AI赋能：精益降本增效卓越运营管理提升｜人工智能应用培训课程

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赋能：精益降本增效卓越运营管理提升推荐版本

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。

AI赋能：精益降本增效卓越运营管理提升（2天版） 2天版

2天交付版本，适合按培训时长压缩或展开课程内容。

适合对象

管理层生产经理运营总监工厂负责人等

课程定位

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

课程适配与选型边界

这部分用于判断《AI赋能：精益降本增效卓越运营管理提升》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度

适合对象

管理层生产经理运营总监工厂负责人等

业务问题

本课程围绕《AI赋能：精益降本增效卓越运营管理提升》提供多个交付版本，便于企业根据培训对象、授课时长和场景重点选择合适方案

训练重点

课程内容应围绕人工智能应用相关问题识别、方法训练和案例复盘展开，实际取舍可按企业需求和课时安排确认

选型判断

建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，以及郭伟明的授课方向来判断是否匹配

本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较人工智能应用主题范围，应优先查看相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准

核心收益

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
历史的转变：现代工业生产的发展和时代之变：现代工业生产的发展会被串成一组可练习的AI应用
流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务

查看更多收益收起更多收益

人工复核有抓手：智造之变 AI智能化工厂规划实施相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

当前，全球制造业正处于从工业 3.0 向工业 4.0 深度迈进的关键阶段，工业技术历经 1.0 蒸汽时代、2.0 电气时代、3.0 自动化时代的迭代，已全面进入以工业互联网为躯、AI 人工智能为魂的 4.0 新时代。在此背景下，生产模式也从传统的手工生产、大量生产，逐步向精益生产、敏捷制造升级，而智能制造已成为企业在市场竞争中立足的核心方向

然而，许多制造企业面临着多重发展困境：一方面，传统生产模式下，存在生产效率低、成本高企、浪费严重等问题，如库存积压导致资金周转缓慢、设备故障率高影响生产连续性、人员效率难以精准管控等；另一方面，在数字化转型浪潮中，企业普遍存在不会转、不敢转、转不好的困惑 —— 不清楚如何平衡精益化与数字化的关系，不了解智能化工厂的构建路径，面对 AI、数字孪生、知识图谱等先进技术不知如何落地应用，同时缺乏将技术与运营管理深度融合的能力

更为关键的是，市场竞争日益激烈，客户需求愈发个性化、多元化，传统依赖规模效应的盈利模式难以为继，企业亟需通过技术赋能与管理革新实现降本增效、提升核心竞争力。在此形势下，没有精益化，就没有数字化；没有数字化，就没有智能化已成为行业共识，企业迫切需要一套系统、可落地的方法论，将 AI 技术与精益运营管理相结合，打通从技术到效益的转化路径，实现卓越运营与可持续发展

课程时间

3天，18小时

授课方式

课程讲授65%，实践演练、案例分析及小组研讨35%

课程内容重点

01历史的转变：现代工业生产的发展

02时代之变：现代工业生产的发展

03智造之变 AI智能化工厂规划实施

04案例分析：如何巧问DeepSeek

课程大纲

历史的转变：现代工业生产的发展

一、现代工业生产的发展

1. 工业技术的发展
1. 工业1.0到工业4.0发展简介
2. 工业4.0之躯：工业互联网概述
3. 工业4.0之魂：AI人工智能概述
2. 生产模式的发展
1. 手工生产
2. 大量生产
3. 精益生产
4. 敏捷制造
5. 智能制造

时代之变：现代工业生产的发展

一、现代工业生产的发展

梳理一、现代工业生产的发展的适用场景、输入输出和使用边界
拆解一、现代工业生产的发展的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
输出一、现代工业生产的发展应用清单、质量检查表和迭代计划
练习AI提示词、输出检查和业务流程嵌入动作

二、智能制造成就时代企业

1. 智能制造实施七大路径
2. 没有成功的企业，只有时代的企业
1. 要么智能制造，要么退出制造
2. 没有数字化，就没有智能化
3. 没有精益化，就没有数字化
4. 流程再造卓越运营，运营精益化，管理IT信息化
3. 智能制造成熟度评估模型
4. 智能制造实施综述
5. 智能化工厂生产

