1天（6小时/天）
数据驱动业务：如何用数据有效实现业务洞察
本课程《数据驱动业务：如何用数据有效实现业务洞察》专为亿纬锂能的高层管理者设计，聚焦于锂电池行业的数据驱动转型。课程从战略高度出发，围绕高层管理者关心的核心议题如战略、决策、效率、成本、创新等展开，摒…
课程介绍
本课程《数据驱动业务：如何用数据有效实现业务洞察》专为亿纬锂能的高层管理者设计，聚焦于锂电池行业的数据驱动转型。课程从战略高度出发，围绕高层管理者关心的核心议题如战略、决策、效率、成本、创新等展开，摒弃技术术语堆砌，强调“做什么”和“为什么这么做”。通过深度结合锂电池行业的特殊性，覆盖从材料研发到智能制造再到市场应用与回收的全价值链场景，课程以行业痛点如良率瓶颈、研发周期、成本压力、供应链波动为切入点，引导管理者思考数据如何成为解决实际问题的利器。培训目标包括统一高层对数据作为核心战略资产的认知、构建从业务问题出发的数据分析思维框架、识别核心环节的数据应用场景，以及明确高层在推动数据驱动文化中的领导角色。课程大纲分为战略篇和实践篇，上午探讨数据资产化的战略必然性和价值金字塔模型，下午深入价值场景如研发加速器、极致制造、智慧供应链和市场先机，并通过工作坊形式引导管理者现场构思高价值的“灯塔项目”，催化行动落地。整体课程旨在帮助管理者掌握数据驱动业务的系统性方法，为企业的数智化转型奠定坚实基础。
课程背景
随着全球新能源竞争白热化，企业面临研发周期长、良率瓶颈、成本压力、供应链波动等挑战，数据成为构筑新“护城河”的关键。
课程目标
通过一天的培训，使亿纬锂能的高层管理者能够：统一认知（Align）：深刻理解“数据是核心战略资产”的意义，并就数据驱动转型的必要性和紧迫性达成高层共识。构建框架（Frame）：掌握一套从业务问题出发，构建数据分析与洞察的系统性思维框架，能够清晰地将业务挑战转化为可执行的数据命题。识别机会（Identify）：学习并识别在锂电池研发、制造、供应链、市场等核心环节中，最具价值的数据应用场景和商业机会点。引领变革（Lead）：明晰作为企业高层，在推动数据驱动文化、组织变革和资源投入方面的关键角色与职责，为企业的数智化转型提供强有力的领导力保障。
（一）上午 (9:00 - 12:00): 战略篇 - 新能源战场的“数据势能”
1. 开场破冰 (9:00 - 9:20): 从“制造”到“智造”的终局思考
a. 行业破局之道：当成本、技术、规模趋同，决胜未来的关键是什么？
b. 对标行业巨头：宁德时代、LG等在数据战略上的布局与启示。
c. 明确目标：介绍培训议程与预期核心收益。
2. 模块一 (9:20 - 10:30): 为什么是现在？——数据资产化的战略必然性
a. 宏观驱动力：双碳、AI浪潮与产业链安全提出的新要求。
b. 行业核心痛点剖析 (互动讨论)
i. 研发之困：周期长、试错成本高。
ii. 制造之痛：良率瓶颈、一致性挑战。
iii. 供应链之险：原材料价格波动、保供压力。
iv. 市场之惑：客户需求苛刻、产品迭代加速。
c. 战略重塑：数据如何构筑亿纬锂能的新“护城河”。
3. 茶歇与交流 (10:30 - 10:45)
4. 模块二 (10:45 - 12:00): 数据价值的金字塔——从业务数据化到数据业务化
a. 核心思维框架：DIKW (数据-信息-知识-智慧) 模型在锂电行业的应用。
b. 亿纬锂能数据“家底”盘点 (引导式讨论)
i. 数据层 (原油): MES, ERP, PLM, BMS等系统的数据。
ii. 信息层 (报表): 我们看到了什么？ (现状认知)
iii. 知识/洞察层 (分析): 我们理解了为什么？ (深度诊断)
iv. 智慧/决策层 (预测): 我们如何决策未来？ (智能决策)
c. 最佳实践案例：某头部企业如何打通“设计-工艺-性能”的数据黑箱。
午餐与休息 (12:00 - 13:30)
（二）下午 (13:30 - 17:00): 实践篇 - 数据驱动的价值场景与路径
1. 模块三 (13:30 - 15:00): 价值场景深潜——锂电池全生命周期的数据洞察
a. 场景一：研发加速器 (材料基因工程, AI配方优化)
b. 场景二：极致制造 (AI视觉质检, 预测性维护, 数字孪生工艺寻优)
c. 场景三：智慧供应链 (上游价格预测, 全球库存动态优化)
d. 场景四：市场先机 (BMS数据挖掘客户价值, 指导产品迭代)
2. 茶歇与交流 (15:00 - 15:15)
3. 模块四 (15:15 - 16:30): 【Action Learning】“灯塔项目”工作坊
a. 方法论引入：如何定义一个高价值的数据驱动项目 (问题价值、数据可行性、业务闭环)。
b. 分组研讨：聚焦核心业务挑战 (研发/制造/供应链/市场)。
c. 核心任务：选择一个业务挑战 -> 定义数据问题 -> 构思解决方案 -> 预估量化收益 -> 识别关键障碍。
d. 成果发表与专家点评：凝聚共识，催化行动。
4. 模块五 (16:30 - 17:00): 引领变革——高层管理者的“数据领导力”
a. 文化塑造：如何从“经验驱动”转向“用数据说话”。
b. 组织赋能：数据团队构建模式与全员数据素养提升。
c. 机制保障：数据治理体系与项目ROI评估方法。
d. 总结与行动号召：回顾核心收获，明确后续步骤，Q&A。
辛玉军
常住地：北京 北京市
辛玉军老师是兼具工学与管理学背景的数字化转型与智能制造实战专家，拥有24年企业咨询经验，专注制造业智能化、信息化规划与落地。作为工信部数字化转型赋能中心首席专家及专精特新冠军联盟数字化转型首席专家，他深度服务中车、航天科工、海尔、美的、华为、西门子等数百家头部企业，并在清华、北大等多所顶尖高校担任总裁班客座教授。其独特优势在于融合TOC（约束理论）方法论与智能工厂实践，擅长将复杂问题本质化，助力企业高效实现数字化升级，广受航空航天、汽车、轨道交通、电子、钢铁等行业客户高度认可。