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AI賦能的智慧工廠—制造業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型

【課程編號】:NX44267

【課程名稱】:

AI賦能的智慧工廠—制造業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型

【課件下載】:點(diǎn)擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:職業(yè)技能培訓(xùn)

【培訓(xùn)課時(shí)】:1天

【課程關(guān)鍵字】:AI培訓(xùn),數(shù)智化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)

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【課程背景】

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人工智能是當(dāng)今企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。隨著技術(shù)的進(jìn)步,企業(yè)正面臨前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。數(shù)字化不僅改變了企業(yè)的運(yùn)營方式,還重塑了商業(yè)模式和市場格局。人工智能作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心組成部分,其技術(shù)原理和應(yīng)用邏輯正在不斷拓展,為企業(yè)帶來新的增長點(diǎn)和競爭優(yōu)勢。在這一背景下,了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念、重要性、以及人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識和應(yīng)用,對于企業(yè)把握未來發(fā)展至關(guān)重要。

課程旨在深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在邏輯和人工智能技術(shù)的發(fā)展,幫助學(xué)員理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性,掌握敏捷型組織的構(gòu)建方法,以及如何運(yùn)用數(shù)字思維優(yōu)化精益生產(chǎn)。同時(shí),課程將介紹人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識,包括AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等,并探討其在工業(yè)場景中的應(yīng)用,如知識圖譜、知識抽取、智能巡檢等,以期幫助學(xué)員洞察工業(yè)智能化的未來趨勢,實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展。通過本課程,學(xué)員將獲得必要的知識和技能,以應(yīng)對數(shù)字化時(shí)代的挑戰(zhàn),推動(dòng)企業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型。

【課程收益】

全面理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型:深入掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念、核心要素以及其在現(xiàn)代企業(yè)中的重要性,了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何幫助企業(yè)降低成本、提高效率并增強(qiáng)市場競爭力。

掌握人工智能技術(shù):學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)知識,包括AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等概念及其技術(shù)原理,以及它們在不同行業(yè)的應(yīng)用案例。

工業(yè)智能化的應(yīng)用實(shí)踐:通過案例學(xué)習(xí),了解工業(yè)智能化在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用,包括知識圖譜、知識抽取、智能巡檢等技術(shù)的實(shí)際落地方法。

預(yù)見未來工廠業(yè)態(tài):洞察工業(yè)智能化的發(fā)展趨勢,理解如何從傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向智能化、自動(dòng)化轉(zhuǎn)型,以及這一轉(zhuǎn)型對企業(yè)運(yùn)營和市場競爭力的影響。

增強(qiáng)決策制定能力:通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)在決策支持中的應(yīng)用,提高基于數(shù)據(jù)的決策制定能力。

拓寬職業(yè)視野:通過課程學(xué)習(xí),拓寬對數(shù)字化和人工智能在企業(yè)運(yùn)營中作用的理解,為個(gè)人職業(yè)發(fā)展提供新的視角和機(jī)遇。

【課程特色】

講師授課風(fēng)格幽默,課程內(nèi)容以華為的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)總結(jié)而成。

【課程對象】

數(shù)字化轉(zhuǎn)型條線人員

【課程大綱】

一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人工智能

1、數(shù)字化概念導(dǎo)入

從政策上看數(shù)字經(jīng)濟(jì)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心:數(shù)據(jù)要素化與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化

從數(shù)據(jù)歸屬看數(shù)字化轉(zhuǎn)型

概念導(dǎo)入互動(dòng):從向女神要聯(lián)系方式開始發(fā)散…

2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要意義

數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)降本增效、擴(kuò)寬護(hù)城河

企業(yè)內(nèi)外環(huán)境告訴我們要數(shù)字化轉(zhuǎn)型

企業(yè)創(chuàng)新需要數(shù)字化轉(zhuǎn)型

案例:從貝殼的發(fā)展看數(shù)字化轉(zhuǎn)型

3、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型為什么要從人治開始?

數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的阻力

人越多價(jià)值越大?

案例:同為700億,40人與8萬人的區(qū)別

4、 為什么數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的企業(yè)多是敏捷型的?