智造之变 AI智能化工厂规划实施

一、Deepseek时代的基础知识

1. 智能时代的哲学逻辑
2. AI\BI的设计底层逻辑
3. 算法、算力、云的正确理解和DeepSeek的关系
4. 算法、算力、与云AIoT、数字孪生、知识图谱等先进技术
5. DeepSeek/kimi/千义/豆包等软件的正确选择
6. 理性推理软件和通用推理软件的优缺点
7. 理性推理软件和通用推理软件的过程关键原则
8. 编辑提示词技巧——角色/任务/要求/事例
9. 编辑提示词技巧——ABCD法则
案例分析：如何巧问DeepSeek

二、智能化工厂构建

1. 智能化工厂三大核心支柱
1. 模块化设计
2. 自动化生产
3. 数字化转型
2. 智能化工厂基础建设重要性
1. 组织、职责与人才
2. 标准化、精益化基础建设
3. IT信息化系统集成开发
3. 智能制造智能引擎：AI人工智能
案例分享：AI人工智能在智能化工厂中的应用场景分析

三、智能制造的实施概述

1. 智能制造的实施七大路径
1. 路径一：作业标准化
2. 路径二：运营精益化
3. 路径三：产品模块化
4. 路径四：生产自动化
5. 路径五：管理信息化
6. 路径六：决策数字化
7. 路径七：工厂智能化
2. 解读智能工厂大路径拆解图
3. 智能化工厂落地步骤

四、智能化工厂思考

1. 要不要构建智能化工厂？
2. 构建智能化工厂如何切入实施？
3. 要不要投入自动化设备？设备通用性又如何解决？
4. 企业如何根据实际状况上信息系统？要上哪些信息化系统？
5. 智能制造实施综述【没有精益化，就没有数字化；没有数字化，就没有智能化】
1. 智能制造：智能化工厂
2. 数字化转型：数字化工厂
3. 精益变革：卓越运营管理体系构建
实例分享：智能化工厂落地应用实效分享

运营之变：精益运营卓越绩效管理

一、精益管理概述

1. 精益释义
2. 精益生产概念
3. 精益生产起源
4. 精益生产五大原则
1. 价值
2. 价值流
3. 流动
4. 拉动
5. 尽善尽美
5. 精益与工厂

精益改善竞争力

二、丰田的竞争力的思考

1. 产品的制造方法：设计，研发，工艺，作业过程
2. 工作的推进方法：流程是如何管理的，质量管理流程
3. 采购管理流程，计划排程流程，问题解决
4. 管理的运转方法：组织，分工，权责，考评等
5. 人的活用方法：解决问题的方法，多能工
6. 物的流动方法：布局方式，批量流动方式

三、卓越运营管理

1. 企业赚钱的三个层次
1. 靠钱赚钱
2. 靠产品赚钱
3. 靠流程赚钱
2. F公司代工赚钱的策略
1. 五大产品策略
2. 四大管制系统
3. 资源效果最大化
3. 卓越运营管理系统概述
1. 工管系统

四、卓越绩效管理

1. 经营之道：制造业经营思维蓝图
2. 母本对标：标杆公司财务指标分析与认知
3. 成本管控思维导图
4. 工厂整体效率提升思维导图
5. 经营绩效管控
6. KPI绩效指标方针目标管理

利润之变：企业降本增效活动开展

一、工厂价值的实现过程

1. 价值在流动中实现
3. 利润=售价-成本
3. 成本取决于设计与生产
4. F公司成本归零心法
5. F公司成本归零价值观
6. F公司打造成本归零方法论
1. 成本归零-换思维
2. 成本归零-建体系
3. 成本归零-变机制
4. 成本归零-改习惯

二、VSM价值流管理

1. 价值流分析
2. 工厂的运作本质是价值的流动
1. 价值流图（现状图）
2. 价值流改善
3. 价值流图（未来图）
4. 价值流增值比提升
3. 价值流管理可产生的效果
案例分享：XX企业全价值流程图解析-小组讨论改善点
案例分享：AI赋能，数字仿真工厂布局规划，识别VSM价值流图改善机会

四、降本增效有效开展

1. 企业发展的过程（成本递减）-熵增定律
2. 成本利润的差异化分析
高端制造对比商业模式的成本差异
成本改善误区-带条件的降本
3. 车间班组成本核算模版
1. 车间整体自主经营状况
2. 标准成本分析
3. 批次成本分析
4. 分享成本及损失分析
5. 成本改进内容及下月计划.

