一线管理者能力转型：智能制造落地与精益数字化赋能训练营｜人工智能应用培训课程

适合对象

企业一线管理者（班组长、车间主管、储备干部等）等

课程定位与主要问题

《一线管理者能力转型：智能制造落地与精益…》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

课程适配与选型边界

这部分用于判断《一线管理者能力转型：智能制造落地与精益数字化赋能训练营》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

企业一线管理者（班组长、车间主管、储备干部等）等

业务问题

正文与课纲结构达到标准课程页候选要求

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，以及李希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

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
围绕一线管理者能力转：业务场景、工…明确判断口径和处理优先级
用业务任务、工具适配与使用边界安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走流程嵌入：提示词、数据输入与输出校验相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

在高质量发展的背景下，生产一线管理者正面临品种切换频繁、质量要求高、换线频繁、过程不透明等现实挑战。传统的管理方式已触顶，单一依赖精益改善速度跟不上变化，盲目上线数字化又可能让混乱加速放大。破局之道在于融合：精益做减法，数字化做加法

与此同时，许多一线管理者从技术骨干提拔而来，仍停留在技术能手思维，缺乏系统的数字化精益管理能力。本课程聚焦生产车间最核心的管理单元—班组，围绕安全、质量、效率、成本、创新、队伍六大维度，帮助生产一线管理者系统掌握智能制造（如MES系统、数据采集、自动化、精益数字化等）在生产现场的应用场景，以及可落地的创新工具和方法（如精益改善、快速换模、价值流图、安灯系统等），实现从技术能手向管理能手的全面转型

课程时间

4天，24小时

授课方式

课程讲授40%，实践演练、案例分析及小组研讨60%

课程内容重点

01

02场景识别：业务任务、工具适配与使用边界

03流程嵌入：提示词、数据输入与输出校验

04应用复盘：效率指标、风险控制与迭代计划

课程大纲

认知篇—智能制造与数字化转型时代下的班组管理新形势

一、降本增效背景下的制造业管理新形势

结构性优化
（1）生产流程再造：通过精益生产和数字化改造，减少冗余工序，提升生产效率
关键指标管控
（1）成本精细化核算：建立覆盖原材料、能耗、人工、设备折旧的全成本模型
（3）人效提升：优化排班与技能培训，降低单位产出的工时成本
制造业降本增效关键策略

二、企业可持续经营发展对班组管理的新要求

安全管理智能化转型
生产运维精益化要求
数字化转型能力
新型系统适应能力
人才队伍复合化建设
管理理念升级与持续改善要求

三、当前班组管理存在的典型问题

安全管理问题
生产运营问题
数字化转型挑战
人才队伍建设问题
团队管理问题

四、精益数字化建设对班组的价值与战略意义

筑牢安全生产根基
激活全员创新活力
夯实质量管理防线
提升现场运营效率
强化成本精益意识
锻造高绩效战斗团队

五、工业4.0与智能制造概述

现代工业的发展：从工业1.0（机械时代）到工业4.0（智能化工厂时代）
工业互联网概述
智能制造发展形势：五大工程、十大领域、三步走策略
未来工厂的最高境界：可视化互联工厂
数字化转型认知与数字化制造的特征
课堂
（2）精益生产和数字化制造如何相互促进？是否存在冲突？
（4）作为班组长，你认为自己距离管理能手最大的差距在哪里？
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

路径篇—数据决策：智能制造与数字化转型实施路径

一、基于制造技术的数字化转型

1. 制造技术的发展需求和趋势
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
4. 数字化转型认知
5. 数字化制造的特征