為什么是組織而不是企業(yè)

世界上先進(jìn)的組織類型與特點(diǎn)

敏捷型組織是數(shù)字化轉(zhuǎn)型不錯(cuò)的選擇,但不是唯一

案例:從打印機(jī)模式看商業(yè)模式,羅爾斯-羅伊斯公司案例

5、 數(shù)字思維讓精益更加精益

精益思維與敏捷思維的差異

如何用精益思維找到痛點(diǎn),降低成本

不賺錢的商品為什么還要生產(chǎn)

數(shù)據(jù)思維為第一思維

案例:亞馬遜的無利潤增長策略

二、 人工智能技術(shù)基礎(chǔ)知識及原理

1、人工智能概述

人工智能概述

人工智能發(fā)展簡史

2、人工智能技術(shù)原理

人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)與深度學(xué)習(xí)(DL)

監(jiān)督式、非監(jiān)督式和半監(jiān)督式學(xué)習(xí)

人工智能(AI)的技術(shù)邊界與反常識

計(jì)算機(jī)視覺(CV)與自然語言處理(NLP

多模態(tài)

大語言模型簡述與原理

其他人工智能(AI)的應(yīng)用場景

3、人工智能兩大應(yīng)用邏輯

拉高人類下限

突破人類瓶頸

三、AI如何讓你的工廠更聰明

1、工業(yè)數(shù)智化的發(fā)展階段

精益生產(chǎn):數(shù)智化之道

發(fā)展階段總述:點(diǎn)→線→面→點(diǎn)

工業(yè)自動(dòng)化:如何控制好單點(diǎn)設(shè)備

工業(yè)信息化:如何管理好整條產(chǎn)線

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng):如何串聯(lián)企業(yè)中的各個(gè)條線

智慧工廠:回歸價(jià)值點(diǎn)的多維突破

2、知識圖譜在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

離散制造中的知識圖譜

流程工業(yè)中的知識圖譜

知識圖譜應(yīng)用歸類及盤點(diǎn)

案例:工業(yè)專家系統(tǒng)案例,工業(yè)智能問答案例。

3、知識抽取在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

智能巡檢:提升效率

工業(yè)壽命預(yù)測:減少浪費(fèi)

工業(yè)故障預(yù)測:降低風(fēng)險(xiǎn)

工業(yè)質(zhì)檢:從實(shí)時(shí)診斷到缺陷預(yù)測

案例:某跨國生產(chǎn)企業(yè)焊接故障診斷及預(yù)測,某知名制造企業(yè)耗品壽命預(yù)測,某知名電力企業(yè)設(shè)備故障預(yù)測,某知名電力公司巡檢案例

4、其他AI套路在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

匹配推薦:AI助力工業(yè)品營銷

最優(yōu)化:尋找最優(yōu)工藝參數(shù)及材料配比

生成網(wǎng)絡(luò):嘗試助力設(shè)計(jì)/研發(fā)

5、制造業(yè)AI落地的7大場景

銷量預(yù)測

產(chǎn)品質(zhì)量檢測

耗品壽命預(yù)測

設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

場地巡檢

智能排產(chǎn)及調(diào)度

工藝參與自動(dòng)優(yōu)化

案例:某著名汽車品牌銷量預(yù)測,焊接故障檢測,刀具壽命預(yù)測,大型設(shè)備故障預(yù)測,電力行業(yè)巡檢,百度AI物流調(diào)度最優(yōu)化案例,某污水處理廠工藝優(yōu)化

四、數(shù)智化技術(shù)將如何重構(gòu)未來工廠業(yè)態(tài)

1、如何從“備貨型”向“訂貨型”轉(zhuǎn)變

核心問題:消滅庫存

AI銷量/需求預(yù)測

供應(yīng)商智慧管理

物流路徑最優(yōu)化

轉(zhuǎn)運(yùn)過程自動(dòng)化

倉庫智慧管理

案例:某著名汽車品牌銷量預(yù)測,亞馬遜VS京東倉儲物流機(jī)器人對比,冷鏈物流路徑優(yōu)化案例,麥肯錫供應(yīng)商智慧遴選方案。

2、如何從“標(biāo)品”向“定制化”轉(zhuǎn)變

理想狀態(tài):研產(chǎn)供銷服全面定制化

AI精準(zhǔn)營銷

AI自動(dòng)化研發(fā)/設(shè)計(jì)

AI智能排產(chǎn)

AI智能客服

案例:一汽大眾智能營銷案例,博凱機(jī)械A(chǔ)I加速研發(fā)案例,北美石化公司智能排產(chǎn)案例,中國南方電網(wǎng)智能客服案例。

3、如何從“人工流水線”向“機(jī)器自動(dòng)化”轉(zhuǎn)變

重點(diǎn)設(shè)備故障預(yù)測

易耗品壽命預(yù)測

機(jī)器人安全巡檢

AI智能質(zhì)量檢測

案例:國投雅礱江水電站預(yù)測性維護(hù)項(xiàng)目,刀具壽命預(yù)測項(xiàng)目,國電智能巡檢項(xiàng)目,西門子焊接缺陷診斷項(xiàng)目

