AI赋能·智造先锋:TWI在精益智造中的实战应用与落地

从工业革命到TWI——为什么今天还要学TWI和JI(工作指导)——从口口相传到AI+数字化工位会先校准做法,再收束到课后的跟进动作

2天 精益运营

课程大纲

导入:从工业革命到TWI——为什么今天还要学TWI

工业发展简史与精益智造
  • 工业1.0至4.0的技术演进:蒸汽机、电力、计算机、CPS与AI
  • 精益智造定义:精益思想与智能制造技术的融合
  • 案例解析:各阶段代表性技术与企业(瓦特、福特、PLC、工业互联网)
工业发展带来的六大新问题
  • 设备复杂化对操作技能的高要求
  • 数据爆炸与班组长数据决策能力缺失
  • 人员流动加快导致的经验传承断裂
  • 多品种小批量生产下的柔性压力
  • 新生代员工涌入与传统管理失效
  • 安全风险形态变化与传统巡检局限
TWI的诞生与核心价值
  • TWI四大模块概述:JI、JR、JM、JS
  • 讨论:TWI如何成为丰田生产方式的基石
  • 互动探讨:智能制造越先进,人的问题越突出

JI(工作指导)——从口口相传到AI+数字化工位

传统JI四步法与工具详解
  • JI核心理念与价值:避免指导不到位导致的质量事故
  • 传统JI四步法:学习准备、传授工作、试做、跟踪
  • 作业分解表三大要素与关键点三大标准
  • 现场演示:简单工序(如更换钻头)的作业分解表填写
传统JI痛点与AI赋能升级
  • 传统JI五大痛点:经验流失、纸质易丢、培训周期长、多能工难、教法不一
  • AI赋能升级方案:数字化作业分解表、AI生成教学内容、多能工技能矩阵数字化
  • 核心实战演练:30分钟制作一个工位的二维码教学短片
  • 演练步骤:手机拍摄、剪映剪辑、AI生成旁白与口诀、上传生成二维码、工位测试

JM(工作改善)——从经验改善到AI+数据驱动

传统JM四步法与浪费识别
  • JM核心理念:丰田Kaizen改善文化
  • 传统JM四步法:分解作业、自问5W1H、构思新方法、实施新方法
  • 三现主义与七大浪费解析:等待、搬运、不良、动作、加工、库存、过量生产
  • 互动演练:使用七大浪费清单找出至少5个现场浪费点
数据驱动改善与AI辅助工具
  • 传统JM四大痛点:测量低效、根因遗漏、提案耗时、无从下手
  • 班组长直接可用的改善方法:七大浪费自检、AI辅助写提案、预估节约金额、5Why+AI深挖根因
  • 彻底改善进阶:数据驱动识别瓶颈、AI辅助根因分析、改善效果数字化追踪
  • 案例分享:搬运浪费改善节省时间、AI分析设备数据缩短换型时间
  • 工具演练:基于停机记录和不良品数据的改善分析

JR(工作关系)——从经验沟通到性格色彩+三向沟通

传统JR四步法与新挑战
  • JR核心理念:避免因沟通不当导致骨干离职
  • 传统JR四步法:掌握事实、慎思决定、采取措施、确认结果
  • 智能时代JR新挑战:员工年轻化、个性化、跨代际冲突
性格色彩分析与三向沟通技巧
  • 四种性格色彩特征与沟通策略:红色(赞美/舞台)、蓝色(逻辑/数据)、黄色(挑战/授权)、绿色(鼓励/少施压)
  • 班组长三向沟通方法:向上沟通三原则、向下沟通四技巧、平行沟通三要点
  • 案例分享:利用性格色彩优化团队配置提升质量
  • 场景模拟:应对员工迟到、技能不足、态度消极等问题
  • 工具应用:AI提示词与《班组长沟通话术100条》

