项目
  • 一项禁止或谨慎使用场景
  • 一组项目成效指标

阶段成果

  • 《秋田微AI应用场景地图》
  • 《首批部门试点项目清单》
  • 《管理层AI项目责任矩阵》

第三阶段:Codex核心能力实战培训

培训主题

《企业级Codex核心能力与标准工作流实战》

建议时长

2天

第一天:从任务交付到专业工作区

模块一:Codex核心认知

  • Codex的能力边界
  • 适合与不适合交给Codex的任务
  • 文件、数据、代码和业务资料处理
  • 如何建立可持续使用的项目工作区

模块二:专业任务说明方法

  • 背景、目标、输入、约束和输出
  • 如何提供产品与行业上下文
  • 如何定义验收标准
  • 如何降低AI理解偏差
  • 如何让Codex主动检查遗漏
  • 如何要求依据和不确定性说明

模块三:多文件资料分析

实战任务:

  • 规格书对比
  • 需求提取
  • 文件差异分析
  • 多版本一致性检查
  • 会议纪要与行动项提取
  • 历史资料归类
  • 技术知识库整理

模块四:数据分析与报告生成

实战任务:

  • Excel、CSV数据清洗
  • 测试数据统计
  • 异常点识别
  • 趋势分析
  • 帕累托分析
  • 数据图表与管理摘要
  • 报告初稿自动生成

第二天:从个人使用到部门工作流

模块五:任务拆解与多步骤执行

  • 将复杂任务拆成多个阶段
  • 先分析、再执行、后验证
  • 中间成果检查
  • 失败任务修正
  • 结果交叉验证
  • 关键结论人工签核

模块六:部门规则与标准固化

  • 建立部门级AGENTS.md
  • 固化专业术语和输出格式
  • 写入质量、保密和审批规则
  • 建立产品线和项目约束
  • 统一文件命名与版本要求
  • 设置禁止操作和审核节点

模块七:可复用Skills工作流

  • 什么是Codex Skill
  • 将优秀操作转化为标准流程
  • 建立部门模板
  • 建立自动检查项
  • 建立标准交付物
  • Skill版本管理与持续改进

模块八:结果验证与安全控制

  • 参数和数字检查
  • 引用来源检查
  • 技术结论验证
  • 幻觉和错误识别
  • 敏感数据脱敏
  • 输出内容审批
  • AI使用留痕

阶段成果

  • 个人Codex项目工作区
  • 部门任务模板
  • 部门AGENTS.md初稿
  • 部门Skill设计草案
  • AI结果审核检查表

第四阶段:六大部门专项实战训练

专项一:研发、产品与项目管理

适用人员

  • 产品经理
  • 项目经理
  • 系统工程师
  • 硬件工程师
  • 软件工程师
  • 结构工程师
  • TFT及触控显示研发人员
  • 电子纸与工业智能产品研发人员

核心痛点

  • 客户需求表达方式不统一
  • 产品需求经常需要多轮确认
  • 设计资料多、版本复杂
  • 技术评审准备工作耗时
  • 硬件、软件、结构和测试之间信息分散
  • 历史设计经验难以复用
  • 变更影响分析容易遗漏

培训内容

模块一:客户需求智能解析

  • RFQ信息提取
  • 产品规格参数提取
  • 模糊需求识别
  • 缺失信息检查
  • 客户待确认问题生成
  • 技术风险初步识别

模块二:需求到方案的智能转译

  • 产品需求矩阵
  • 硬件需求
  • 软件需求
  • 结构需求
  • 可靠性需求
  • 测试需求
  • 认证和法规要求
  • 成本与交期影响

模块三:研发设计辅助

  • 技术方案比较
  • 器件选型信息整理
  • BOM差异检查
  • 通信协议资料整理
  • Linux、Android及嵌入式代码辅助
  • 测试脚本生成
  • 代码审查与问题定位
  • 技术文档和接口说明生成

