精益生产、降本增效及AI时代下的管理转型

本课程专为制造管理者设计，深度融合精益生产理念与AI数字化技术。通过系统化工具与实战案例，让参训团队掌握从经验驱动向数据驱动转型的核心方法，提升工厂成本管控、效率优化及质量管理能力，培养具备人机协同与全局视野的新一代工厂领导者

2天精益运营

授课讲师： 赵又德 · 精益六西格玛领域权威专家

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适合对象

制造型企业厂长、生产总监及运营高管、负责精益生产推进与数字化转型的项目负责人、希望提升成本管控与效率优化能力的车间主任、关注AI技术在制造业落地应用的管理者

课程定位与主要问题

管理决策依赖个人经验，缺乏数据支撑，导致响应市场变化滞后精益管理与数字化工具脱节，存在两张皮现象，改善效果难以固化隐性成本（如库存积压、停机等待、返工）居高不下，缺乏系统性管控手段生产流程中存在大量非增值环节，价值流不畅，整体运营效率低下面对AI新技术，管理者缺乏清晰的应用场景认知和落地路径，不敢转或不会转

核心收益

场景边界更清楚：AI时代制造业管理转型的方向，建立从局部优化到全局价值链协同的系统思维
学会运用丰田4P原则搭建精益运营管理模式，夯实标准化作业与柔性生产基础
精通成本结构解析与管控要点，能够识别并消除隐性浪费，显著提升工厂盈利能力

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熟练应用价值流图、OEE等工具提升生产效率，并通过SPC、FMEA等强化全面质量管理
了解AI在智能排产、预测性维护及质量检测中的核心应用场景，提升人机协同管理能力

课程背景与交付信息

当前制造业正经历从自动化、数字化向智能化迈进的关键阶段。AI、IoT和大数据等技术正在颠覆传统生产模式，单纯依靠经验驱动的管理方式已难以应对日益复杂的市场需求和成本压力

许多制造企业虽然引入了先进设备或软件，但未能将精益管理的核心原则（如消除浪费、持续改善）与数字化工具有效融合，导致投资回报率低，生产效率瓶颈难以突破

在此背景下，制造管理者亟需转变思维，掌握精益与数字化融合的方法论，通过数据驱动决策和人机协同，实现真正的降本增效与管理升级

课程时间

2天

授课方式

线下授课

课程内容重点

01课程模块一：思维转变——AI时代的制造业管理升级

02课程模块二：精益生产运营与降本增效实战

03课程模块三：AI时代的下一代工厂管理

课程大纲

课程模块一：思维转变—AI时代的制造业管理升级

AI时代制造业管理运营转型升级

技术升级：AI、IoT、大数据对生产模式的颠覆性影响
管理转型：从经验驱动到数据驱动的决策模式
案例解析：某电子厂通过AI实现生产周期缩短30%的转型路径

自动化、数字化、智能化与精益管理的融合

精益管理核心原则（消除浪费、持续改善）与数字化工具的结合
自动化设备效率提升与精益布局优化
数字化看板与实时数据采集在精益改善中的应用

制造厂长思维转型

系统思维：从局部优化到全局价值链协同
流程思维：端到端流程梳理与瓶颈突破
数据思维：关键指标（KPI）设计与数据决策模型
精益运营思维：PDCA循环与快速迭代改进

课程模块二：精益生产运营与降本增效实战

工厂精益运营管理模式搭建（丰田4P原则）

哲学（Philosophy）：以客户价值为导向的文化塑造
流程（Process）：标准化作业与柔性生产设计
员工/伙伴（People/Partner）：多能工培养与团队协作机制
问题解决（Problem Solving）：A3报告与根因分析工具

从成本管控看工厂成本增效

成本结构解析：直接成本与隐性成本（库存、返工、停机等）
管控要点：采购成本优化、能耗管理、设备综合效率（OEE）提升
研讨环节：某大型电子厂报表解读，识别成本浪费点

生产品质全面管理

质量成本模型：预防成本、鉴定成本、内部损失、外部损失
三不体系：不接受不良、不制造不良、不流出不良
质量工具应用：SPC、FMEA、8D报告、Poka-Yoke防错设计

从价值流流动看生产效率提升

价值流图（VSM）分析：识别非增值环节与流程瓶颈
OEE计算与改善：设备利用率、性能率、良品率综合优化
案例解析：某SMT产线通过价值流优化缩短换线时间50%

安全风险识别与分级评估

电子行业常见安全风险（电气安全、化学品管理、机械防护）
风险评估工具：LEC法（危险性分值法）、FMEA在安全领域的应用
研讨环节：分组分析工厂安全漏洞，制定分级管控方案

课程模块三：AI时代的下一代工厂管理

AI在生产中的核心应用场景

智能排产：基于订单优先级与资源约束的动态调度算法
预测性维护：设备故障预警与备件库存优化
质量智能检测：AI视觉识别在缺陷检测中的应用（如AOI设备升级）

AI时代厂长的关键技能

数据分析与决策：从海量数据中提取关键洞察（如Python/Power BI）
人机协同：如何管理AI系统与人工团队的协作流程
变革管理：推动组织文化向数字化与智能化转型

案例：应用AI后的工厂变化

某电子组装厂通过AI排产减少生产线闲置时间25%
某半导体工厂利用预测性维护降低设备停机成本40%
某PCB企业通过AI质检将漏检率降至0.1%以下

讲师介绍

赵又德

精益六西格玛领域权威专家

赵又德老师可围绕课程主题、行业场景和企业实际问题提供定制化内训授课。

制造业汽车行业航空航天电子电器能源化工烟草行业

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课程差异说明

本课程页面围绕《精益生产、降本增效及，训练AI时代下的管理转型》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度