JS(工作安全)——从事后处理到AI+预测预防

传统JS四步法与KYT训练
  • JS核心理念:小隐患未处理导致大事故的警示
  • 传统JS四步法:查明原因、思考对策、实施对策、检查结果
  • KYT危险预知训练四步法:现状把握、本质追究、对策树立、目标设定
  • 传统JS四大痛点:巡查低效、培训形式化、分析滞后、排查无系统
AI赋能安全升级与实战
  • 安全升级方法:AI生成检查清单、AI生成安全交底书、手机拍照+红点地图数字化、KYT数字化
  • 彻底改善进阶:AI视觉识别不安全行为、设备预测性维护
  • 案例分享:AI视觉监控降低事故率、全员排查整改率充分
  • 实战演练:TWI·AI落地工具箱与《34场景》实战
  • 34个场景速览:班前后会、排产、5S、质量、设备安全、人员培训等
  • 万能提示词公式与AI提示词共享库模板应用

适合对象

制造企业一线主管、班组长、生产骨干、多能工导师、精益推进者、IE工程师、负责基层人才培养的管理者

课程定位与主要问题

经验传承困难:老师傅会做不会教,纸质作业分解表易丢失且更新滞后,新人培养周期长,多能工培养难度大。 改善缺乏数据支撑:现场改善依赖个人经验,根因分析易遗漏,改善提案撰写耗时,难以量化改善收益,数据利用率低。 团队管理冲突多:新生代员工个性鲜明,传统命令式沟通失效,跨代际沟通障碍导致团队凝聚力下降,骨干员工流失率高。 安全管控被动滞后:隐患排查依赖人工巡检,效率低且易遗漏,事故分析事后诸葛亮,缺乏主动预警机制,安全风险形态变化应对不足。 数字化工具应用难:虽然工业AI普及,但一线主管缺乏AI使用能力,智能技术无法转化为现场管理价值,数据决策能力薄弱

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
  • 从工业革命到TWI——为什么今天还…和JI(工作指导)——从口口相传到A…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:JM(工作改善)——从经验改善到A…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

当下制造业全面迈入工业4.0精益智造时代,智能工厂、工业AI、设备互联加速普及,硬件自动化水平持续提升。然而,基层人员的能力短板、经验传承断层、班组管理粗放反而成为企业提质降本的核心阻碍

行业普遍面临设备精密但OEE偏低、生产数据沉睡无法支撑决策、一线员工年轻化导致经验难以沉淀、质量损失吞噬利润、安全管控滞后等痛点。传统TWI模式虽经典,但在应对数字化转型和新生代员工管理时遭遇瓶颈,如作业标准更新慢、改善缺乏数据支撑、沟通方式失效等

AI不会替代TWI,而是为其赋能升级。本课程坚守TWI四大经典模块内核,融合AI工具与数字化方法,帮助一线管理者掌握传统TWI+AI数字化双维实战能力,实现作业指导、现场改善、团队管理、安全管控的全面升级,为企业稳产、提质、降本、增效夯实一线基础

课程时间

2天

授课方式

理论讲解、案例教学、互动演练、小组研讨、AI工具实操

课程内容重点

01导入:从工业革命到TWI——为什么今天还要学TWI
02第一讲 JI(工作指导)——从口口相传到AI+数字化工位
03第二讲 JM(工作改善)——从经验改善到AI+数据驱动
04第三讲 JR(工作关系)——从经验沟通到性格色彩+三向沟通
05第四讲 JS(工作安全)——从事后处理到AI+预测预防

讲师介绍

杨向东 讲师头像

杨向东

精益生产与智能制造管理实战专家

前海尔制造运营总监、鲁丽集团运营中心总经理,20余年精益生产与智能制造实战经验。主导30+个精益/智造项目,单项目最高降本90%,擅长AI赋能、降本增效及智能工厂搭建,助力企业实现数字化转型与效能跃升

制造业家居产业新能源汽车航空航天电力能源
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课程差异说明

本课程专为制造业一线管理者设计,将经典TWI四大模块(JI/JM/JR/JS)与AI数字化工具深度融合。通过实操演练,掌握作业指导短视频制作、数据驱动改善、性格色彩沟通及AI安全预警等技能,解决经验传承难、改善凭感觉、管理冲突多等痛点,助力企业实现提质降本增效,打造适配智能工厂的基层管理先锋