4、工業(yè)智能化的終局展望

生產(chǎn)力極大釋放

生產(chǎn)關(guān)系極端簡單

徹底的“無人化”

孔老師

孔令濤老師

——人工智能技術(shù)應(yīng)用及產(chǎn)品專家

曾任:馬上消費(fèi)金融(消金行業(yè)國內(nèi)TOP3)人工智能研究院新技術(shù)研究員

曾任:宇信科技(銀行IT解決方案頭部供應(yīng)商)高級軟件開發(fā)工程師

曾任:北京轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)精神(二手交易頭部公司)資深開發(fā)工程師

曾任:金角科技(人工智能客服領(lǐng)域頭部) 技術(shù)總監(jiān)

曾任:千鋒互聯(lián)(IT培訓(xùn)業(yè)頭部公司) 教研院教研總監(jiān)

曾任:傳智播客(IT培訓(xùn)業(yè)Top1) 金牌技術(shù)講師

工信部AI應(yīng)用工程師認(rèn)證課程 授權(quán)講師

極客時(shí)間 特聘高級講師

《培伴》雜志評選 中國企業(yè)培訓(xùn)名師

中關(guān)村軟件園 人工智能特聘講師

【個(gè)人簡介】

孔老師曾就職于多家互聯(lián)網(wǎng)、金融企業(yè),從事新技術(shù)研究、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)管理工作13年,擅長領(lǐng)域包括但不限于人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、金融科技(人工智能、區(qū)塊鏈、Web3.0、元宇宙)等。曾在我國排名第一IT類培訓(xùn)機(jī)構(gòu),培訓(xùn)班次40+,培訓(xùn)人次2萬余人。精通前后端開發(fā)技術(shù),掌握java、python、JavaScript等多種開發(fā)語言,對于人工智能(AI)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、低代碼與零代碼、量化交易、數(shù)據(jù)可視化、算法、系統(tǒng)架構(gòu)等技術(shù)領(lǐng)域有較為深入的研究。

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】

在馬上消金工作期間,曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)并落地了AI算法訓(xùn)練管理中臺、人臉識別、TTS(語音識別)等多款A(yù)I相關(guān)產(chǎn)品, 輸出相關(guān)專利28篇。

在培訓(xùn)機(jī)構(gòu)做教研院教研總監(jiān)期間,設(shè)計(jì)、修改、審核該機(jī)構(gòu)的IT技術(shù)類課程大綱,并錄制過11門版權(quán)視頻課程,例如《元宇宙產(chǎn)品如何正確落地》、《Web3網(wǎng)站開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》、《個(gè)人數(shù)據(jù)NFT化發(fā)展趨勢》、《企業(yè)軟件低代碼開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》、《前端全鏈路優(yōu)化》等等;

從事職前培訓(xùn)講師期間,培訓(xùn)班次40+,培訓(xùn)人次2萬余人。

在做軟件工程師期間,曾開發(fā)過的建設(shè)銀行、郵政儲蓄銀行、北京銀行、河北銀行、天津銀行、天津農(nóng)商銀行、常熟銀行等銀行的多個(gè)項(xiàng)目。

【培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)】

職前培訓(xùn)講師——培訓(xùn)班次40+、培訓(xùn)人次2萬余人。

孔老師在擔(dān)任IT培訓(xùn)行業(yè)排名第一的公司的培訓(xùn)講師期間,成為該機(jī)構(gòu)的A級講師,設(shè)計(jì)、開發(fā)前后端開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)課程5門,授課班次40+,培訓(xùn)人次2萬余人。

培訓(xùn)機(jī)構(gòu)教研院教研總監(jiān)——設(shè)計(jì)、錄制技術(shù)類版權(quán)課程11門。

孔老師在擔(dān)任IT培訓(xùn)行業(yè)頭部公司的教研院教研總監(jiān)期間,設(shè)計(jì)、修改、審核該機(jī)構(gòu)的IT技術(shù)類課程大綱并錄制過11門版權(quán)視頻課程,并負(fù)責(zé)公開課與對外的企業(yè)授課,曾為聯(lián)通講授《數(shù)字化轉(zhuǎn)型》課程、曾為成都民航物流講授《Web3.0通識》課程。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型及AI應(yīng)用類課程——華為返聘4期,6家銀行,2家返聘,國網(wǎng),郵政,航空航天,移動(dòng),電信,健康醫(yī)藥等大公司選擇。