二、数据决策：智能制造与数字化转型实施路径

1. 愿景与实施策略
集团规划牵引
工厂KPI承接
制造工厂蓝图
无人化目标/规划
2. 智能制造四大基石强化
EHS
品质一致性
生产安定化
现场整洁

应用篇（一）—数字化车间的MES系统、数据采集与工具场景化应用

一、数字化车间的神经中枢：制造执行系统（MES）

MES核心功能模块解读：车间管理的五指山
（1）订单管理：将计划翻译为可执行的工单
（2）物料管理：实现精准到工位的物料协同
（3）人员管理：从出勤管理到效能管理
（4）设备管理：连接设备状态与生产任务
（5）质量管理：在生产过程中构筑质量防线
MES：连接ERP计划层与车间设备层的桥梁
（1）承上—接收并细化计划
（2）启下—采集数据并驱动执行
（3）闭环控制—构建计划与执行的反馈回路

二、生产计划的智慧大脑：计划与排程规则

构建三级计划穿透式管理：主计划、周计划、日计划的衔接与闭环管理
APS滚动计划动态调整技术
（1）红色冻结
（2）黄色弹性
（3）绿色开放
APS排产规则标准化：应对插单、换线、缺料的实战方法
（1）排产优先级三维评估法
（2）动态产能模型：理论产能 vs. 实际产能
（3）TOC约束理论应用
（4）3+5紧急插单评估法

三、设备与物料的感知网络：物联网（IoT）应用

轻量级IoT方案：低门槛、高回报的感知层建设
（1）设备状态采集
（2）物料位置信息采集
物联网数据的自动化流程：从感知到行动
场景一：自动触发维修工单
场景二：自动触发系统推送
场景三：自动触发安灯报警

四、管理的视觉语言：数字化可视化看板

数字化Andon系统：让异常无处遁形
（1）触发
（2）上报
（3）升级
（4）闭环
从手工看板到电子看板：数据自动化的威力
三级可视化看板体系
（1）一级：车间级宏观指挥看板（战略层）
（2）二级：班组级绩效管理看板（战术层）
（3）三级：设备/工位级作业指导看板（作业层）

应用篇（二）-智能制造自动化场景化应用

二、低成本自动化改造实战方法

1. LCIA五大实施路径
简易自动化（如杠杆机构、重力滑道）
人机协作（如脚踏开关、半自动装配台）
工装防错（如错位报警装置）
流程优化（减少搬运/等待的布局调整）
数据采集低配版（低成本传感器+看板）
2. 分步实施法
步骤1：识别高浪费工序（视频分析+工时测量）
步骤2：设计LCIA方案（利用现有设备+外购标准件）
步骤3：小范围试点→推广

三、自动化设备选型科学决策法

1. 选型5维评估模型
兼容性（与现有产线/工艺匹配度）
模块化（是否支持分阶段升级）
供应商服务（维修响应速度+备件库存）
ROI计算（量化节能/减人/良率提升收益）
行业验证（同类型企业成功案例）
2. 避坑指南
警惕过度自动化（功能冗余导致维护成本高）
避免技术绑架（选择开放协议设备）
3. 实战工具

应用篇（三）—精益数字化工具的场景化实战

一、安全管理：从人防到技防

数字工具应用
（1）物联网传感器
（2）视频AI
（3）人员定位
应用场景
（1）智慧消防预警
（2）设备安全互锁
（3）粉尘在线监控

二、创新管理：从经验到数据

梳理二、创新管理的适用场景、输入输出和使用边界
（1）移动端APP
（2）知识管理系统
拆解二、创新管理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
（1）改善提案线上平台
（2）QC成果知识库
（3）OPL数字化共享
（4）工艺参数自优化

三、质量管理：从抽检到防错

梳理三、质量管理的适用场景、输入输出和使用边界
（1）红外传感
（2）机器视觉
拆解三、质量管理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
（1）质量数据自动采集与实时上传
（2）系统自动判异与实时预警
（3）视觉缺陷检测
（4）质量问题快速追溯：一物一码实现产品全生命周期数据关联
案例分析：数字化在制造业质量检测各场景应用案例解析

