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。
质量问题分析与解决-打造问题解决型团队
质量问题分析与解决-打造问题解决型团队:现场识…会打开第一轮讨论,问题现象、数据记录与优先级判断与根因分析、责任分工与跟踪机制负责把练习结果接到后续工作
可选交付版本
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
企业中层管理者、高潜员工/储备干部、专业技术人员(研发/质量/IT)、生产/设备管理团队等
课程定位
生产管理者、质量负责人、班组长、流程负责人和改善小组已有明确任务时,可借这门课把现场观察、原因分析、改善清单和复盘机制拆成分工和检查点
核心收益
- 现场问题更清楚:现场问题、质量波动和改善节点,先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕质量问题分析与解决-打造问题解决型…梳理关键判断点,避免停留在概念解释
- 借助问题现象、数据记录与优先级判断完成一次可复盘的应用演练
- 输出根因分析、责任分工与跟踪机制相关的后续跟进清单,方便课后跟踪
课程背景与交付信息
1. 时代需求
VUCA环境挑战:在充满易变性(Volatility)、不确定性(Uncertainty)、复杂性(Complexity)和模糊性(Ambiguity)的商业环境中,个人与组织的核心竞争力逐渐从知识储备转向问题解决能力
数据驱动决策:随着数字化转型推进,企业亟需员工具备从海量信息中精准定位问题、理性分析而非经验主义判断的能力
2天,12小时
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
课程大纲
质量管理与质量改进
- 质量管理
- 质量管理的定义
- 质量管理的目标
- 质量管理的指导原则
- 与ISO9000的关系
传统VS精益解决问题
- 什么是问题?
- 问题的传统处理
- 忽视问题
- 认为是正常的或不可解决的
- 人们不会花时间来研究它
- 开始解决问题,然后将其置之不理
- 人们只处理表面问题,而不是根本原因
- 合适的人没有参与问题的解决
- 指责别人,问题都是别人的
- 关起门探讨解决办法,经验主义
- 1. 创造一种使问题暴露并能得到快速解决的氛围问题的可视化
- 案例分析:丰田安灯绳
- 2. 四步法结构化问题解决方法
- 1. 界定问题
- 2. 要因分析
- 3. 对策方案
- 4. 效果验证&固化
界定问题
- 识别问题:与过程或结果KPI的相关性
- 以内部兄弟公司为参照,发现本公司的差距!
- Genba Walk走动管理、大野耐一圈浪费识别记录表
- 优选问题
- 1. 评估_与目标相关性是否具重大影响或后果或很大意义?
- 2. 评估_时间紧迫性是否需要立即行动,不容拖延?
- 3. 评估_产生新的状况是否恶化?不变?消亡?
- 引入:这个陈述是否存在缺陷?说说你的看法!
- 1. 问题陈述的5W2H
- Who
- What
- When
- Where
- Why
- How
- How many
- 2. 帕累托20/80原则
要因分析/对策方案/效果验证&固化
- 1. 产生对策方案的工具-头脑风暴法
- 2. 优选评估方案
- 尽可能多的提出应对措施的建议
- 选出应对措施,评估建议(效果、可行性、成本)
- 课堂互动
- 运用头脑风暴法,就如何提高课堂小组得分提出对策方案
- 3. 行动计划
- 措施介绍,通知所有参与者
- 行动计划制定的常用工具-甘特图
- 运用现场数据来验证改善效果
- 使用改善亮点或图表对比,展示改善之成果
- 必要的培训,&改善成果标准化(固化)
- 课堂
- 练习:对如何提高课堂小组得分的对策方案进行小组讨论,进行优选评估确定具体行动计划,模拟进行措施效果验证
质量问题分析与解决实战演练
- 课程总结回顾、答疑,质量问题分析解决相关案例交流
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
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这门课适合哪些学员参加?
适合企业中层管理者、高潜员工/储备干部、专业技术人员(研发/质量/IT)、生产/设备管理团队等等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益?
缩短问题处理周期30%-50%(通过标准化分析流程),并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
课程通常安排多长时间?
当前样板提取的课程时间为:2天,6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
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
为什么这个页面会展示多个版本?
这些版本属于同一门课程的不同交付版本,页面保留推荐版本作为课程主轴,其他版本用于说明时长、行业场景或模块侧重点差异