模块四:项目评审与变更分析

  • 项目风险清单
  • 设计评审检查表
  • DFMEA辅助分析
  • 工程变更影响矩阵
  • 多版本文件一致性检查
  • 会议行动项与责任跟踪

实战成果

  • 《客户需求分析矩阵》
  • 《产品技术可行性分析报告》
  • 《项目风险与评审检查表》
  • 《工程变更影响分析模板》

专项二:品质、测试与客户投诉管理

适用人员

  • 品质负责人
  • DQE、CQE、SQE
  • 测试与可靠性工程师
  • 客诉处理人员
  • 体系工程师
  • 实验室及质量数据人员

核心痛点

  • 测试标准和历史报告分散
  • 不同产品测试项目存在差异
  • 测试数据分析工作量大
  • 客诉资料整理耗时
  • 8D报告质量依赖个人经验
  • 历史异常案例检索困难
  • 质量知识无法持续沉淀

培训内容

模块一:测试评价体系建设

  • 测试标准归类
  • 产品类型与测试项目映射
  • 测试条件和判定标准检查
  • 测试计划生成
  • 测试项目遗漏检查
  • 测试模板标准化

模块二:测试数据智能分析

  • 数据清洗与格式统一
  • 异常值识别
  • 趋势和分布分析
  • 批次差异分析
  • 可靠性数据统计
  • 测试报告自动生成

模块三:质量异常与8D辅助

  • 5W2H问题描述
  • 5Why分析
  • 鱼骨图因素生成
  • 临时围堵措施
  • 根因验证计划
  • 纠正与预防措施
  • 8D报告初稿
  • 客户回复材料

模块四:质量知识库

  • 历史客诉分类
  • 失效模式标签
  • 相似案例检索
  • 问题—原因—措施—结果关联
  • 质量案例培训材料生成

实战成果

  • 《液晶显示模组测试项目矩阵》
  • 《测试数据分析工作流》
  • 《客诉与8D智能辅助模板》
  • 《质量异常案例知识库框架》

专项三:工艺、生产与计划管理

适用人员

  • 工艺工程师
  • 设备工程师
  • 生产主管
  • 车间主任
  • 计划人员
  • 精益生产人员
  • 班组长及内部讲师

核心痛点

  • 工艺参数和异常经验分散
  • SOP、作业指导书维护工作量大
  • 生产异常分析依赖个人经验
  • MES导出数据利用不足
  • 工艺变更后的文件同步困难
  • 新员工培训内容制作周期长

培训内容

模块一:工艺文件智能辅助

  • SOP初稿生成
  • 作业指导书结构优化
  • 工艺参数表整理
  • 新旧版本差异检查
  • 图文培训材料生成
  • 多语言SOP辅助

模块二:生产异常分析

  • 异常描述标准化
  • 过程数据分析
  • 潜在原因清单
  • 验证计划生成
  • 改善措施跟踪
  • 同类异常案例检索

模块三:生产计划与交付分析

  • 订单与产能信息整理
  • 交付风险识别
  • 缺料和排产影响分析
  • 生产周报自动生成
  • 管理层异常摘要

模块四:一线培训内容建设

  • 典型异常案例
  • 质量红线教材
  • 新员工入职教材
  • 班前会材料
  • 岗位知识测验
  • 操作要点问答库

实战成果

  • 《工艺异常分析模板》
  • 《SOP与作业指导书辅助工作流》
  • 《生产异常知识库框架》
  • 《一线员工培训内容模板》

专项四:采购、供应链与供应商质量

适用人员

  • 采购人员
  • 采购工程师
  • SQE
  • 供应链管理人员
  • 物料计划人员
  • 成本分析人员
  • 供应商开发人员

核心痛点

  • 供应商报价格式不统一
  • 替代料评估资料复杂
  • 价格、交期、质量和供应风险分散
  • 供应商审核报告制作耗时
  • 外协厂商问题需要多部门协同
  • 原材料波动对成本和交付影响较大

