《AI+战略赋能驱动绩效管理实践》

课程大纲

      主讲：陈万林13815566325

中企联智推委员  中国管理科学院高级讲师   工信部企业局特聘教练  

精益改善数智化实战专家     中国讲师联盟百强优秀名师

【培训课时】12小时（2天）

【培训对象】企业总经理、副总、总监、各部门经理及HRM从业者

【培训目标】帮助企业管理者、HR从业者及业务骨干，掌握AI+战略赋能绩效管理的核心逻辑、实操工具与落地方法，推动全部门协同参与绩效管理，实现绩效管理的全员共建、全域覆盖与全程赋能；通过案例借鉴与实操研讨，推动企业绩效管理从“考核导向”向“战略驱动”转型，提升组织效能与核心竞争力。

【课程特色和亮点】

1. 行业聚焦：深度贴合制造业营销、研发、采购、生产、质量、供应链、车间等核心场景，所有案例与实操均围绕行业特性设计，落地性强；2. 工具导向：每讲配套具体AI实操工具，提供工具使用方法与应用场景，兼顾理论与实操；3. 互动研讨：结合企业实际设计针对性研讨题，通过小组共创输出可落地的初步方案；4. 全流程覆盖：从战略拆解、指标构建、数据采集到分析诊断、反馈激励、落地管控，覆盖AI+绩效管理全流程，逻辑闭环；5. 经验转化：整合多家头部制造企业实践经验，提炼可复制的AI赋能转型路径。

【学员收获】

1. 认知层面：明晰AI+战略赋能绩效管理的核心价值与应用逻辑，掌握机械制造业AI赋能绩效管理的关键前提与核心框架；2. 工具层面：熟练掌握12+款AI赋能绩效管理实操工具的使用方法，能独立完成工具选型与基础应用；3. 实操层面：具备从战略拆解到绩效优化全流程的AI赋能实操能力，能针对企业实际问题设计AI+绩效管理优化方案；4. 落地层面：掌握AI+绩效管理体系的分阶段落地路径与风险管控方法，能推动企业内部全部门协同参与绩效管理转型。