四、效率管理：从黑箱到透明

梳理四、效率管理的适用场景、输入输出和使用边界
（1）集控系统
（2）设备数采显示平台
拆解四、效率管理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
（1）OEE实时分析
（2）设备状态移动监控

五、成本管理：从模糊到精准

梳理五、成本管理的适用场景、输入输出和使用边界
（1）扫码追溯
（2）三级计量
拆解五、成本管理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
（1）辅料精准计数
（2）能源成本控制

六、队伍建设：从命令到激活

梳理六、队伍建设的适用场景、输入输出和使用边界
（1）电子SOP
（2）AR指导
拆解六、队伍建设的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
（1）电子作业指导
（2）经验固化
（3）无纸化点检
课堂互动
（1）讨论并确定优先实施的领域
（2）阐述选择理由及预期收益

工具篇（一）—价值流图（VSM）与快速换模（SMED）深度训练

一、价值流图（VSM）深度训练

价值流图绘制十步法
（1）选择价值流（产品族）
（2）绘制整体作业流动
（3）识别关键指标（C/T、C/O、OEE等）
（4）完成数据筐（各工序数据采集）
（5）绘制等待天数与库存
（6）填充时间线（增值时间vs非增值时间）
（7）计算增值比例
（8）绘制原材料供应流
（9）绘制信息流

二、快速换模（SMED）深度训练

SMED核心理念回顾
（1）从停机作业到并行准备的思维革命
（2）内部作业与外部作业的区分
SMED实施八步法实战
（1）成立团队与选定对象
（2）现状观察与记录（视频拍摄）
（3）识别并区分内外作业
（4）将内部作业转化为外部作业
（5）优化内部作业（简化、并行、标准化）
（6）优化外部作业（准备、配送、信息）

工具篇（二）—安灯系统（Andon）与精益改善深度训练

一、安灯系统（Andon）深度训练

安灯系统的定义与作用
安灯系统的四环节闭环管理
（1）触发：异常发生，员工拉灯
（2）上报：信息推送至相关人员
（3）升级：超时未解决，自动升级
（4）闭环：问题解决，记录归档
安灯系统在生产现场的典型应用
（1）质量异常安灯
（2）设备故障安灯
（3）物料短缺安灯

二、精益改善工具深度训练

八大浪费识别与消除实战（深度展开）
（1）浪费识别四步法：观察、记录、分类、量化
（2）各浪费类型的典型现场表现
（3）消除浪费的常用改善手法
改善提案制度实战
（1）一般提案与重点提案的区分标准
（2）改善提案的提报流程与评审标准
（3）改善提案的激励设计
QC小组活动与OPL单点课
（1）QC小组活动七步法

工具篇（三）—TPM、OEE与标准工时深度训练

一、TPM与OEE深度训练

TPM核心活动实战
（1）自主维护七步法
（2）计划维护的开展方法
（3）焦点改善的组织实施
（4）故障零化活动推进
OEE计算与分析实战
（1）OEE计算公式与三大要素
（2）时间开动率、性能开动率、合格品率的计算方法
（3）OEE数据采集：手工记录vs自动采集
（4）OEE分析：识别六大损失

二、标准工时工具深度训练

标准工时研究方法
（1）秒表法：操作步骤与注意事项
（2）工作抽样法：适用场景与实施方法
（3）工作日写实法：全过程记录分析
标准工时制定六步法
（1）收集资料：工艺、设备、人员
（2）划分单元：动作单元分解
（3）量测时间：多次测量取均值
（4）计算正常时间：评比与修正
（5）确定宽放时间：疲劳、生理、管理宽放

三、综合实战—工具组合应用

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

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《一线管理者能力转型：智能制造落地与精益数字化赋能训练营》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门《一线管理者能力转型：智能制造落地与精益数字化赋能训练营》适合哪些企业或学员？

适合企业一线管理者（班组长、车间主管、储备干部等）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？

正文与课纲结构达到标准课程页候选要�。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

一线管理者能力转型：智能制造落地与精益数字化赋能训练营