精益生产奠定智能制造的基础

课程大纲

智能制造基本概念与认知

一、工业4.0与智能制造的本质认知

现代工业的发展演进
（1）从工业1.0（机械时代）到工业4.0（智能化工厂时代）
（2）工业互联网概述及其行业赋能应用
智能制造的核心内涵
（1）智能制造发展形势：五大工程、十大领域、三步走策略
（2）工业4.0与智能制造的关系辨析
（3）未来工厂的最高境界：可视化互联工厂
案例分析：国内知名企业积极构建工业互联网及其行业赋能应用

二、数字化转型的深度理解

制造技术的发展需求与趋势
（1）制造技术发展的内在驱动力
（2）制造业核心竞争力正在发生深刻变化
（3）制造业成为全球经济发展的发动机
数字化转型的核心特征
（1）数字化转型的认知框架
（2）数字化制造的特征解析
课堂研讨
（1）智能制造的核心是数据驱动还是装备智能化？

三、重工行业智能制造的特殊性与切入点

重工行业制造特征分析
（1）多品种小批量、工艺流程长、物料管理复杂
（2）设备资产重、安全与质量要求高
重工企业智能制造常见误区
（1）盲目追求黑灯工厂导致投资与收益错配
（2）陷入数据孤岛无法驱动有效决策
（3）基础薄弱时强行上马数字化项目事倍功半
重工行业智能制造三大切入点
（1）关键设备预测性维护
（2）质量检测智能化

从精益生产到智能制造规划

一、精益生产与智能制造的内在逻辑

精益生产是智能制造的基础前提
（1）为什么专家强调精益化是数智化的基础
（2）一个充满浪费的流程数字化后会变得更糟
（3）精益为基：标准化→稳定化→均衡化→自动化→智能化
精益生产与数字化的相互关系
（1）精益生产（Lean）和数字化制造（Digital）如何相互促进
（2）两者是否存在冲突的辩证分析
课堂
讨论：如果你是一家传统重工企业的管理人员，你会优先推进精益改善还是数字化升级？为什么？

二、智能制造顶层规划方法论

愿景与实施策略
（1）集团规划牵引与工厂KPI承接
（2）制造工厂蓝图绘制
（3）无人化目标与规划
智能制造四大基石强化
（1）EHS（环境、健康、安全）
（2）品质一致性
（3）生产安定化
（4）现场整洁
智能制造五大路径

三、重工企业智能制造规划实战

重工企业智能制造蓝图设计
（1）现状评估与差距分析
（2）分阶段实施路径图（0-1建厂与现有工厂升级）
（3）降低试错成本与项目风险的方法
投资回报与风险控制
（1）技术选型与投资回报逻辑
（2）缩短爬坡周期与快速占领市场的经营价值
案例研讨
（1）某企业智能制造规划案例剖析
（2）某企业智能工厂样板线Dream Line推进经验交流

精益生产体系建设

一、精益管理的核心体系框架

精益生产一大体系与两大支柱
（1）一大体系：精益管理整体架构
（2）两大支柱：及时生产（JIT）、自働化
精益管理的五大原则
价值、价值流、流动、需求拉动、完美
精益管理的七大目标
零切换、零库存、零浪费、零不良、零故障、零停滞、零灾害

二、八大浪费识别与消除

重工行业八大浪费深度解析
（1）动作浪费、等待浪费、库存浪费、搬运浪费
（2）加工过剩浪费、制造过多浪费、不良修正浪费、管理浪费
浪费识别方法与工具
（1）价值流图识别浪费
（2）现场观察法与情景剧理解
课堂讨论与演练
（1）结合八大浪费知识，罗列本部门存在的浪费现象并举例说明
（2）情景剧：如何理解价值流分析

三、价值流分析驱动全链条改善

价值流分析（VSM）方法论
（1）精益思维特点与看问题角度
（2）价值流绘制十步法详解
（3）选定产品族→绘制现状图→绘制未来图→改善计划实施
VSM实战工作坊
（1）长流程、多外协、多返修场景处理
（2）库存积压点、等待时间最长点、质量黑盒点识别
（3）依据企业VSM现场调研数据，分组绘制现状价值流图
精益立项与A3改善
（1）基于价值流的精益立项十步法

四、重工现场精益基础夯实

6. S与可视化管理在重工行业的落地
（1）大型工件、吊装、油污、噪音等特殊场景对策
（2）可视化管理三层进阶：信息透明→异常显在化→自主管理
标准作业的核心价值
（1）没有标准作业就没有改善（PDCA+SDCA循环）
（2）如何理解没有标准作业，就没有改善以及标准的PDCA+SDCA
实战
演练：选择重工典型工位（焊接/装配/测试）设计标准作业

