AI经理

AI 战略规划与体系搭建 1.1结合造纸行业特性（制浆、抄纸、后加工、能耗、仓储等），制定集团 3-5 年 AI 发展路线、年度 AI 工作规划，明确短期见效、中期攻坚、长期布局项目优先级；
1.2搭建集团 AI 技术体系、数据治理体系与项目管理规范，对接现有SAP、MES、SRM、CRM、WMS、DCS/IOT 等 IT 系统，避免重复建设，保障 AI 技术落地适配集团现有架构；
1.3跟踪工业 AI 前沿技术，评估大模型、机器视觉、时序建模、数字孪生等技术在造纸场景的应用价值，输出可行性报告并推动试点落地。 团队管理与人才建设 2.1负责 AI 团队（算法、项目、数据方向）的搭建、招聘、培养与绩效管理，制定团队能力提升计划，打造兼具技术能力与业务思维的工业 AI 团队；
2.2搭建团队工作机制、协作流程与知识沉淀体系，组织技术分享、项目复盘，提升团队整体战斗力；统筹团队日常工作分配、进度跟踪与风险把控。 AI 项目全生命周期管理 3.1深度对接各业务部门（生产、质检、设备、物流、采购、财务、人资、环保等），挖掘核心痛点，梳理 AI 需求，输出可落地的解决方案、技术选型与 ROI 测算报告，推动项目立项与资源审批；
3.2主导重点 AI 项目落地，涵盖原料检测、设备预测性维护、能耗优化、智能仓储调度、供应链需求预测等造纸核心场景，统筹项目计划制定、资源协调、过程管控、问题攻坚；
3.3负责项目实施、上线推广与效果复盘，监控模型运行稳定性，推动模型迭代优化，保障项目达成效率提升、能耗降低、非停减少、成本节降等可量化业务目标。 跨部门协同 作为集团 AI 对接人，对接集团、各基地负责人及业务部门负责人，将技术语言转化为业务价值，争取业务资源支持，推动跨部门、跨基地 AI 项目协同落地 数据治理与安全管理 5.1统筹工业数据治理工作，解决生产数据分散、质量差、孤岛严重等问题，规范数据采集、清洗、标注、存储流程，构建支撑 AI 模型训练的高质量数据底座；
5.2严格遵守集团数据安全、工业网络安全要求，落实制造业安全标准（IEC 62443），制定 AI 系统故障应急预案，规避数据泄露、算法合规等风险，制定应急预案（如AI系统故障时切换人工流程）。