人工智能时代精益班组建设与数字化赋能
适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。
人工智能时代精益班组建设与数字化赋能
精益班组现场管理需要现场演练支撑，对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确
授课讲师：
王大伟 · 精益智造与供应链效能提升专家
可选交付版本
不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。
AI人工智能时代精益班组建设与数字化赋能
1天交付版本，适合按培训时长压缩或展开课程内容。
课程大纲
课程总览
内容重点
- 课程导入：视频案例《德国安贝格智能企业的24小时》
AI人工智能基本技术
一、工业革命四阶段发展
- 核心差异：从固定流水线到动态配置生产资源（案例：大众汽车柔性产线）
二、AI技术的核心应用
- 智能决策：生产排程优化（APS系统）
- 预测性维护：设备故障预警（准确率＞92%）
- 视觉质检：缺陷识别效率提升
- 工艺优化：深度学习驱动参数自适应
二、关键技术落地路径
- 工业大数据闭环：数据采集→边缘计算→云端分析→反馈执行
- 数字孪生：虚拟仿真优化实体生产（案例：西门子安贝格工厂）
精益班组现场管理
一、精益生产理念导入
- 1. 精益生产的起源与发展历程
- 2. 精益生产的核心思想
- 1. 价值；增值与非增值
- 2. 价值流
- 3. 流动
- 小组分析：图片展示流动与非流动的差异
- 4. 拉动式生产
- 案例：看板式后拉生产方式案例
- 5. 追求完美
- 案例分析：传统的产品市场与生产过剩的现实
二、精益班组长的技能要求
- 1. 专业知识
- 2. SIPOC流程技能
- 3. PDCA管理
- 4. 标准化和例外管理
- 5. T型思维
- 5. W1H与4M1E工具
安全事故预防体系构建
一、根基：安全教育到位
二、核心：有效对策与标准化
- 对策完善与标准化： 作业标准化、推行5S管理、建立清晰岗位说明书
三、保障：安全意识深化与检查到位
- 安全检查严格执行
- 班组：天天安全监督、记录、点检
- 车间：周、月、季及长假安全检查必须到位
- 安全管理铁律： 做事不做人，做人不要事 - 严管厚爱，不讲情面
四、防线：规范穿戴与正确使用劳保用品
- 劳保穿戴总要求： 正确穿着、防卷入、便行动、特殊作业特殊防护
- 关键劳保用品详解
- 安全帽（作用、正确佩戴要点）
- 防护眼镜（防打击、防紫外线/强光、防液体、防尘烟）
- 防护鞋（绝缘、防砸、防刺穿、耐酸碱等选用）
- 防护手套（线手套、绝缘手套、焊工手套、防割手套）及禁止使用场景（钻床等）
安全卫生关键实施指南
一、厂内安全通行： 避让车辆（卷帘门、路口确认、不穿行、避让行驶设备）
二、4S管理： 整理、整顿、清扫、清洁 - 安全高效的基础
三、设备危险性认知与操作： 卷入、夹伤风险；遵守操作规程；定人定机；检修挂牌上锁
四、防触电要点： 视不明为有电、勿触裸露部分、勿湿手操作、关好电柜门、设备可靠接地、移动设备先断电、问题上报
五、加工作业安全： 通用规程 + 专项要求（电钻/砂轮机、压力机/剪板机、点焊、机器人、天车/电葫芦、电瓶车等）
六、安全装置： 不拆除、不失效、故障即报、勿入危险区
七、设备异常处理： STOP - CALL - WAIT (停-叫-等)
八、专项作业安全：
安全事故应急处理与安全素养
一、事故定义与处理流程
- 事故定义：即使轻微伤害（划伤、摔倒、刺伤）
- 报告流程：当事人/现场人员 → 班组长 → (重伤)主任/科长
二、安全技能与知识
- 安全标识识别
- 安全色：红（禁止停）、黄（警告）、蓝（指令）、绿（安全通行）
- 安全标志：示例讲解（禁止吸烟、注意安全、必须戴安全帽等）
- 交通安全： 遵守规则，平安出行
三、塑造三不安全素养
- 我不受伤：遵守规程 + 注意环境
