AI赋能--现场问题分析与高效解决

课程背景：

在AI技术日益成为企业转型核心驱动力的今天，许多企业虽已踏上降本增效的征程，却往往陷入“降本”有余而“增效”不足的困境。尽管企业洞察到了降本增效的战略价值，制定了目标与计划，并持续付诸实践，却仍面临诸多挑战：

问题分析不科学：问题缺乏科学分析与拆解，导致降本增效沦为口号，难以落地推进。

分析工具不系统：缺乏系统性的框架和工具进行问题分析，导致方法单一、低效重复，难以触及问题本质。

正是基于这些亟待解决的痛点，《AI赋能--现场问题分析与高效解决》课程应运而生。本课程以“异常型、追求型和预防型”三类核心问题为切入点，结合AI技术与精益生产理念，通过“定义问题（What）、明确要因（Why）和制定对策（How）”三个步骤的深入讲解与互动练习，旨在帮助学员掌握AI时代下问题分析与解决的核心技能，成为推动企业降本增效的积极变量。

课程收益：

l 掌握AI+精益生产问题分析与解决的核心方法论，提升工作效率与决策质量。

l 运用AI工具进行数据挖掘与分析，精准识别问题根源，制定有效对策。

l 推动部门间协同合作，打破信息壁垒，实现降本增效的全局最优解。

l 成为企业降本增效的积极推动者，为企业发展贡献更大价值。

课程时间：1天，6小时/天

课程对象：一线管理者

课程特点：

l AI技术赋能：结合AI数据分析与工具应用，帮助学员在AI背景下高效解决生产中的浪费问题。

l 场景化与实战化：课程内容基于学员实际工作中的常见场景，提供智能化工具与实用方法，确保即学即用。

l 互动体验式学习：通过案例分析、实操练习、小组讨论等形式，增强学员的参与感与互动性，提升学习效果。

l 持续改进机制：通过AI反馈与优化系统，帮助学员建立持续改进的机制，确保持续提升生产效率与质量。

课程大纲

第一讲：AI+精益生产驱动降本增效

一、降本增效意识

1. 降本增效从解决问题开始

l 工作就是许多问题分析与解决的过程！

l 问题解决能力是衡量员工的关键标准！

l 让自己成为推动降本增效的积极变量！

2. 解决问题从识别问题开始

l AI赋能：预警潜在或隐性的问题

l AI赋能：识别重复性发生的问题

l AI赋能：分析用户反馈发现问题

精益生产视角：聚焦七大浪费（过量生产、等待、运输、过度加工、库存、动作、缺陷）

课程讨论：各小组提出自己工作中的困扰问题（2-3个/组）

二、认识问题本质

1. 精准定义问题

l 定义理想状况

l 描述实际状况

l 评估真实差距

AI赋能：进行数据对比分析，精准评估差距程度。

精益生产视角：通过价值流图（VSM）识别浪费环节

2. 识别问题类型

l 异常型问题–通过改善，恢复应有状态

AI赋能：进行故障诊断和预测，帮助快速恢复系统正常运行。

l 预防型问题–通过排除，维持应有状态

AI赋能：进行风险预测和预警，帮助提前采取措施，避免问题发生。

l 追求型问题–通过突破，改变现有状态

AI赋能：进行数据分析和方案优化，帮助制定更有效的突破策略。

3. 精准对症下药

l 异常型问题–找根因定对策

AI赋能：进行数据挖掘和关联分析，帮助快速定位问题根因。

l 预防型问题–找诱因定对策

AI赋能：进行风险预测和预警，帮助识别潜在诱因。

l 追求型问题–找成因定对策

AI赋能：进行数据分析和方案优化，帮助制定更有效的突破策略。

案例学习：老妇人与泰勒

成果产出：AI问题诊断与分类表

第二讲：AI+精益生产驱动问题解决

一、异常型问题

1. 5W2H

案例讨论：NP1产品的手工码错位

AI赋能：进行数据采集和分析，辅助进行5W2H分析。

2. Why-Why

l 应用状态入手

l 原理原则解析

案例讨论：为什么地上有油？

课程讨论：找不到真正对策的原因

课程练习：A右脸黑了

AI赋能：

数据挖掘与关联分析：通过AI分析历史数据，识别问题发生的潜在关联因素，如设备老化、维护不足或操作不规范。

根因预测：利用AI模型预测可能导致问题的关键因素，帮助快速锁定根本原因。

3. 鱼骨图

课程练习：车棚顶角出现凹痕

AI赋能：

l 数据分析与可视化：利用AI工具自动生成鱼骨图，直观展示问题可能的原因分类（如人、机、料、法、环）。

l 智能分类：通过AI算法对原因进行分类和优先级排序，帮助团队聚焦关键问题。

4. 系统层次图

课程练习：螺栓拧不动

AI赋能：进行数据建模和仿真，辅助进行系统层次图分析。

成果产出：《行动方案表》

二、追求型问题

1. 制定目标

l 具体的(S) --定性描述

l 可衡量(M)--考核标准

l 可达成(A) --有效对策

l 相关性(R) --问题背景

l 时间性(T) --时间标准

课堂练习：参照“SMART法则”，用1句话描述一个重要目标

AI赋能：进行数据分析和预测，帮助制定更科学合理的目标。

2. 找到成因

l 思考所有成功因素

l 识别关键成功因素

案例学习：小刘达成年销售目标的关键成功因素

AI赋能：

l 数据挖掘与关联分析： 通过AI分析成功案例，识别关键成功因素。

l 智能推荐： 基于AI模型，推荐适合当前情境的关键成功因素。

3. 制定方案

l U型思考法

l 联想思考法

l 团队共创法

a) 道--底层规律

b) 法--路径方法

c) 术--技能技巧

d) 器--工具材料

案例讨论：如何2025年业绩翻番？

AI赋能：进行方案优化和模拟仿真，帮助制定更有效的解决方案。

4. 评估方案

l 操作性

l 效益性

l 时间性

l 成本性

l 风险性

AI赋能：

l 数据分析与风险评估： 利用AI评估方案的可行性、效益和风险，提供数据支持。

l 智能评分： 基于AI模型，对方案进行综合评分，帮助团队选择最优方案。

成果产出：《行动方案表》

三、预防型问题

1. 解决思路

l 控制屏障

l 补救屏障

课堂练习：消除盲区

AI赋能：进行风险预测和预警，帮助制定更有效的预防措施。

2. 风险识别

l 选定作业活动

l 作业活动分解

l 识别危害因素(4M1E)

a) 人的诱因

b) 机的诱因

c) 料的诱因

d) 法的诱因

e) 环的诱因

课堂练习：公司工作安全分析

AI赋能：

l 数据挖掘与关联分析： 利用AI识别潜在风险因素，帮助团队全面了解风险来源。

l 智能分类： 基于AI算法，对风险因素进行分类和优先级排序。

3. 评估危害风险(FMEA)

AI赋能：进行数据分析和风险评估，帮助评估危害风险等级。

4. 确定预防措施

AI赋能：进行方案优化和模拟仿真，帮助制定更有效的预防措施。

成果产出：《行动方案表》

课程答疑与课程回顾