第一讲：战略开篇·AI赋能绩效管理启航

1. 新时代机械制造业绩效管理的痛点与挑战（数据割裂、指标脱节战略、效率低下、激励失效等）

2. AI技术在绩效管理中的核心应用场景与价值（数据整合、智能诊断、精准激励、战略落地追踪等）

3. AI+战略赋能绩效管理的核心框架（战略拆解-数据采集-AI分析-绩效优化-闭环迭代）

4. 机械制造业AI赋能绩效管理的关键前提（组织共识、数据基础、技术适配、人才准备）

5. 案例：某集团AI驱动战略目标拆解与绩效承接实践

6. 研讨题：结合本企业实际，分析当前绩效管理与战略脱节的核心问题，思考AI技术可切入的2-3个关键环节

7.本讲小结（AI赋能实操工具ASDT和OCAT与方法）

第二讲：指标转化·AI智绘绩效指标蓝图

1. 战略目标拆解的核心方法（OKR、BSC与机械制造业的适配性调整）

2. 传统绩效指标体系的弊端与AI优化方向（从“经验制定”到“数据驱动”）

3. AI赋能绩效指标提取的实操步骤（战略解码-数据挖掘-指标筛选-权重测算）

4. 机械制造业核心绩效指标库（生产、研发、销售、供应链等维度AI适配版）

5. 案例：某工程机械企业AI辅助BSC指标体系构建与动态优化实践

6. 研讨题：基于本企业年度战略目标，尝试用AI思维拆解1-2个核心业务部门的绩效指标，分析数据支撑需求

7.本讲小结（AI赋能实操工具AIET和BAAT与方法）

第三讲：数据融合·AI筑牢绩效数据根基

1. 制造业绩效数据的核心来源（ERP、MES、CRM、IoT设备等系统）

2. AI数据采集工具的选型与应用（智能传感器、RPA机器人、数据中台等）

3. 绩效数据清洗、脱敏与标准化的AI实操方法

4. 跨部门绩效数据整合的难点与AI解决方案（打破数据孤岛）

5. 案例：中联重科AI绩效数据中台搭建与全链路数据整合实践

6. 研讨题：梳理本企业现有绩效数据来源与缺失情况，讨论如何通过AI工具解决数据采集不及时、不精准的问题

7.本讲小结（AI赋能实操工具 RDCR和PDMP与方法）

第四讲：智能洞察·AI破解绩效核心密码

1. 传统绩效分析的局限与AI分析的优势（从“事后总结”到“事前预测、事中干预”）

2. AI绩效分析模型的构建与应用（趋势分析、差异分析、归因分析、预测分析）

3. 个人、团队、组织三级绩效的AI智能诊断实操方法

4. AI驱动的绩效预警机制搭建（异常指标识别与及时干预）

5. 案例：潍柴动力AI绩效诊断系统应用与绩效问题精准改进实践

6. 研讨题：结合本企业某一核心业务环节（如生产效率、研发周期），思考如何用AI分析模型挖掘绩效提升潜力

7.本讲小结（AI赋能实操工具 MPAA和 PEWA与方法）

第五讲：闭环迭代·AI激活绩效动能跃升

1. AI驱动的个性化绩效反馈机制（精准定位问题、智能生成改进建议）

2. AI赋能的差异化激励体系设计（基于绩效数据的精准激励方案）

3. 绩效改进计划的AI智能制定与落地追踪方法

4. AI在绩效沟通中的辅助应用（智能话术生成、沟通效果评估）

5. 案例：柳工集团AI个性化绩效反馈与激励优化实践

6. 研讨题：分析本企业当前绩效反馈与激励的痛点，讨论AI技术如何提升反馈的精准性与激励的有效性

7.本讲小结（AI赋能实操工具PFAG和PCAT与方法）

第六讲：落地护航·AI助力绩效持续迭代

1. AI+绩效管理体系的分阶段落地实施路径（试点-推广-优化）

2. 落地过程中的组织协同与变革管理策略（高层推动、中层执行、基层适配）

3. AI绩效管理的核心风险（数据安全、算法偏见、员工抵触）与管控措施

4. AI+绩效管理体系的效果评估与持续迭代方法

5. 案例：山推股份AI+绩效管理体系全流程落地与迭代优化实践

6. 研讨题：制定本企业AI+绩效管理体系的初步落地计划，明确试点部门、关键节点与风险应对措施

7. 本讲小结（AI赋能实操工具 IPPA和 RAAM与方法）

8.课程总结：AI+战略赋能绩效管理的核心关键点回顾，各小组分享收获、老师点评和答疑。

《AI+战略赋能驱动绩效管理实践》

课程大纲

      主讲：陈万林13815566325

中企联智推委员  中国管理科学院高级讲师   工信部企业局特聘教练  

精益改善数智化实战专家     中国讲师联盟百强优秀名师

【培训课时】12小时（2天）

【培训对象】企业总经理、副总、总监、各部门经理及HRM从业者

【培训目标】帮助企业管理者、HR从业者及业务骨干，掌握AI+战略赋能绩效管理的核心逻辑、实操工具与落地方法，推动全部门协同参与绩效管理，实现绩效管理的全员共建、全域覆盖与全程赋能；通过案例借鉴与实操研讨，推动企业绩效管理从“考核导向”向“战略驱动”转型，提升组织效能与核心竞争力。

【课程特色和亮点】

1. 行业聚焦：深度贴合制造业营销、研发、采购、生产、质量、供应链、车间等核心场景，所有案例与实操均围绕行业特性设计，落地性强；2. 工具导向：每讲配套具体AI实操工具，提供工具使用方法与应用场景，兼顾理论与实操；3. 互动研讨：结合企业实际设计针对性研讨题，通过小组共创输出可落地的初步方案；4. 全流程覆盖：从战略拆解、指标构建、数据采集到分析诊断、反馈激励、落地管控，覆盖AI+绩效管理全流程，逻辑闭环；5. 经验转化：整合多家头部制造企业实践经验，提炼可复制的AI赋能转型路径。

【学员收获】

1. 认知层面：明晰AI+战略赋能绩效管理的核心价值与应用逻辑，掌握机械制造业AI赋能绩效管理的关键前提与核心框架；2. 工具层面：熟练掌握12+款AI赋能绩效管理实操工具的使用方法，能独立完成工具选型与基础应用；3. 实操层面：具备从战略拆解到绩效优化全流程的AI赋能实操能力，能针对企业实际问题设计AI+绩效管理优化方案；4. 落地层面：掌握AI+绩效管理体系的分阶段落地路径与风险管控方法，能推动企业内部全部门协同参与绩效管理转型。