培训内容

模块一:供应商报价分析

  • 报价单结构化
  • 多供应商对比
  • 价格变化分析
  • 商务条款差异
  • 异常价格识别
  • 谈判问题清单

模块二:替代料与物料风险

  • 技术参数差异
  • 认证和可靠性差异
  • 成本影响
  • 交期影响
  • 库存影响
  • 验证项目建议
  • 替代风险矩阵

模块三:供应商质量管理

  • 审核资料检查
  • 来料异常归类
  • 供应商整改报告
  • 历史绩效分析
  • 外协质量问题汇总
  • 供应商风险画像

模块四:供应链风险预警

  • 关键物料风险
  • 单一来源风险
  • 交期异常
  • 价格波动
  • 汇率影响
  • 供应商集中度
  • 风险应对建议

实战成果

  • 《供应商报价智能对比模板》
  • 《替代料风险评估矩阵》
  • 《供应商审核辅助工作流》
  • 《关键物料风险分析看板》

专项五:销售、FAE与海外业务

适用人员

  • 国内销售
  • 海外销售
  • FAE
  • 产品市场人员
  • 市场推广人员
  • 客户服务人员
  • 泰国基地协同人员

核心痛点

  • 客户需求具有较强技术性
  • 商务信息和技术信息容易脱节
  • 海外邮件、会议和资料处理量大
  • 产品资料需要多语言版本
  • 客户跟进记录分散
  • 销售经验与客户知识难以沉淀

培训内容

模块一:客户与市场情报

  • 客户背景研究
  • 应用行业分析
  • 客户产品与需求推测
  • 竞争信息整理
  • 市场机会分析
  • 客户拜访准备

模块二:RFQ与销售机会分析

  • RFQ信息提取
  • 客户需求摘要
  • 技术问题清单
  • 商务风险清单
  • 内部任务分配
  • 项目机会评分

模块三:技术型销售材料

  • 产品方案书
  • 技术优势说明
  • 客户价值表达
  • 产品对比材料
  • 展会和推广文案
  • 应用案例包装

模块四:海外业务与跨语言协同

  • 中英文商务邮件
  • 技术资料翻译与术语统一
  • 海外会议纪要
  • 客户异议回复
  • 多语言产品资料
  • 泰国基地跨语言培训材料

实战成果

  • 《客户RFQ分析模板》
  • 《技术型销售方案模板》
  • 《海外客户会议纪要工作流》
  • 《秋田微多语言术语表框架》

专项六:财务、证券、ESG、人力与管理支持

适用人员

  • 财务与经营分析人员
  • 董事会办公室及证券事务人员
  • ESG管理人员
  • 人力资源人员
  • 行政与法务人员
  • 信息化及数字化人员

核心痛点

  • 经营数据整理和分析耗时
  • 多份报告之间需要保持数据一致
  • 信息披露要求高、风险责任重
  • ESG资料来源分散
  • 培训、岗位和人才资料维护工作量大
  • 企业AI使用缺乏统一规则

培训内容

模块一:财务与经营分析

  • 经营数据整理
  • 预算与实际差异分析
  • 成本结构分析
  • 应收账款风险
  • 库存风险
  • 汇率影响分析
  • 管理层经营摘要

模块二:证券事务与信息披露辅助

  • 公告材料检查
  • 多份报告数据一致性检查
  • 信息披露清单
  • 投资者问答资料整理
  • 董事会材料摘要
  • 风险表述检查

Codex仅用于资料整理、检查和初稿辅助,正式披露内容必须经过专业人员和责任人审核。

模块三:ESG管理

  • ESG指标映射
  • 数据收集清单
  • 证明材料归档
  • ESG报告资料整理
  • 多年度数据对比
  • 风险和改进事项跟踪

模块四:人力资源与企业培训

  • 岗位说明书
  • 能力模型
  • 培训需求分析
  • 课程与考试题生成
  • 新员工学习地图
  • 内部讲师教材
  • 人才盘点资料辅助

模块五:AI治理与信息化

  • AI账号与权限
  • 数据分级
  • 项目工作区管理
  • 使用记录与审计
  • 部门AGENTS.md
  • Skills审核与发布
  • 系统连接的安全边界
  • AI成果审批机制

