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《AI 赋能智慧管理》 -航空公司管理人员培训大纲 一、课程背景 随着全球航空业的数字化转型加速，人工智能技术已成为提升管理效率、优化运营流程、降低风险的核心驱动力。航空公司面临日益复杂的运营环境，需借助AI工具实现数据驱动的智慧决策。DeepSeek作为国产领先的AI工具，具备强大的逻辑推理、多轮对话和实时联网能力，尤其在中文语境下表现卓越，是航空领域实现智能管理的理想选择。本课程结合航空行业特性，系统讲解AI技术发展、DeepSeek实操技巧及AI在航空领域的创新应用，助力管理人员从传统管理模式向智能化管理升级。 二、课程目标 认知目标： 1. 理解AI技术发展现状及在航空领域的核心价值。 2. 掌握DeepSeek的核心功能与适用场景。 技能目标： 1. 熟练使用DeepSeek进行数据分析、流程优化及风险预测。 2. 掌握AI提示词编写技巧与工具协同应用方法。 应用目标： 1. 结合航空业务场景，设计AI解决方案优化机场运营。 2. 独立完成复杂任务的AI工具部署与结果优化。 三、课程对象 航空公司中高层管理人员（如运营总监、部门经理、机场调度主管等）。 需具备基础办公软件操作能力，无需编程背景。 四、课程时长 总时长：2天，每天6小时，共12小时。 时间分配： 理论讲解：30%（3.6小时） 案例演示：30%（3.6小时） 实操练习：30%（3.6小时） 综合评比：10%（1.2小时） 五、授课方法 1. 理论讲解：结合航空行业案例，解析AI技术与DeepSeek功能。 2. 沙盘推演：模拟机场运营场景，设计AI优化方案。 3. 分组实操：以小组为单位完成数据分析、报告生成等任务。 4. 即时反馈：讲师实时指导，优化操作流程与输出结果。 5. 工具包支持：提供《DeepSeek航空场景提示词库》《AI风险预测模型模板》。 六、课程内容（四级目录） 第一天：AI基础认知与工具实操 模块一：AI技术发展与航空领域应用（1小时） 1.1 AI技术演进与行业趋势 1.1.1 AI发展历程：从自动化到生成式AI 1.1.2 AGI（通用人工智能）对航空业的潜在影响 1.2 AI在航空领域的创新应用案例 1.2.1 客户服务：AI客服与智能票务系统（如东航“智能小东”） 1.2.2 航班调度：AI驱动的动态航线优化（案例：达美航空AI调度系统） 1.2.3 安全监控：AI故障预测与机务维护（案例：波音Predictive Maintenance） 1.3 航空行业痛点与AI解决方案 1.3.1 数据孤岛问题：AI如何实现多源数据整合 1.3.2 运营效率瓶颈：AI在资源调度中的应用场景 模块二：DeepSeek基础使用与高效提问技巧（3小时） 2.1 DeepSeek核心功能解析 2.1.1 实时联网搜索与结构化输出（航班数据抓取示例） 2.1.2 多轮对话与逻辑推理（模拟航班延误原因分析） 2.2 提示词编写方法论 2.2.1 CAST模型： Context（背景）：明确业务场景（如“分析某时段机场客流数据”） Action（行动）：指定任务类型（如“生成客流预测报告”） Style（风格）：设定输出格式（如“表格+可视化图表”） Tone（语气）：匹配受众需求（如“管理层简报需简明扼要”） 2.2.2 航空场景提示词模板库（示例：“用DeepSeek预测台风对航班准点率的影响”） 2.3 实操：AI工具初体验 2.3.1 注册与界面操作 2.3.2 小组任务：用DeepSeek生成《XX机场月度运营简报》 模块三：AI在办公场景的实战应用（2小时） 3.1 数据整理与分析 3.1.1 航班数据清洗与统计（指令示例：“整理过去半年航班延误原因分类”） 3.1.2 动态仪表盘生成（案例：用AI自动生成Power BI可视化看板） 3.2 AI辅助决策报告撰写 3.2.1 一键生成PPT框架（示例：“输出《智慧机场建设方案》PPT大纲”） 3.2.2 报告内容扩写与校对（案例：AI优化安全风险评估报告） 3.3 智能会议管理 3.3.1 AI会议记录与重点提取（工具：通义听悟+DeepSeek） 3.3.2 任务自动分配与跟踪（指令：“根据会议内容生成责任人清单”） 第二天：AI驱动流程优化与风险预测 模块四：AI在机场运营中的流程优化（2小时） 4.1 资源调度优化 4.1.1 登机口分配模型（案例：AI动态匹配航班与登机口） 4.1.2 行李分拣效率提升（指令：“设计基于AI的行李分拣优先级算法”） 4.2 旅客流线优化 4.2.1 基于实时数据的安检通道调度（案例：阿姆斯特丹机场AI调度系统） 4.2.2 旅客行为预测与服务推荐（示例：“预测 高峰时段餐饮需求”） 模块五：AI在航空风险预测中的应用（2小时） 5.1 安全风险建模 5.1.1 机械故障预测（案例：空客Skywise平台） 5.1.2 天气影响评估（指令：“分析台风路径对航班取消率的关联性”） 5.2 运营风险管控 5.2.1 航班延误成本预测（工具：DeepSeek+Excel函数联动） 5.2.2 突发事件的应急响应模拟（沙盘演练：AI生成备降方案） 模块六：综合实操与课题评比（2小时） 6.1 课题任务发布 任务示例：“设计AI驱动的XX机场暑运高峰期优化方案” 要求：包含数据分析、流程优化、风险预测三部分 6.2 小组协作与成果输出 6.2.1 使用DeepSeek完成工作数据分析以及表格制作 6.2.2 生成PPT汇报与可视化图表 6.3 成果展示与评分 评分标准：创新性（30%）、可行性（40%）、AI工具应用深度（30%）
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