第一讲：战略开篇·AI赋能绩效管理启航

1. 新时代机械制造业绩效管理的痛点与挑战（数据割裂、指标脱节战略、效率低下、激励失效等）

2. AI技术在绩效管理中的核心应用场景与价值（数据整合、智能诊断、精准激励、战略落地追踪等）

3. AI+战略赋能绩效管理的核心框架（战略拆解-数据采集-AI分析-绩效优化-闭环迭代）

4. 机械制造业AI赋能绩效管理的关键前提（组织共识、数据基础、技术适配、人才准备）

5. 案例：某集团AI驱动战略目标拆解与绩效承接实践

6. 研讨题：结合本企业实际，分析当前绩效管理与战略脱节的核心问题，思考AI技术可切入的2-3个关键环节

7.本讲小结（AI赋能实操工具ASDT和OCAT与方法）

第二讲：指标转化·AI智绘绩效指标蓝图

1. 战略目标拆解的核心方法（OKR、BSC与机械制造业的适配性调整）

2. 传统绩效指标体系的弊端与AI优化方向（从“经验制定”到“数据驱动”）

3. AI赋能绩效指标提取的实操步骤（战略解码-数据挖掘-指标筛选-权重测算）

4. 机械制造业核心绩效指标库（生产、研发、销售、供应链等维度AI适配版）

5. 案例：某工程机械企业AI辅助BSC指标体系构建与动态优化实践

6. 研讨题：基于本企业年度战略目标，尝试用AI思维拆解1-2个核心业务部门的绩效指标，分析数据支撑需求

7.本讲小结（AI赋能实操工具AIET和BAAT与方法）

第三讲：数据融合·AI筑牢绩效数据根基

1. 制造业绩效数据的核心来源（ERP、MES、CRM、IoT设备等系统）

2. AI数据采集工具的选型与应用（智能传感器、RPA机器人、数据中台等）

3. 绩效数据清洗、脱敏与标准化的AI实操方法

4. 跨部门绩效数据整合的难点与AI解决方案（打破数据孤岛）

5. 案例：中联重科AI绩效数据中台搭建与全链路数据整合实践

6. 研讨题：梳理本企业现有绩效数据来源与缺失情况，讨论如何通过AI工具解决数据采集不及时、不精准的问题

7.本讲小结（AI赋能实操工具 RDCR和PDMP与方法）

第四讲：智能洞察·AI破解绩效核心密码

1. 传统绩效分析的局限与AI分析的优势（从“事后总结”到“事前预测、事中干预”）

2. AI绩效分析模型的构建与应用（趋势分析、差异分析、归因分析、预测分析）

3. 个人、团队、组织三级绩效的AI智能诊断实操方法

4. AI驱动的绩效预警机制搭建（异常指标识别与及时干预）

5. 案例：潍柴动力AI绩效诊断系统应用与绩效问题精准改进实践

6. 研讨题：结合本企业某一核心业务环节（如生产效率、研发周期），思考如何用AI分析模型挖掘绩效提升潜力

7.本讲小结（AI赋能实操工具 MPAA和 PEWA与方法）

第五讲：闭环迭代·AI激活绩效动能跃升

1. AI驱动的个性化绩效反馈机制（精准定位问题、智能生成改进建议）

2. AI赋能的差异化激励体系设计（基于绩效数据的精准激励方案）

3. 绩效改进计划的AI智能制定与落地追踪方法

4. AI在绩效沟通中的辅助应用（智能话术生成、沟通效果评估）

5. 案例：柳工集团AI个性化绩效反馈与激励优化实践

6. 研讨题：分析本企业当前绩效反馈与激励的痛点，讨论AI技术如何提升反馈的精准性与激励的有效性

7.本讲小结（AI赋能实操工具PFAG和PCAT与方法）

第六讲：落地护航·AI助力绩效持续迭代

1. AI+绩效管理体系的分阶段落地实施路径（试点-推广-优化）

2. 落地过程中的组织协同与变革管理策略（高层推动、中层执行、基层适配）

3. AI绩效管理的核心风险（数据安全、算法偏见、员工抵触）与管控措施

4. AI+绩效管理体系的效果评估与持续迭代方法

5. 案例：山推股份AI+绩效管理体系全流程落地与迭代优化实践

6. 研讨题：制定本企业AI+绩效管理体系的初步落地计划，明确试点部门、关键节点与风险应对措施

7. 本讲小结（AI赋能实操工具 IPPA和 RAAM与方法）

8.课程总结：AI+战略赋能绩效管理的核心关键点回顾，各小组分享收获、老师点评和答疑。