《生产供应链管理及AI数字化赋能实战课程》

生产供应链管理及AI数字化赋能实战课程

主讲：仲杰

【课程背景】现代动态瓶颈管理法是当前制造业高效落地提质、提效、降库存的先进管理体系，在汽车、电子、机械、半导体、食品等全行业广泛应用。大量标杆企业实践证明，动态精益管控模式相较于传统精益、六西格玛，在生产计划优化、交期提升、库存压降方面改善效果更为显著，能够有效解决多品种、小批量、订单波动大、插单频繁、计划失效、库存积压、交期不稳等行业顽疾。

当前多数企业仍依赖人工经验做生产排程、人工统计研判库存、静态管控库存缓冲，存在计划滞后、库存预判不准、异常响应慢、制造数据利用率低、无法动态适配订单变化等痛点。传统动态管理模式多依赖人工落地，缺少数字化、智能化赋能，改善上限受限。随着制造AI工具与IT数据体系成熟，生产排程、库存预警、制造数据分析等环节存在大量AI升级发力机会点，可实现从“人工经验管控”向“数据智能动态管控”升级。

本课程基于TOC动态管理核心体系，融合AI生产智能排程、AI库存制定与自动预警、制造IT数据AI应用提升核心内容，同步讲解AI数字化落地所需的内部人员能力、配套资源、软硬件设施要求，帮助企业在原有生产计划与库存管理业务上找准AI升级突破口，实现准交率提升、库存压降、流程提效、数据赋能的长效改善。

【课程对象】

企业中高层经营管理人员、生产总监/经理、计划专员、仓储库存管理人员、供应链管理人员、制造IT数据管理人员、生产现场骨干及相关改善人员。

【课程收益】

✅ 掌握TOC动态管理思维，建立生产与库存动态调整管控逻辑

✅ 精通生产计划全流程管控方法，解决计划混乱、交期延误问题

✅ 掌握DBR+BM缓冲管理方法，应对生产突变与订单波动

✅ 掌握动态库存管控技术，实现安全库存最小化、库存压降增效

✅ 精准识别生产业务AI发力点，掌握AI排程、AI库存预警应用逻辑

✅ 掌握制造IT数据AI智能化应用方法，提升数据驱动管理能力

✅ 清晰明确AI落地所需人员、资源、设施配套标准与整改方向

✅ 落地TOC+AI数字化融合方案，实现计划、库存、数据全维度提效降本

【课程时长】

2天（6小时/天）【课程大纲】

第一章：动态管理思维与AI助力生产供应链管理目标：帮助学员彻底打破静态固化管理思维，建立生产、供应链、库存动态调整观念，适配现代多变的订单生产模式。全面梳理生产供应链场景下，生产计划、库存管控、制造IT数据三大核心业务的AI数字化发力机会点，清晰认知传统人工管控短板与AI智能化升级价值，同步初步明确AI落地所需的基础配套要求。

一、企业动态管理核心观念建立企业经营与生产的流动性、多变性核心特征解析

传统静态计划、静态库存管理的致命短板

唯一不变是变化：现代生产管理的核心底层逻辑

有效利用现有资源，实现动态适配、柔性生产

告别“计划赶不上变化”，让计划主动适配变化

二、生产供应链管理AI助力多维数据智能抓取：AI整合全域数据，替代人工统计复盘。

动态智能排产适配：适配插单场景，自动迭代生产计划。

解决人工排程弊端：规避人工排程滞后、准确率低问题。

全域IT数据整合：AI归集制造数据，实现数据统一梳理。

数据智能分析溯源：智能排查异常，量化生产浪费问题。

数据驱动管理提效：盘活数据价值，赋能生产改善决策。

智能库存阈值测算：AI动态测算库存，替代人工静态设定。

库存状态智能预警：超储短缺临期物料，自动推送预警提示。

库存标准动态优化：贴合订单波动，实时优化库存标准。

三、AI落地基础配套认知AI数字化落地对岗位人员的数据思维、操作能力要求

现有生产、库存、IT数据资源的梳理与整合要求

基础软硬件、信息化设施对AI赋能的支撑条件

（衔接导语：本章完成动态管理思维与AI升级机会点梳理，下一章聚焦生产计划全流程管控，落地AI智能排程实操应用与配套落地标准。）

第二章：生产计划管控优化与AI智能排程落地应用目标：系统掌握生产计划完整形成路径、管控流程与部门协同逻辑，识别传统计划管理五大核心问题。结合AI数字化工具，掌握AI智能排程的应用场景与落地方法，明确AI排程落地对应的人员能力、数据资源、信息化设施配套要求，实现生产计划精准化、动态化、智能化管控。