- 我不伤及别人：操作前确认环境（他人安全即自己安全）
- 不被别人伤害：发现危险源及时清除/报告
四、班组长安全管理箴言： 生命与安全一线牵，安全与幸福两相连；严管即是厚爱
- 课程小结
- 1. 如何利用数字化技术对日常中遇到的问题进行分享，体现问题呈现的逻辑性和专业性
- 2. 如何利用数字化技术AI大模型等先进的技术提高管理工作的效率
- 3. 安全管理和员工安全素养养成
- 4. 下一步计划
- 1. 如何利用AI大模型工具制作员工培训材料和工作汇报？
- 2. 如何让员工做到不被伤害，不被他人伤害，不伤害他人的3不原则
适合对象
车间主任、生产工程师、一线班组长、储备班组长、一线作业员
课程定位
AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题
核心收益
- 场景边界更清楚：精益生产中的各类管理工具与方法，提高工作执行的规范性和效率
- 建立数据驱动改善意识，掌握AI工具在消除浪费、优化流程中的落地应用
- 运用AI辅助根因分析、模型优化生产参数，实现从经验判断到数据决策的跨越
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- 人工复核有抓手：班组长的法律责任与安全管理红线，理解其相互关系及安全是入口的理念
- 场景边界更清楚：系统化的安全事故预防策略，提高对策有效性与标准化水平、树立安全意识
- 提示与校验更稳定：安全卫生实施关键要点和安全事故处理流程与报告机制
课程背景与交付信息
在AI与数字化技术迅猛发展的新时代，企业不仅面临成本、质量、效率、安全的传统挑战，还需应对快速迭代的技术变革与市场需求。班组作为企业运营的基石，其管理模式亟需从传统经验驱动转向数据驱动和智能化协同的创新思维方式。传统班组管理中的流程冗余、信息孤岛、响应滞后等问题，在数字化浪潮下愈发凸显，而AI技术的融入为消除浪费、优化决策、赋能基层团队提供了全新路径
如何将班组长打造为数智化先锋，使其掌握AI工具与数字化管理能力，成为企业转型升级的关键。本课程将精益思想与AI、数字化技术深度融合，通过智能分析、实时协同、预测性管理等手段，重构班组管理模式
课程聚焦精益+数字+安全三管齐下引擎驱动，帮助企业在降低隐性成本、提升质量稳定性、加速问题响应等方面实现突破，打造适应AI时代的高效、敏捷、自驱型数字化班组
课程时间
1天，6小时
授课方式
讲师讲授、视频互动、案例分析、AI软件演示、实操演练、小组游戏
课程工具
《5S管理工具套表》 《作业组合票》 《流程分析表》 《生产能力票》 《标准作业票》 《标准时间观察表》 《目视化清单》 《现场浪费巡视表》 《A3报告》
课程内容重点
01AI人工智能基本技术
02精益班组现场管理
03传统的产品市场与生产过剩的现实
04安全事故预防体系构建
05安全卫生关键实施指南
06安全事故应急处理与安全素养
讲师介绍
王大伟
精益智造与供应链效能提升专家
精益生产管理实战专家，二十余年世界500强实战经验。主导700+精益项目，累计实现降本增效业绩137亿美金。精通精益生产、智能制造与供应链管理，致力于通过AI技术与数字化工具赋能制造业效能提升
查看讲师主页课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
车间主任、生产工程师、一线班组长、储备班组长、一线作业员。
学习这门课可以获得什么收益？
掌握精益生产中的各类管理工具与方法，提高工作执行的规范性和效率；建立数据驱动改善意识，掌握AI工具在消除浪费、优化流程中的落地应用。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用讲师讲授、视频互动、案例分析、AI软件演示、实操演练、小组游戏，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
