世界工业历程与AI技术爆发
世界工业历程与AI技术爆发要点拆解
- 识别当前场景中的关键问题和目标对象
- 梳理可复用的方法工具、沟通话术和执行步骤
- 形成课后可跟进的行动清单或优化建议
AI技术驱动的问题分析与解决
世界工业历程与AI技术爆发和精益、数字化与AI的协同关系会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
王大伟 · 精益智造与供应链效能提升专家
课程大纲
精益、数字化与AI的协同关系
精益、数字化与AI的协同关系要点拆解
- 梳理精益、数字化与AI的协同关系要点的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解精益、数字化与AI的协同关系要点的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出精益、数字化与AI的协同关系要点应用清单、质量检查表和迭代计划
精益问题分析与解决流程
精益问题分析与解决流程要点拆解
- 梳理精益问题分析与解决流程要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解精益问题分析与解决流程要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出精益问题分析与解决流程要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
数字化问题解决方案
数字化问题解决方案要点拆解
- 梳理数字化问题解决方案要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解数字化问题解决方案要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出数字化问题解决方案要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
人工智能问题解决场景
人工智能问题解决场景要点拆解
- 梳理人工智能问题解决场景要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解人工智能问题解决场景要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出人工智能问题解决场景要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
适合对象
生产总监、供应链经理、数字化负责人、精益专家、持续改进专家、财务管理、IT部门人员等
课程定位与主要问题
AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏
核心收益
- 场景边界更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
- 提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
- 流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
- 人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起世界工业历程与AI技术爆发、精益、数字化与AI的协同关系和精益问题分析与解决流程，先把可落地路径说清楚。
课程时间
2天，12小时
授课方式
讲师讲授（60%）、 案例分析（30%）、 工具演练（10%）
课程工具
工具名称 功能 《偏差分析矩阵》 问题解决流程模块 《因果图AI增强版》 因果图案例分析 《价值流智能映射模板》 H-VSM理论体系 《算法选择决策树》 AI知识体系图 《预测性维护诊断表》 智能制造案例
课程内容重点
01世界工业历程与AI技术爆发
02精益、数字化与AI的协同关系
03精益问题分析与解决流程
04数字化问题解决方案
05人工智能问题解决场景
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
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI技术驱动的问题分析与解决》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？
生产总监、供应链经理、数字化负责人、精益专家、持续改进专家、财务管理、IT部门人员等。
学习这门课可以获得什么收益？
识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法。
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？
课程主要采用讲师讲授（60%）+ 案例分析（30%）+ 工具演练（10%），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