一、生产计划管理核心基础认知管理核心程序与生产管理三大核心工作内容

生产供应链9大核心计划的作用、流程与管控重点

供应链5大核心部门分工、协同痛点与配合标准

生产计划落地必备BOM、产能、库存三大标准文件

二、传统生产计划五大核心问题深度剖析计划沦为统计、失去指导作用的根源与改善思路

急单插单打乱计划、产能错配的核心症结

计划不准、提前生产、延期交付的浪费分析

人工静态计划无法适配动态订单变化的底层短板

三、AI智能排程实操应用与场景落地AI排程对比人工排程的核心优势：高效、精准、动态、可预判

基于订单、产能、设备、人员数据的AI智能自动排产逻辑

急单、插单、改单场景下AI快速重排与计划优化方案

AI排程输出结果的落地执行与调度配合机制

四、AI智能排程落地配套要求人员要求：计划人员数据解读能力、AI工具操作能力、动态调整思维

资源要求：BOM数据、产能数据、订单数据、设备数据实时准确

设施要求：ERP/MES信息化系统稳定、数据自动采集终端配套

（衔接导语：本章完成生产计划管控与AI智能排程落地讲解，下一章讲解DBR+BM动态缓冲管理，实现生产突变场景下的AI辅助应对与交期保障。）

第三章：DBR+BM动态缓冲管控与生产突变AI应对目标：掌握现代生产DBR+BM动态缓冲管理方法，学会应对生产异常、订单突变、资源波动等突发问题。结合AI技术，实现生产异常智能预判、缓冲动态智能调整、交期风险提前预警，明确突变场景下AI赋能的配套资源与人员处置要求，保障生产交期稳定。

一、生产突变与异常管理核心逻辑墨菲定律在生产现场的体现：异常常态化认知

管理反应速度与时间缓存、交期长短的关联关系

瓶颈资源管控核心：非瓶颈全力配合瓶颈产能

非瓶颈多余产能的价值利用与浪费规避

二、DBR+BM动态缓冲标准管控方法DBR生产管控模型原理与现场适配场景

BM缓冲器模型搭建与工单落地应用方法

突变场景下缓冲调整标准与交期保障策略

人工缓冲管理的滞后性、主观性问题解析

三、AI赋能生产突变与缓冲智能优化AI基于历史数据、异常数据智能预判生产风险

AI动态测算最优缓冲区间，替代人工经验设定

异常发生后AI快速推演影响，辅助计划紧急调整

AI数据复盘优化缓冲机制，持续降低异常影响

四、突变场景AI落地配套要求人员要求：现场人员异常上报及时性、AI预警结果处置能力

资源要求：生产异常台账、历史数据、工单数据完整沉淀

设施要求：现场异常实时录入终端、数据实时同步系统

（衔接导语：本章掌握生产突变与缓冲智能化管控方法，最后一章聚焦动态库存管理，落地AI库存预警、智能库存制定及全套数字化配套保障体系。）

第四章：动态库存管理、AI预警与数字化配套保障目标：系统掌握现代化动态库存管控体系，理解库存产生逻辑与分类特征，掌握库存三色动态管控、缓冲调整、原材料与MTS库存解决方案。重点落地AI智能库存制定、库存超储短缺智能预警、制造IT数据AI深度应用，全面梳理AI数字化落地对应的人员能力、数据资源、软硬件设施配套标准，搭建可落地、可迭代的库存智能化动态管理体系。

一、库存管理核心认知与分类管控库存存在的核心价值与过度库存的经营风险

库存成本观、安全观与动态平衡管理逻辑

六大库存分类、形成原因与核心管控痛点

库存DBM动态管控基础方法与落地逻辑

二、动态库存缓冲精细化管理库存三区划分标准、风险判定与处置机制

不同区间库存动态调整启动条件与比例标准

原材料库存缓存构成、三色状态管控方法

周期性库存复盘与缓存大小动态优化机制

三、不同生产模式库存解决方案原材料库存风险规避与最小化库存落地策略

MTS库存式生产的核心目标与库存补充模型

平稳市场与季节性波动场景的库存差异化制定方案

供应链协同下的库存动态平衡管理方法

四、AI智能库存制定与自动预警落地应用AI基于订单、消耗、交期、波动数据智能测算安全库存

替代人工经验，实现库存标准动态智能制定

库存超储、短缺、呆滞、临期AI自动预警推送机制

AI库存数据复盘，持续优化库存缓冲与周转效率

五、制造IT数据AI应用提升方法生产、库存、物料、交期IT数据整合与AI清洗分析

数据AI可视化、异常溯源、浪费量化、效率对标

基于AI数据分析输出库存优化、计划优化改善方案

构建数据驱动的智能化生产库存管控闭环

六、AI数字化落地全维度配套要求数据资源要求：生产库存等数据标准、实时、完整

软硬件设施要求：配齐系统、采集终端与AI预警工具

人员能力要求：具备AI操作、数据解读及异常处置能力

管理制度要求：完善AI处置、数据更新及考核机制

（结束导语：本课程完整保留动态生产与库存管理核心体系，全覆盖AI生产排程、AI库存预警、制造IT数据AI提升三大发力点，明确人员、资源、设施配套落地要求，实现传统管理与AI数字化深度融合，助力企业动态提质、精准降库、智能提效。）