实战成果

  • 《经营分析辅助模板》
  • 《信息披露一致性检查表》
  • 《ESG资料收集矩阵》
  • 《秋田微Codex安全使用规范》初稿

第五阶段:标杆项目陪跑与成果转化

建议周期

6~8周

建议优先建设的三大标杆项目

标杆项目一:客户规格书到内部需求矩阵

项目目标

缩短客户需求理解时间,减少销售、研发、品质和采购之间的信息遗漏。

输入资料

  • 客户RFQ
  • 产品规格书
  • 客户邮件
  • 历史类似产品资料
  • 公司内部产品标准

输出成果

  • 客户需求矩阵
  • 参数清单
  • 缺失信息清单
  • 技术风险清单
  • 客户待确认问题
  • 部门任务分工
  • 项目评审检查表

标杆项目二:液晶显示模组测试评价知识库

项目目标

推动测试流程标准化、测试数据规范化和质量知识沉淀。

输入资料

  • 测试标准
  • 产品规格
  • 历史测试报告
  • 可靠性数据
  • 质量异常记录
  • 客户特殊要求

输出成果

  • 产品与测试项目映射
  • 测试条件和判定标准
  • 测试计划模板
  • 测试遗漏检查机制
  • 测试数据分析流程
  • 测试报告模板
  • 失效模式知识库

标杆项目三:客诉与8D智能辅助工作流

项目目标

缩短客诉响应周期,提高8D报告的完整性和历史经验复用能力。

输入资料

  • 客户投诉信息
  • 退货与检验资料
  • 生产批次信息
  • 工艺及测试记录
  • 历史客诉案例

输出成果

  • 标准化问题描述
  • 临时围堵措施
  • 根因假设与验证计划
  • 纠正预防措施
  • 8D报告初稿
  • 客户回复初稿
  • 相似案例推荐
  • 问题闭环跟踪表

可选扩展项目

  • 工程变更文件一致性检查
  • 供应商报价与替代料评估
  • MES生产异常数据分析
  • 中英文、泰文SOP转换
  • 海外客户技术资料工作流
  • 年报与ESG数据一致性检查
  • 新员工与班组培训知识库

七、企业级Codex标准工作体系

培训后,建议为每个重点部门建立以下五类资产。

1. 部门项目工作区

按照部门、产品线或项目建立独立工作区:

  • 研发项目工作区
  • 客户项目工作区
  • 质量与客诉工作区
  • 供应商管理工作区
  • 测试评价体系工作区
  • 海外基地协同工作区

2. 部门AGENTS.md

用于固化:

  • 部门职责
  • 专业术语
  • 文件结构
  • 输出格式
  • 质量标准
  • 审核要求
  • 数据安全规则
  • 禁止操作
  • 升级和审批机制

3. 部门Skills

建议首期建设:

  • 客户规格书分析Skill
  • RFQ需求矩阵Skill
  • 测试报告生成Skill
  • 8D辅助分析Skill
  • 工程变更检查Skill
  • 供应商报价对比Skill
  • 海外会议纪要Skill
  • SOP培训材料生成Skill

4. 企业模板库

包括:

  • 任务说明模板
  • 需求分析模板
  • 技术评审模板
  • 测试报告模板
  • 8D报告模板
  • 工程变更模板
  • 供应商评估模板
  • 经营分析模板

5. 企业评测样本库

选择一批经过确认的历史案例作为“标准答案”,定期验证:

  • 输出准确率
  • 参数遗漏率
  • 风险识别率
  • 格式合规率
  • 专业术语一致性
  • 人工修改比例

八、数据安全与使用边界

1. 数据分类建议

数据等级 数据示例 使用原则
公开数据 官网、产品宣传、公开年报 可正常使用
内部数据 一般流程、培训资料、普通制度 授权后使用
敏感数据 客户资料、报价、BOM、测试数据 脱敏、限定权限
高敏感数据 未公开财务、核心技术、个人信息 原则上禁止或专项审批

2. 强制审核场景

以下内容不得由AI直接做最终决定:

  • 产品设计定型
  • 关键器件最终选型
  • 测试结论
  • 质量放行
  • 根因确认
  • DFMEA、PFMEA最终评分
  • 客户正式技术承诺
  • 供应商准入
  • 财务确认
  • 对外公告
  • 人事录用及绩效决定

3. 系统连接原则

项目第一阶段以文件和脱敏数据为主,不直接写入SAP、MES、PLM等正式系统。

后续系统连接应遵循:

只读查询 → 小范围试点 → 人工审批 → 日志留痕 → 权限控制 → 分阶段开放


九、项目验收指标

1. 效率指标

  • 客户规格书整理时间降低30%以上
  • 测试报告初稿制作时间降低40%以上
  • 8D资料整理时间降低30%以上
  • SOP和培训材料制作时间降低40%以上
  • 海外会议纪要整理时间降低50%以上
  • 历史质量案例检索由小时级缩短至分钟级

2. 质量指标

  • 需求遗漏率下降
  • 工程变更文件不一致问题下降
  • 8D报告完整性提升
  • 测试报告格式统一率提升
  • 技术术语一致性提升
  • AI生成内容的可追溯率达到100%

3. 组织指标

  • 培养40~60名关键用户
  • 培养10~15名内部AI教练
  • 建设6~8个部门级工作流
  • 形成不少于8个标准模板
  • 完成3个标杆项目
  • 形成一套企业AI安全规范

最终指标应在调研阶段根据企业现有基线共同确认。


十、项目交付成果

项目结束后,秋田微将获得:

  1. 《秋田微企业AI应用场景诊断报告》
  2. 《秋田微部门AI应用场景地图》
  3. 《Codex企业级实战培训课件》
  4. 《部门Codex任务模板库》
  5. 《部门AGENTS.md规则模板》
  6. 《部门Skills工作流设计方案》
  7. 《客户规格书分析工作流》
  8. 《测试评价体系辅助工作流》
  9. 《客诉与8D辅助工作流》
  10. 《工程变更一致性检查模板》
  11. 《供应商与替代料评估模板》
  12. 《海外业务多语言协同模板》
  13. 《秋田微Codex安全使用规范》
  14. 《内部AI教练培养手册》
  15. 《项目成效与ROI复盘报告》

十一、项目价值

对管理层

  • 看清AI对经营效率和组织能力的实际价值
  • 建立可控、可审计、可持续的AI治理机制
  • 获得可以持续复制的部门AI应用体系

对研发与技术团队

  • 减少资料整理和重复文档工作
  • 提高需求理解、测试和变更分析效率
  • 加速代码、脚本和技术资料交付
  • 提升历史项目知识复用能力

对品质与制造团队

  • 提升异常分析和报告效率
  • 推动测试与质量标准化
  • 减少文件遗漏和版本不一致
  • 将个人经验转化为组织知识

对销售与供应链团队

  • 提高客户需求响应速度
  • 提升技术型销售能力
  • 强化供应商和替代料风险分析
  • 提升海外客户与跨基地协同效率

对企业整体

最终实现:

让优秀员工的经验可以被复制,让复杂流程可以被标准化,让分散数据可以被利用,让AI从个人工具转化为企业生产力。


十二、项目总结

秋田微的Codex培训不应停留在“员工会不会使用AI”,而应进一步回答三个问题:

  1. Codex能不能进入秋田微真实的研发制造流程?
  2. 能不能形成可复用、可审核、可量化的部门工作流?
  3. 能不能在保证客户保密、质量体系和上市公司合规的前提下持续推广?

因此,本项目将以客户定制项目为入口,以研发测试和质量闭环为核心,以供应链、海外业务和组织知识建设为延伸,帮助秋田微逐步建立具有自身行业特色的企业级AI工作体系。

项目最终交付的不是一堂课,而是一批能继续创造价值的人、一套能够重复执行的流程,以及一套属于秋田微自己的Codex能力体系。


联系我们

深圳匠厂科技有限公司
Artisan Factory

AI 落地专家
咨询 · 产品 · 实施 · 培训 · 运营

深圳市宝安区锦驰商务中心 C 座 5 层
陈德炼 · 18925203701
www.jc2009.com