企业架构如何更好支撑手机行业端到端流程和价值实现

今天这篇文章我想重点讲下如何通过 DeepSeek 辅助来进行系统化的新知识学习，包括快速的切入一个新行业和新领域。

在前面的文章分享我将重心放在了 AI 工具方面的使用上面，但是实际 AI 更大的用处是辅助你学习，辅助你快速的切入一个新领域。构建你自己的学习、实践和复盘的持续迭代闭环体系。

1. 构建知识地图 + 学习路线规划

在讲我后面复杂的案例输出前，我先讲一个比较通用化的适合每一个人的基于 AI 辅助学习的思路和方法。简单来讲分为三个关键点：

1. 构建领域知识地图
2. 交代你现在的水平
3. 指定目标后让 AI 辅助规划学习路线和学习计划

简单来说就是：如果你不知道你要到哪里去，给你一张地图也没有用。如果我不知道你原来在哪里，我也无法给你确切的路线。

那一个程序员想要系统学习微服务架构设计和开发的知识来举例：

• 首先，让 AI 输出该领域的知识体系结构，参考提示如下：
  

  请帮我系统化的总结下微服务架构的知识体系结构，细化到三级子目录，同时以 Markdown 源代码文件方式输出。

在输出了 Markdown 格式的代码后，我们很容易结合其它在线作图工具将其转化为思维导图的呈现方式如下：

• 其次，让 AI 详细制定具体的学习计划。提示语如下：
  

  我现在有 3 年的 Java 开发经验，熟悉 Java 编程语言，原来采用 jQuery + SpringMVC 进行系统开发。我现在想详细学习和掌握微服务架构设计和开发。请帮我制定详细的学习计划和路线。按 2 个月时间制定，细化到每周的工作，以表格方面输出。包括时间周次，学习主题，具体内容。注意要体现学习实践中的实操和验证。

注意在这里的提示语一定要体现目标 + 约束 + 背景三个方面的核心内容。方便 AI 输出理解你当前能力，适配你的学习计划，类似如下：

这个计划可以做到足够细。前面是每周计划，在当周你还可以让 AI 进一步拆分到每天的学习计划。同时不仅仅是学习，还可以让 AI 辅导你实践和练手，完成后再对你进行测试和考察。以形成一个完整的闭环。

AI 就是一个私人老师，而且足够的有耐心。只要你把你个人历史背景知识说的足够细，那么 AI 给你的学习计划就越有针对性。

还有一点我不知道大家注意到没有，就是在让 AI 辅导你学习的时候，AI 工具会根据和你的交互，你提出的问题难易程度，自动的了解你当前的水平，并改进后面的学习建议。只要你和 AI 沟通交互的越多，那么 AI 就越了解你，AI 这种强大的因人而异的自适应调整能力才是最重要的。

2. 学习 – 从观察者到洞察者

对于 IT 咨询顾问，大家估计都经常面临一个问题，就是虽然有多年的业务或技术积累。但是当进入到新行业的咨询的时候，前期仍然需要花大量时间熟悉新行业。或者说甲方客户认可你的技术经验，但是你很难跟客户谈到一起，客户认为你不懂他们所在的行业。

波特的企业价值链理论从来没有变过，但是真正落地到不同的行业实践，仍然有大量的行业特质和差异化因素。即使都是制作行业还是离散制造和流程制造的大区分。哪怕都是离散制造，做 B 端企业装备制造的和快消品手机制造的又有千差万别。

所以现在的问题是，我懂通用的业务流程框架、价值链、业务模型、供应链、产品研发和市场营销。但是我应该如何快速的去了解一个新的行业？

要做到这点，不仅仅是 AI 辅助学习，而是在这里引入一个关键就是企业架构模型和思想。简单来说企业架构就是一个企业涉及到业务、流程、组织、IT 的高度浓缩模型。你了解了某一个行业或企业的企业架构模型，你基本就了解了这个行业最核心的商业运行逻辑。

而企业架构的核心逻辑又在哪里呢？在我谈《禅和摩托车的维修艺术》这本书的时候经常就谈到，在对世界的理解中存在两类人：

1. 一类是浪漫派
   • 更像是一个观察者，更多是在意外在的感受，驱动的是右脑思维；
2. 一类是古典派
   • 更像是一个洞察者，更多是在分析事物内在的运转逻辑，驱动的是左脑思维。

对于任何新知识的学习，要想深入，就必须做洞察者。那么对于一个新行业的熟悉和切入同样的道理。

我们的重心并不是这个行业最顶层的价值流图，而是更加希望了解企业从市场需求到价值交付的整个全过程中，究竟经历了内部哪些组织、哪些业务组件、哪些 IT 系统，同时这些组件之间是如何集成、高度协同的运转，来最终完成价值输出的目标的。

• 观察者 在意外在行为
• 洞察者 在意内在观察

而对任何一个复杂系统的了解，就是从观察者到洞察者核心思维的转变。

系统外在行为 = 系统内在组件化 + 组件间关系

当我把上面这个公式真正理解后，你其实就不再是一个简单的浪漫派，而是一个系统思考者。

3. 实践 – AI + 企业架构辅助新行业学习

最后一个部分，我尽量直接给大家呈现 DeepSeek 最终的一些输出结果。我更多的是写问题和提示语。从整个和 AI 的对话中，大家可以多思考，如何可以借助 AI + 企业架构思维快速地去熟悉一个新行业。

