课程背景BACKGROUND
在科技日新月异的当下，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的关键力量，工程项目管理领域也深受其影响。
AI 以其卓越的数据处理、智能分析及自动化决策能力，为工程项目管理带来前所未有的机遇与变革，革新传统管理模式，提升项目管理效率与质量。本课程旨在助力学员深度洞察 AI 在工程项目管理中的应用，切实增强运用 AI 技术解决实际问题的能力。
本课程通过理论-工具-案例-实操“”的四维教学法，帮助工程管理者在2个月内实现AI赋能的项目管理能力升级。
课程安排ARRANGEMENT
适用对象
公司中高层、项目管理者、项目铁三角、公司后备管理人才；50人之内
授课方式
讲解演绎、案例解析、分组讨论、头脑风暴与实践应用相结合
课程收益BENEFITS
知识目标：全面了解AI技术在工程项目管理中的应用现状、优势、方法和未来趋势
方法篇：了解DeepSeek下载安装与高效对话技巧，构建本地知识库，避免服务器繁忙
课程大纲OUTLINE
- 一、项目管理基础知识
- 1. 项目管理的发展变迁
- 2. PMI项目管理体系
- 1）五大过程组
- 2）十大知识领域
- 二、AI 技术基础
- 1. AI 的定义、发展历程和主要技术
- 2. AI 技术的应用场景和发展趋势
- 3. 国内外主流AI大模型对比分析
- 1）阿里云 通义千问
- 2）百度 文心一言
- 3）智谱华章 智谱清言
- 4）字节跳动 豆包
- 5）月之暗面 Kimi
- 6）DeepSeek
- 互动研讨：AI在工程项目管理中应用探索
- 一、DeepSeek在任务分解与 WBS 生成中的应用
- 1. 自然语言处理工具介绍
- 1）如何上传项目需求文档
- 2）解析关键任务节点和依赖关系
- 2. 机器学习模型生成 WBS 模板
- 实操练习：工程项目WBS工作结构分解
- 二、智能工期估算
- 1. 历史数据分析实现工期估算
- 1）导入过往项目数据方法
- 2）考虑多种因素生成概率性工期（PERT 三时估算）
- 2. 外部因素整合动态调整工期
- 1）接入天气 API、供应链数据的操作
- 2）工具推荐（Microsoft Project 的AI预测功能、P6的机器学习模块）
- 三、资源优化与冲突解决
- 1. 约束优化模型分配资源
- 1）算法原理简介
- 2）自动分配人力、设备
- 实操练习：项目人、材、机分配
- 2. 实时调整资源分配
- 实操练习：混凝土浇筑团队闲置时的资源调配
- 五、进度风险预测与应对
- 1. 风险库匹配标记高风险任务
- 实操练习：风险标记示例
- 2. 项目完工时间概率分布分析
- 1）工具操作演示
- 2）AI给出的风险应对建议分析
- 一、项目风险概述
- 1. 工程项目风险识别概述
- 1）工程项目风险的定义、分类和特点
- 2）传统风险识别方法和存在的局限性
- 2. AI 在风险识别中的应用原理
- 1）机器学习算法在风险识别中的应用
- 2）大数据分析在风险识别中的作用
- 3）基于 AI 的风险识别模型构建
- 二、DeepSeek辅助下的专项施工方案编制
- 1. 智能方案框架生成
- 1）AI技术应用
- 2）推荐工具
- 2. 复杂工艺模拟优化
- 1）数字孪生仿真
- 2）多目标优化算法
- 3）实时纠偏
- 3. 安全风险智能识别
- 4. 资源动态调配模拟
- 5. 智能合规性审查
- 1）规范条文匹配
- 2）专家经验库对比
- 3）自动生成报审材料
- 工具推荐：品茗科技"施工方案AI审查系统"、广联达GBC智能审查平台、清华斯维尔智能审图系统
- 三、实施路径
- 1. 数据准备阶段（2周）
- 2. 工具部署阶段（1周）
- 3. 试点应用阶段（4周）
- 4. 迭代优化阶段（持续）
- 1. 汇报材料快速生成
- 2. 文档摘要提炼
- 3. PPT快速制作
- 4. 会议纪要整理
- 5. 数据图表分析
- 6. 其它
- 课程复盘；531行动计划填写、分享