生产系统智能化转变的探讨

一、从精益化到智能化的转变逻辑

生产系统智能化的核心特征
（1）数据驱动决策
（2）协同互联
（3）人机协同作业
智能化转变的关键条件
（1）精益基础是否夯实
（2）数据采集与治理能力
（3）组织能力与人才储备
标准工时是数字化的前提
（1）标准时间三大研究方法：秒表法、工作抽样法、工作日写实法

二、系统效率改善与突破

生产线平衡分析改善
（1）重工行业平衡难点：工序节拍差异大、共享设备多
（2）瓶颈工序识别与ECRS改善策略
人机联合作业分析
（1）绘制人机联合作业分析表
（2）双手作业图的绘制与改善
（3）动素分析法与动作经济原则
设备综合效率（OEE）提升
（1）OEE的核心计算与六大损失
（2）TPM焦点改善与故障零化

三、人工智能赋能生产系统智能化

AI赋能数字化的核心场景与内容
（1）智能生产调度与优化
（2）预测性维护与质量管理
（3）知识管理与决策支持
（4）智能终端装备与数字化管理平台
AI落地实施关键步骤
（1）数据基建
（2）模型开发与部署
（3）人机交互设计
（4）持续学习机制

四、智能化转变的推进策略与人才育成

智能化转变的路径设计
（1）从精益工位到智能产线的演进
（2）分阶段实施策略
组织能力与文化转变
（1）技能四星与多能工体系
（2）企业内训师与人才道场建设
（3）数据驱动文化的培育
小组研讨与课程总结

适合对象

生产管理者、质量负责人、班组长、流程负责人和改善小组可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景

课程定位与主要问题

现场观察、原因分析、改善清单和复盘机制进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法

核心收益

明确转型方向：深入理解智能制造本质与重工行业转型路径，避免盲目跟风，建立精益先行的正确认知
掌握规划方法：获得从精益生产到智能制造的顶层规划方法论，制定符合企业自身特征的分阶段实施路径
构建精益体系：系统掌握精益生产核心工具（VSM、SMED、标准作业、A3改善等），夯实智能制造的管理根基

查看更多收益收起更多收益

探索智能路径：了解AI、AR、物联网等新技术在重工行业的落地场景，明确技术选型与投资回报逻辑
形成行动方案：结合企业实际，输出精益改善项目清单与智能化转变行动计划

课程背景与交付信息

在全球工业4.0与智能制造的战略浪潮下，制造业的竞争核心已从规模与成本，转向质量、效率与敏捷性的全面比拼。然而，许多重工企业在推进智能制造与数字化转型时，面临战略不清、路径不明、技术与管理脱节等核心挑战：或盲目追求黑灯工厂导致投资与收益错配，或陷入数据孤岛而无法驱动有效决策，或在基础薄弱时强行上马数字化项目而事倍功半

本课程紧扣精益生产奠定智能制造的基础这一核心主题，旨在系统破解重工企业转型困境。课程不是孤立的技术宣讲，而是构建了一个从精益根基到智能跃迁的完整闭环。深度融合精益思想、管理体系与前沿技术，帮助企业深刻理解精益是数智化的前提，掌握从精益生产体系建设到生产系统智能化转变的实战路径，稳健、高效地驶入智能制造新航道

课程时间

2天，12小时

授课方式

课程讲授50%，实践演练、案例分析及小组研讨50%

课程内容重点

01智能制造基本概念与认知：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

02从精益生产到智能制造规划：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

03精益生产体系建设：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

04生产系统智能化转变的探讨：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

讲师介绍

李希

智能制造与精益数字化转型专家

李希，资深高级咨询师，智能制造与精益数字化转型专家。拥有近20年实战经验，擅长智能工厂规划、精益运营及AI赋能质量管理。累计服务800+企业，开展1000多场培训，致力于通过数智化手段推动制造企业降本增效与转型升级

制造业新能源汽车行业医药医疗电子制造有色化工

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课程差异说明

本课程页面围绕《精益生产奠定智能制造的基础》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

生产管理者、质量负责人、班组长、流程负责人和改善小组可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景。

学习这门课可以获得什么收益？

明确转型方向：深入理解智能制造本质与重工行业转型路径，避免盲目跟风，建立精益先行的正确认知；掌握规划方法：获得从精益生产到智能制造的顶层规划方法论，制定符合企业自身特征的分阶段实施路径。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12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？

课程主要采用课程讲授50%，实践演练、案例分析及小组研讨50%，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配