3.1 深入理解手机行业的端到端业务流程

整个理解我们拿手机行业来举例，我个人没有做过手机行业，所以更加能够体现这种方式的真正价值。

先看以下最开始的提示语，尽可能把背景和问题交待清楚，如下：

提示语：

对于一个手机生产制造商，有哪些关键的端到端业务流程。

• 我理解的端到端流程往往是跨越了企业多个业务部门的流程，是从需求提出到产品服务交付的流程，是从问题提出到解决的闭环流程，是为企业能够提供价值创作和增值的关键流程。
• 请结合手机制造行业特点和业界主流的流程框架和最佳实践综合进行分析输出给我。包括流程名称、流程描述、流程涉及到的业务部门等。

下面是 AI 给我的完整输出：

可以看到，AI 的输出还是相对完整，基本将端到端流程进行了拆解，细化到关键的阶段、活动、关键的职能部门参与者。

3.2 IT 系统规划支撑业务流程

为了实现这个端到端流程，那么一定需要 IT 系统的支撑。因此基于企业架构的思路，我们让 AI 帮我输出对于支撑上面业务流程的 IT 系统规划。

具体提示语如下：

基于你上面分析，帮我输出以下系统的业务功能清单。细化到三级功能，包括功能描述，表格方式列出。

其中包括：

• ERP 系统
• SRM 系统（供应商管理，溯源，认证，考核评估等）
• SCM 供应链系统（采购管理为核心）
• WMS（统一物流）
• MES 系统
• 电商平台
• TMS 运输系统
• PLM 系统
• CRM 系统（客户管理，销售管理，销售计划）
• APS 系统（需求计划，供应链计划，高级计划排程）
• 渠道管理系统（管理渠道商和分销商）

下面是 AI 对 IT 支撑系统的规划输出。

大家注意，上面对于系统的规划相对比较粗。但是这个没有问题，我们可以接着和 AI 交互，让 AI 输出特定系统更加详细的系统功能架构规划。

提示语：

感觉你输出的不全，现在只输出 WMS 系统的完整功能清单给我。

下面是 AI 进一步的输出，包括对 MES 系统的输出。

3.3 输出业务架构能力地图

接着，我们让 AI 输出手机行业的业务架构能力地图。有了前面的多次对话和交互后，AI 也基本清楚了我需要的内容。

提示语：

好的，请按企业架构规划设计的思路，帮我整理这个手机企业的标准的业务架构能力地图。细化到 3 到 4 级，仍然是表格化输出，最末级的业务能力需要简单进行能力描述。注意输出完整内容，不要进行省略。

下面是 AI 的输出：

这个内容可能还不算特别准确，但是就拿我们去熟悉一个新行业、新领域来说，这个内容参考已经足够了。

同样我们让 AI 继续输出应用架构图的规划，如下：

进一步让 AI 输出数据架构规划图：

3.4 自动化建模与流程设计

最后，我们希望把刚才输出的端到端流程进行业务流程建模，输出完整的 BPMN 源代码，并对流程模型进行说明。

具体输出如下：

以下是手机行业订单到交付端到端流程的 BPMN 2.0 模型设计，包含跨系统交互、异常处理逻辑及关键数据对象。由于 BPMN XML 代码较长，此处提供核心流程设计框架与片段，完整代码可通过工具（如 Camunda Modeler）进一步扩展。

BPMN 2.0 核心流程设计 XML

关键流程说明

• 订单接收与验证

  • 参与方：电商平台/线下销售系统
  • 动作：接收订单，验证客户信用与地址有效性
  • 数据对象：订单 ID、产品配置（SKU）、数量、交付地址

• 库存检查与排产

  • 系统调用：ERP 库存查询接口（RESTful API）
  • 异常路径：库存不足时触发 APS 生成生产计划

• 物流调度与交付

  • 动态路径：WMS 分配最近仓库，TMS 选择最优承运商
  • 事件触发：物流状态更新（如清关完成）通过消息事件通知 CRM

模型验证与扩展建议：

• 工具支持：使用 Camunda Modeler 导入 BPMN XML 文件进行可视化验证，通过 Bizagi 补充用户任务表单与权限控制。
• 异常扩展：
  • 在质检环节添加错误边界事件，触发返工流程。
  • 在物流环节添加计时器事件（如 48 小时未送达触发预警）。
• 系统集成细节：
  • 在 <messageFlow> 中定义具体的 WebService 端点或 Kafka Topic。
  • 使用 <dataObject> 明确定义跨系统传递的数据结构（如 JSON Schema）。

如需完整代码或进一步定制化设计，可基于上述框架补充具体实现细节。

总结

以上是我上周使用 DeepSeek 对话中的一些关键内容。对于 AI 的输出我没有去做详细的检查和确认。更多的还是给大家一个关键的思路，如何借助 AI 和企业架构的思想去快速熟悉一个新行业和新领域。

同时，通过和 AI 递进式的沟通和交互，从外在行为表现过渡到内在的组件，组件之间的关系和协同。让自己从一个外在表象的观察者过渡到对原理的洞察者。

对于 DeepSeek 的深度思考过程我没有专门的截图出来，实际在和整个 AI 交互中，我发现详细学习 DeepSeek 的 CoT 思维链输出，反而是一个重要的提示自己认知和学习能力的关键。

好了，今天关于如何借助 AI 快速切入新领域的思考就分享到这里。

原文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/wMUBNwfzneZOPS5MXYeKFA