孔老師在2024年先后被華為返聘4次,做《數(shù)字化轉(zhuǎn)型》課程講授。為6家銀行提供《數(shù)字化金融戰(zhàn)略》、《金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型》以及《AI工具應(yīng)用》;為中國郵政進(jìn)行了《數(shù)字化、人工智能新 趨勢及行業(yè)應(yīng)用》;并且為國網(wǎng),航空航天,中移動(dòng),電信等大型公司進(jìn)行《數(shù)字化轉(zhuǎn)型》及《AI應(yīng)用賦能》等課程的授課。

【部分咨詢案例】

客戶公司培訓(xùn)咨詢內(nèi)容培訓(xùn)成果

北京農(nóng)商銀行(2024)《數(shù)字化金融戰(zhàn)略及生態(tài)圈建設(shè)》培訓(xùn)數(shù)字化金融戰(zhàn)略的前瞻性課程

宜昌電信(2024)

《AIGC工具訓(xùn)練營》

培訓(xùn)電信員工在日常工作中使用AIGC工具提效

新時(shí)代健康產(chǎn)業(yè)集團(tuán)(2024)《AIGC軟件開發(fā)全流程賦能》培訓(xùn)軟件工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、測試工程師使用AIGC工具編程、測試、編寫文檔

四川郵政(2024)

《未來已來 -數(shù)字化、人工智能新 趨勢及行業(yè)應(yīng)用》人工智能通用知識內(nèi)容培訓(xùn)

鄭州煙草(2024)

《如何有效利用AI工具進(jìn)行文檔編寫、數(shù)據(jù)分析》人工智能知識與工具培訓(xùn)

工行上海自貿(mào)區(qū)分行(2024)

《AIGC工具訓(xùn)練營》培訓(xùn)行方支行網(wǎng)點(diǎn)科技員及 部室科技人員aigc工具的應(yīng)用

中關(guān)村軟件園人才基地(2024)人工智能數(shù)字發(fā)展與行業(yè)應(yīng)用高級研修班《人工智能發(fā)展趨勢及行業(yè)應(yīng)用》培訓(xùn)中關(guān)村軟件園內(nèi)的企業(yè)高管與全國多家高校老師人工智能相關(guān)知識與最新的行業(yè)信息。

中國鐵塔(2024)中國鐵塔東三省區(qū)域人員能力提升培訓(xùn)班《通訊行業(yè)中的AIGC應(yīng)用賦能》使用AIGC賦能該公司區(qū)域人員的辦公場景,使企業(yè)降本增效。

武漢蘇泊爾(2024)武漢蘇泊爾中高管研修班《制造業(yè)的人工智能發(fā)展與應(yīng)用》為蘇泊爾中高管提供人工智能反向的賦能建議與參考

山東省工業(yè)和信息化廳(2024)山東省政企數(shù)字化專員培訓(xùn)班《向華為學(xué)習(xí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》數(shù)字化轉(zhuǎn)型課程授課

中國聯(lián)通

(2023年)數(shù)字化轉(zhuǎn)型自主研發(fā)的低代碼課程。

民航物流

(2023年)Web3.0產(chǎn)品創(chuàng)新方向

區(qū)塊鏈方向的專利編寫區(qū)塊鏈與物流行業(yè)相結(jié)合所產(chǎn)生的創(chuàng)新點(diǎn)

【愿景使命】

通過數(shù)字化、智能化賦能企業(yè),幫助企業(yè)降本增效,發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。通過先進(jìn)的思想、先進(jìn)的技術(shù)、先進(jìn)的工具賦能職場人士,從傳播知識中實(shí)現(xiàn)自己價(jià)值的升華。

【授課風(fēng)格】

專業(yè)性強(qiáng):憑借在行業(yè)中、高超的專業(yè)技術(shù)、過硬的實(shí)操技巧、成功推廣的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),成為全行業(yè)績效管理的引領(lǐng)者;

風(fēng)趣幽默:輕松愉快,深入淺出;生動(dòng)活潑,通俗易懂;談笑風(fēng)生,印象深刻。

實(shí)用落地:憑借十余年豐富的工作經(jīng)驗(yàn)、成功案例資源,成為管理實(shí)戰(zhàn)、實(shí)操、實(shí)用、實(shí)施專家;

