AI赋能智能制造班组管理实战

课程大纲

认识AI新时代——基层管理人员如何用AI提升管理效率

一、AI正在改变制造企业管理方式
了解人工智能在制造业中的发展趋势，以及AI辅助生产管理的应用价值。
认识AI不是替代管理人员，而是帮助班组长提升信息整理、问题分析和管理决策效率的智能助手。
从传统经验管理转向“经验+数据+AI辅助”的新型班组管理模式。
二、制造业常用AI工具体系与应用选择
掌握通用AI工具在制造管理中的应用定位，包括豆包、DeepSeek、千问、Kimi等工具特点。
了解不同AI工具适合解决的问题，包括资料总结、方案生成、数据分析、问题推理等场景。
建立“工作任务—问题类型—AI工具”的匹配方法，提高AI使用效率。
三、掌握AI提问方法，让AI真正解决工作问题
学会使用“背景+任务+要求+输出格式”的结构化提示方法，提高AI回答准确率。
掌握反问法，让AI主动补充生产问题分析所需的信息。
使用模板法，让AI按照固定格式输出异常报告、改善方案、培训资料等内容。
案例演示：
班组长如何向AI描述“设备异常、质量问题、人员培训需求”。

AI赋能生产现场管理——打造智能化班组管理模式

一、AI辅助生产计划与日常管理
利用AI整理生产任务，生成班前会安排、生产重点和工作提醒。
利用AI快速生成生产日报、周报、月度总结，提高汇报效率。
利用AI辅助优化生产协调沟通内容，提高跨部门沟通效率。
二、AI辅助现场异常处理
将生产异常信息输入AI，辅助分析问题原因和改善方向。
利用AI生成异常处理报告，实现问题描述、原因分析、改善措施标准化。
结合5Why分析法、鱼骨图分析法，让AI辅助开展问题改善。
三、AI辅助精益改善
利用AI分析现场浪费问题，辅助提出效率改善建议。
利用AI生成改善提案，包括问题背景、改善方案、预期收益。
利用AI优化改善成果汇报，提高改善项目表达质量。
案例演示：
生产线停机、交付延期、效率下降问题AI分析。

AI赋能质量管理——提升问题分析与改善能力

一、AI辅助质量异常分析
利用AI整理质量异常记录，发现重复发生的问题规律。
利用AI辅助分析质量问题原因，形成改善思路。
利用AI生成质量问题闭环报告，提高问题处理效率。
二、AI辅助标准化管理
利用AI快速生成标准作业指导书（Standard Operating Procedure，SOP）。
利用AI优化岗位操作规范、安全注意事项和质量要求。
利用AI辅助建立岗位知识库，减少经验依赖。
三、AI辅助员工培训
利用AI根据岗位要求设计新人培训计划。
利用AI生成岗位考试题、技能测试题和培训案例。
利用AI将优秀员工经验整理成标准化培训资料。
案例演示：
AI生成某生产岗位SOP和新人培训手册。

AI赋能生产数据分析——让班组管理从经验走向数据驱动

一、AI辅助Excel生产数据处理
利用AI快速解决Excel数据整理、公式编写和功能操作问题。
利用AI辅助处理生产统计数据，提高数据整理效率。
利用AI帮助班组长快速完成生产数据汇总分析。
二、AI辅助生产指标分析
利用AI分析产量、效率、不良率、设备停机等核心指标变化。
利用AI辅助发现生产异常趋势和潜在管理问题。
利用AI生成数据分析报告，形成“数据+原因+改善建议”的管理输出。
三、生产管理数据应用案例
通过AI分析生产日报，发现影响产能提升的关键因素。
利用AI分析质量数据，定位高频异常问题。
利用AI辅助制作生产管理看板和改善报告。
案例演示：
上传生产数据，让AI生成分析报告。

AI赋能管理汇报——快速生成生产管理材料

一、AI辅助生产汇报材料制作
利用AI整理生产总结、改善报告和专项汇报材料。
利用AI提炼生产成果，将工作内容转化为管理语言。
利用AI优化汇报结构，提高管理沟通效果。
二、AI辅助PPT制作
利用AI生成生产改善汇报PPT结构和页面逻辑。
利用AI将Word报告转换为汇报型PPT内容。
利用AI生成数据图表、流程图和辅助图片。
案例演示：
制作《生产线效率QC改善项目汇报PPT》。

建立班组AI应用体系——推动AI真正落地

一、构建班组AI应用管理框架
梳理班组日常工作流程，找到适合AI赋能的高频任务。
建立“发现问题—AI分析—方案优化—执行验证”的应用闭环。
形成个人AI助手、岗位AI助手、班组AI助手三级应用体系。
二、打造制造企业AI应用场景库
建立生产管理AI应用清单，包括生产、质量、安全、培训、改善等场景。
沉淀优秀AI应用案例，推动经验复制和组织能力提升。
探索智能体在制造现场管理中的未来应用方向。
综合实战：
设计“我的班组AI助手”，规划30天AI应用落地点。

