《AI赋能工程项目管理：从PMP到智能建造实战》培训课程

 

培训对象

• 工程行业项目经理、技术负责人、施工管理人员

• 工程设计、造价、监理等从业人员

• 企业信息化/数字化部门人员

• 希望用AI提升工程管理效率的从业者

• （学员基础：了解基本工程项目流程，无AI编程经验要求）

 

培训目标

• 夯实管理基础：系统掌握PMP及国内工程项目管理核心知识体系

• 掌握AI工具：理解DeepSeek等AI工具在工程管理全流程中的应用场景

• 实现流程落地：学会在项目启动、规划、建设、监控各阶段应用AI提效

• 精通专业应用：掌握AI辅助3D设计、工程量估算、造价核算等专业技能

• 了解行业实践：通过标杆企业案例，学习AI在工程管理中的实际落地经验

• 规划智能升级：了解工程AI应用难点与解决方案，制定企业智能化转型路径

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培训内容

模块一：项目管理基础与AI认知

1. PMP与国内工程项目管理核心知识

• PMP五大过程组、十大知识领域精讲

• 工程行业项目管理特点：现场复杂性、多方协同、变更频繁、安全质量要求高

• 国内工程管理特色：全过程咨询、全生命周期管理、不同项目类型管理差异

• 传统软件信息化在工程管理中的应用现状：OA、ERP、项目管理系统、BIM平台

2. DeepSeek基础与工程项目管理应用场景

• DeepSeek大模型核心能力：长文本处理、逻辑推理、多模态识别、代码生成

• 工程项目管理中AI典型应用场景全景图：文档处理、进度优化、成本测算、风险预警、设计辅助

• 实操：DeepSeek快速上手——注册、界面熟悉、基础对话技巧

3. AI如何重构工程项目管理核心要素

• AI对项目十大知识领域的影响：范围、进度、成本、质量、风险等

• AI在项目全生命周期（前期→建设→运维）的介入节点与价值

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模块二：AI在项目全流程中的落地实战

4. 项目前期阶段：启动与规划中的AI应用

• 可行性研究辅助：AI快速分析类似项目数据，生成可研报告框架

• 团队成员能力评估：AI分析简历与历史项目数据，推荐最优团队组合

• 项目章程与初步范围定义：利用AI生成项目章程草案

• 实操：输入项目基本信息，让AI生成初步可研报告框架

5. 项目建设阶段：范围、进度、质量、成本管理

• 范围管理：AI辅助创建WBS，自动识别范围变更影响

• 进度计划：AI基于历史数据优化施工网络计划，关键路径智能识别

• 质量管理：AI辅助编制质量检查表，图像识别自动识别施工缺陷

• 成本管理：AI实时关联工程量与单价，自动计算成本偏差

• 实操：上传项目WBS草稿，让AI优化并提出遗漏项建议

6. 项目建设监控阶段：计量、风险、变更管理

• 项目计量：AI辅助审核计量报表，自动比对施工图与现场数据

• 风险管理：AI分析项目风险登记册，预测高风险环节并建议应对措施

• 变更管理：AI自动评估变更对工期、成本、资源的影响，生成变更影响报告

• 实操：输入变更描述，让AI快速生成变更影响分析简报

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模块三：AI在工程专业领域的深度应用

7. AI辅助3D设计软件学习与应用

• 传统设计软件学习痛点：Revit、Civil 3D、SolidWorks学习曲线陡峭

• AI辅助学习：自然语言指令生成操作步骤、自动解释错误提示、优化建模流程

• 实操演示：让AI生成“如何在Revit中创建参数化族”的详细教程

8. AI驱动快速制图与工程量估算

• 快速制图：AI根据草图或需求描述，自动生成CAD图纸初稿

• 工程量估算：AI识别图纸，自动计算土方、钢筋、混凝土等工程量

• 概算/核算快速计算：AI关联工程量与造价信息，生成初步概算

• 冲突点模拟：AI对工期与变更冲突点进行提前模拟，提出优化建议

• 实操：上传简单CAD图纸，让AI识别并估算主要工程量

9. 国产工程软件的AI功能深度解析

• 广联达BIM：AI辅助建模、碰撞检查自动优化、施工模拟智能推演

• 同望造价：AI辅助定额套用、材料价格预测、造价偏差分析

• 卫星遥感与无人机巡检：遥感影像AI识别进度变化，无人机巡检AI识别安全隐患

• 目标：实现工程项目管理的自动化巡检与智能预警

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模块四：行业实践与智能化转型

10. 标杆企业AI应用案例深度剖析

• 某铁路集团案例：AI辅助隧道施工风险预警、进度动态优化、质量图像识别

• 某建筑集团公司案例：AI赋能多项目资源调度、成本实时监控、无人机自动巡检

• 案例复盘：成功关键因素与可复制经验

11. 工程AI应用产品与智能体介绍

• 在原有工程信息化软件基础上，结合业务流程的智能体产品：

  • 智能投标助手：自动分析招标文件，生成投标方案框架

  • 智能合同审查：AI识别合同风险条款，提出修改建议

  • 智能进度管家：自动跟踪进度偏差，预警滞后风险

  • 智能安全员：视频监控实时识别安全隐患并报警

• 产品选型建议：根据企业规模与业务特点选择合适AI工具

12. 工程AI应用难点及应对方案

• 核心难点：工程项目管理业务标准化程度低，每个项目独特性强

• 应对策略：

  • 在产品平台基础上定制：选择可配置的AI平台而非固定功能产品

  • 知识库沉淀：建立企业专属的工程案例库、规范库、经验库

  • 分步实施：从高频、重复场景切入，逐步扩展

  • 人员培养：培养“懂工程+懂AI”的复合型人才

• 课程总结与答疑：针对学员实际项目问题进行现场解答

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