【主講課程】

AI工具通用辦公:

《DeepSeek引領(lǐng)的AI浪潮--AI通識及使用技巧》高返聘

《利用kimi、豆包的高效提問—讓AI成為萬能助理》高返聘

《AIGC工具賦能訓(xùn)練營-生成式AI讓工作效率起飛》高返聘

AI工具場景應(yīng)用:

《財(cái)務(wù)人員的AIGC工具課—從數(shù)據(jù)到財(cái)務(wù)報(bào)表的效率爆炸》

《人力的AIGC工具課—從招聘到人事報(bào)表的高效賦能》高返聘

《法律人的AIGC工具課—從條文查詢到大量合同修訂的快速助手》

《銷售的AIGC工具課—從溝通到個(gè)人品牌的速成教練》

《運(yùn)營、客服的AIGC工具課—從拉新到客戶滿意度的高效助手》

數(shù)字化轉(zhuǎn)型:

《中小企業(yè)低成本數(shù)字化轉(zhuǎn)型—企業(yè)降本增效的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑》

《決策有依—企業(yè)從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變革》高返聘

《向華為學(xué)習(xí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型—企業(yè)自上而下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路》高返聘

《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型訓(xùn)練營—數(shù)據(jù)、人治、數(shù)資、戰(zhàn)略、技術(shù)規(guī)劃五維合一的數(shù)字化變革與實(shí)踐》

金融科技:

《金融數(shù)字化革命的必然趨勢--金融科技發(fā)展的普惠金融方向》高返聘

《透視虛擬經(jīng)濟(jì)未來--元宇宙技術(shù)帶來的變革與其在銀行業(yè)的應(yīng)用》

《下一代互聯(lián)網(wǎng)Web3.0帶來的金融科技變革--企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的未來方向》高返聘

《以人工智能為核心的金融科技數(shù)智化革命--人工智能在金融科技領(lǐng)域的應(yīng)用與實(shí)踐》

《數(shù)字化變革下的銀行營銷--銀行數(shù)字化與社區(qū)運(yùn)營》高返聘

《透視未來、一馬當(dāng)先--去中心化金融DeFi全面觀察》

數(shù)字資產(chǎn):

《先知先覺的資產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變—企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化變革與實(shí)踐》

《后數(shù)字化時(shí)代的變革—企業(yè)數(shù)據(jù)要素話與個(gè)人數(shù)據(jù)NFT化》

《虛擬經(jīng)濟(jì)未來--元宇宙技術(shù)原理與應(yīng)用》

【服務(wù)客戶】

金融類:交通銀行(多返聘)人民銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、天津銀行、河北銀行、常熟銀行、易方達(dá)基金 、工行上海自貿(mào)區(qū)分行、農(nóng)商銀行

通信類:華為(4次返聘)、中國移動(dòng)、中國電信、聯(lián)通研究院(多返聘)、亞信中國、中國鐵塔

制造業(yè)類:中船重工、BOE、富士康、梅賽德斯奔馳、一汽大眾、西門子、蘇泊爾

信息技術(shù)及其他類:中關(guān)村軟件園,國家電網(wǎng)(多返聘)、四川郵政(多返聘)、健康醫(yī)藥(多返聘)、航空航天、成都民航

【學(xué)員評價(jià)】

孔老師真是認(rèn)真負(fù)責(zé),畢業(yè)典禮前天,同學(xué)們組織活動(dòng),都沒來上課,孔老師就自己對著教室把課錄成視頻發(fā)給同學(xué),感動(dòng)!

----某IT培訓(xùn)訓(xùn)練營9期班長王智鵬

孔老師講課風(fēng)趣幽默,特別能調(diào)動(dòng)同學(xué)們的積極性,每天上課都跟單口相聲一般,解決同學(xué)不懂的問題也比較耐心,跟著孔老師學(xué)習(xí)真是。

----某IT培訓(xùn)訓(xùn)練營10期班長趙強(qiáng)

孔老師的課程內(nèi)容專業(yè)度極強(qiáng),跟著孔老師學(xué)習(xí)真是受益匪淺,特別在Web3的產(chǎn)品發(fā)展方向上,給了我們創(chuàng)新的靈感。

----成都民航物流HR康琳

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李皓明老師 職場效能提升專家 12年團(tuán)隊(duì)管理與項(xiàng)目管理實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 10年企業(yè)大學(xué)與人才培養(yǎng)體系建設(shè)實(shí)戰(zhàn)...

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