五、降本增效关键举措行动方案

1. 主导部门整体规划关键举措行动方案
2. 项目实施管理工具方针目标管理
3. 核心部门关键举措项目及其经典案例
1. 研发部关键举措，案例：产品模块化设计
2. 工艺技术部关键举措，案例：VSM价值流管理增值比改善提升
3. 品质部关键举措，制程异常闭环改善
4. 生产部关键举措，案例：工厂整体生产效率OPE
5. 供应链管理部关键举措，案例：库存周转率降低

管理之变：工厂整体生产效率提升

一、基础IE概述

1. 基础IE的定义
2. 基础IE的研究体系
3. 基础IE的重要性
4. IE的四大基本职责

二、时间研究

1. 产品标准时间定义
2. 产品标准时间的重要作用
3. 产品标准时间建立方法

三、生产效率概述

1. 效率概述
2. 生产效率定义
3. 生产效率及相关指标的公式计算与换算
3. 工厂人效、机效评测
1. 人效OPE：工厂整体人员生产效率
2. 机效OEE：工厂整体设备生产效率

四、OPE概述（工厂整体人员生产效率）

1. OPE解读
2. OPE时间架构
1. 无排配：一天中没有出勤的时间
1. 停线损失：稼动效率
2. 效率损失：作业效率
合格品出数x产品标准时间
人力投入总工时
例题分析：车间整体人员生产效率（OPE）优化，实例讲解
案例解析：XX企业效率提升200%的现状、分析、改善、核算过程

五、OEE概述（工厂整体设备生产效率）

1. OEE解读
2. 稼动时间的设定
1. 设备为主的制程
2. 以人为主的制程
3. 人机结合的制程
梳理五、OEE概述（工厂整体设备生产的适用场景、输入输出和使用边界
拆解五、OEE概述（工厂整体设备生产的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
4. OEE时间架构
5. OEE相关概念介绍与计算
例题讲解：OEE计算试题分析，实例讲解

改善之变：精益管理消除浪费

一、识别浪费

1. 浪费的表现
1. 显性浪费
2. 隐性浪费
2. 消除工厂七大浪费
1. 等待浪费
2. 搬运浪费
3. 库存浪费
4. 不良浪费
5. 过量生产的浪费
6. 过剩加工的浪费

二、精益研发产品模块化与DFX可制造性技术在成本企划中应用

1. 成本管理的三大支柱
1. 成本企划
2. 原价维持
3. 原价改善
2. 产品模块化设计
1. 模块化定义
2. 模块三要素
3. 产品设计效率计算与标准
案例分享：电动机驱动总成产品模块化设计，效率提升实例分析
3. DFX可制造性应用技术

三、质量成本有效管控

1. 质量成本的定义
2. 质量成本概论
1. 矿中黄金
2. 水上冰山
3. 质量成本营收占比
3. 质量成本分类
1. 显性质量损失
2. 隐性质量损失
4. 质量成本构成
1. 外部故障损失成本

讲师介绍

郭伟明

智能制造与精益生产专家

郭伟明，智能制造与精益生产专家，拥有15年实战经验与10年咨询顾问背景。擅长精益六维管理、智能工厂规划及AI赋能降本增效，累计开展500+场培训，赋能100+制造企业实现显著业绩增长

医药制造电子科技汽车零部件钢铁制造业电力行业新能源行业

查看讲师主页

课程常见问题

这门《AI赋能：精益降本增效卓越运营管理提升》适合哪些企业或学员？

适合管理层生产经理运营总监工厂负责人等。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排

这门课主要解决什么问题？

本课程围绕《AI赋能：精益降本增效卓越运营管理提升》提供多个交付版本，便于企业根据培训对象、授课时长和场景重点选择合适方案。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释

课程内容通常会覆盖哪些训练重点？

可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲，并结合人工智能应用相关问题识别、方法训练、案例演练和行动复盘来判断深度是否匹配

如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？

优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同选课意图，避免只按泛主题词判断

课程是否一定提供工具、模板或清单？

页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准

AI赋能：精益降本增效卓越运营管理提升