适合对象

产线经理、班组长及基层管理人员

课程定位与主要问题

课程面向制造业产线经理、班组长及基层管理人员，以班组日常管理为主线，练习提示词、生产任务整理、质量异常分析、SOP与新人培训、Excel生产数据和改善汇报。综合实战设计“我的班组AI助手”，规划30天AI应用落地点。课程资料标注1天，具体课时与模块节奏需课前确认；课堂方案仍要经过现场执行验证

核心收益

建立AI应用认知：理解AI在制造业生产现场和班组管理中的实际价值，明确产线经理、班组长可以利用AI完成哪些工作
掌握核心应用方法：学会利用AI辅助完成生产安排、异常分析、质量改善、SOP编写、员工培训、工作总结等高频任务
提升数据分析能力：掌握AI结合Excel进行生产数据整理、指标分析、异常识别和报告生成的方法，提高数据驱动管理能力

查看更多收益收起更多收益

构建班组AI应用框架：建立从个人使用到岗位应用、班组推广的AI应用体系，形成可持续沉淀和复制的制造现场AI应用模式

课程背景与交付信息

产线经理与班组长面对生产安排、质量和设备异常、人员培训、数据统计、改善提案及工作汇报等高频任务

原文关注信息分散、问题分析不深入、经验难沉淀等现场管理问题，以AI工具、提示词、案例和实战练习辅助信息整理与方案形成

课程采用“发现问题—AI辅助分析—形成方案—执行验证—经验沉淀”的主线，AI辅助结果仍需结合生产现场验证

课程时间

1天（具体课时与模块节奏需课前确认）

授课方式

现场案例和实战练习

课程工具

课程大纲列有豆包、DeepSeek、千问、Kimi与Excel相关应用；演练工具与可用功能需课前确认。

学员准备

课前沟通学员负责的产线或班组任务、现场案例、可用于演练的数据和工具条件；素材使用遵循企业规则。原文未列明电脑与账号的统一配置要求，应先确认再安排。

课程内容重点

01认识AI新时代——基层管理人员如何用AI提升管理效率

02AI赋能生产现场管理——打造智能化班组管理模式

03AI赋能质量管理——提升问题分析与改善能力

04AI赋能生产数据分析——让班组管理从经验走向数据驱动

05AI赋能管理汇报——快速生成生产管理材料

06建立班组AI应用体系——推动AI真正落地

讲师介绍

常亚南

企业AI应用与智能办公实战专家

AI办公应用课程讲师。常亚南，企业AI应用与智能办公实战专家，微软&领英AI认证，金山办公MVP。专注AI智能体、工作流设计及办公自动化，服务100+企业，授课200+场

金融银行保险证券电力能源制造业通信行业地产基建

查看讲师主页

课程差异说明

本课程围绕制造业生产一线的日常管理选择：生产任务与异常、质量改善、SOP和新人培训、生产数据与汇报，最后设计班组AI助手的应用计划。大纲中的案例、报告和应用规划属于课堂练习；制造系统接入、设备控制、持续实施和30天陪跑的范围需要另行确认，课程大纲不能证明这些服务已包含

课程常见问题

这门课适合哪些制造业管理人员？

适合产线经理、班组长及基层管理人员。课程以生产一线日常管理任务组织练习，选课时可确认学员是否负责生产安排、异常处理、质量改善、岗位培训、数据统计或生产汇报

课堂有哪些具体案例和综合实战？

原文列有生产线停机、交付延期和效率下降问题分析，某生产岗位SOP与新人培训手册，生产数据分析报告，以及《生产线效率QC改善项目汇报PPT》等案例演示。综合实战设计“我的班组AI助手”，规划30天AI应用落地点；这是课堂规划任务，不等于已经包含30天实施或陪跑服务

课程安排多久，课前需要确认什么？

课程资料标注1天，原文正文没有列明每天课时。具体课时、六个模块的节奏、现场案例、演练数据、电脑和工具账号条件需课前确认

课堂主要练习哪些方法？

大纲包含“背景+任务+要求+输出格式”的提示方法、反问法和模板法，结合5Why与鱼骨图辅助异常分析，并练习Excel生产数据整理、SOP与培训材料和汇报PPT。课程强调发现问题、AI辅助分析、方案优化和执行验证

AI班组助手的规划是否等于生产系统上线？

原文的综合实战是设计“我的班组AI助手”并规划应用落地点，智能体在制造现场的应用仍包括方向探索。AI生成的异常分析、操作规范或改善方案需要现场验证；系统接入、设备控制和持续实施服务不能仅凭本课程大纲认定已包含