《AI+精益生产提质增效实训》

《AI+精益生产提质增效实训》

主讲：张胜博士

【课程背景】

许多企业在推行精益的过程中，往往会陷入“5S做成了大扫除”、“看板变成了装饰板”、“改善提案流于形式”的困境，其根本原因在于数据收集耗时费力、问题分析深度不足、改善对策依赖个人经验、标准化成果难以快速复制与传承。与此同时，以AI大模型为代表的人工智能技术正以前所未有的方式改变着工作范式。将AI的能力融入精益生产的每一个核心工具，实现“人脑定方向，AI提效率”的敏捷精益模式，已成为企业实现提质、增效、降本的必然选择。不少企业存在以下问题：

数据沉睡，决策滞后：数据是“死”的，无法实时转化为洞察

标准作业执行难：操作随意性大，质量波动明显

异常响应慢，重复问题频发：问题反复发生，缺乏系统性的根因分析与防错机制

换型时间（SMED）长：小批量、多品种生产时，交付周期和成本失控

设备效率（OEE）低，被动救火：无法预测和预防“清扫不到位”等隐形浪费

产线平衡依赖“感觉”：缺乏数据驱动的快速仿真与优化手段

5S与目视化管理难以维持：缺乏快速生成问题清单和数字化巡检的手段

员工改善提案参与率低：员工有大量“智慧”未被激发

价值流图（VSM）停留于现状：无法动态识别非增值环节，更无法快速改善

培训效果难以量化与固化：缺乏将培训内容直接转化为日常工作流程

【课程收益】

掌握“AI+精益”双模思维：打破传统精益工具的实施瓶颈，建立“问题界定→AI辅助生成→精益原则验证→现场落地”的敏捷改善新范式

现产线平衡的AI辅助优化，能够利用AI快速分析工序数据，识别瓶颈

构建基于AI的异常快速响应系统，大幅缩短异常处置周期

深度掌握AI驱动的5Why根本原因分析法，提升问题解决的质量与深度

建立对策的AI预评审与风险控制能力，降低决策风险

一键生成可视化仪表板与目视化管理看板，实现管理状态的实时透明化

实现AI辅助TPM数据分析与OEE自动计算，变被动维修为主动预防。

获得可落地的5S数字化整改方案让5S维持不再困难

独立完成一个工位完整标准作业包的AI制作，实现“学完即用”。

【课程特色】

多年企业工程师从业经历、管理经历及创业经历使得老师能够从具体实施角度、宏观及可持续发展的角度去讲解课程，并做到理论与实践并重、循序渐进，善于从底层逻辑讲解。

实战基因：讲师具备10年+工厂改善落地经验，所有案例源自实战

动态教学：采用“问题暴露→工具解析→沙盘推演→实操作业”四阶教学

行业定制化：根据参训企业所属行业（调整案例库

双维度透视：同步讲解工具的技术实现逻辑与管理推行要点

【课程时间】

2天 （6小时/天）

【课程对象】

企业中基层管理人员，工程师等

【课程大纲】

第1单元：精益概述

引言：为什么企业的利润率越来越低？

精益基础定义与目的

丰田生产系统

丰田的硬实力

丰田的软实力

丰田的14项管理原则

[第一类] 长期理念(Philosophy）

[第二类] 正确的流程方能产生优异成果（Process）

[第三类] 发展员工与事业伙伴，为组织创造价值（People/partners）

[第四类] 持续解决根本问题是企业不断学习的驱动力（Problem solving）

精益五大原则

精益推行中的问题与解决方法

精益实施各阶段中的问题

丰田公司解决问题的步骤

识别浪费

七大浪费

观察浪费的方向

横向解析

纵向解析

第2单元 部分精益生产核心工具与AI融合实操

常用的AI软件

豆包

Deepseek

密塔

通义千问

标准作业

标准作业的产生背景、定义与目的

标准工时

标准作业的三要素

标准作业的三工具

AI应用实操：文本生成，撰写精益培训通知、改善提案模板、标准化作业指导书

产线平衡

线平衡的定义与应用

案例及延伸

AI应用实操：AI辅助进行工艺优化

快速换型（SMED）

基本知识

快速转换的实施

AI应用实操：输出标准化转产操作SOP

全员生产维护(TPM)

TPM基础知识

TPM的发展阶段

自主保养的七个阶段

AI应用实操：上传生产记录表，自动计算OEE并标记异常

AI应用实操：用AI分析历史故障记录，识别“清扫不到位导致故障”的高发设备

5S管理与目视化管理

5S基础知识

AI应用实操：导入图片，生成问题清单

AI应用实操：利用AI生成5S检查清单模板，包含具体点位与评分标准

目视化管理知识

AI应用实操：目视化管理可视化仪表板设计

AI应用实操：用豆包AI设计看板上的图标、警示语、颜色规则（红黄绿）

合理化建议

最大的浪费是未使用的员工创意

合理化建议的目的

案例：合理化建议的执行评价方式

AI应用实操：输入“装配线螺丝漏装率高”，输出10个可能原因及对策

准时化生产

准时化生产的基础

准确的计划是实现准时化生产的前提

如何制定计划

AI应用实操：将Excel中的生产日报粘贴给AI，要求分析“哪条产线浪费最严重”

自働化

定义

防错的基本规则

AI应用实操：说明问题，生成防错设计

价值流

价值流的定义

部分现场指标

价值流图的层次

价值流图的组成和作用

AI应用实操：辅助生成价值流分析报告：输入原始数据，自动提取非增值环节，生成改善计划

第3大单元：AI应用案例讲解

生产异常快速记录与分类

语音输入一段异常描述，自动生成异常报告

AI根据关键词自动分类

汇总历史异常数据，自动聚焦前三项关键原因

AI辅助5Why分析与根本原因挖掘

描述问题现象，让AI追问5W并提供可能答案

AI根据经验数据库推荐同类问题的解决方案库

对策制定的AI评审与风险提示

案例：将改善对策输入AI，要求评估“实施难度、成本、预期效果、潜在副作用”

AI自动生成对策实施计划表

模拟产线异常，全流程AI辅助解决

给出一个异常情景（如“组装线扭矩值超差”）

用AI完成：异常描述→数据收集→5Why分析→对策制定→SOP更新

第4大单元：AI实训

AI生成内容的验证与精益把关

AI幻觉风险：如何通过交叉提问、数据核对识别错误建议

精益原则作为过滤器：AI推荐的方案必须符合“消除浪费、尊重人性”前提

建立“AI建议评审清单”：是否可执行、是否成本可控、是否影响质量安全

小组实训任务1：可视化管理看板的AI自动生成

小组任务：为一条虚拟产线制作电子看板，展示OEE、产量、质量趋势

小组实训任务2：利用AI完成一个工位的5S整改方案

选择一个工位（照片或示意图），先用AI识别问题点

AI生成整改步骤清单与责任人建议

AI输出整改前后的对比效果图

制定维持5S的数字化巡检表

小组实训任务3：为一道装配工序制作完整标准作业包

提供工序描述和现场照片

使用AI生成：节拍时间表、作业顺序、SOP文档、培训试题

小组交叉评审，用精益原则找出AI生成内容的不合理之处并修正

小组实训任务4：描述一个真实或模拟异常案例，完成5Why分析报告

小组找出一个问题，详细描述

采用AI逐步询问问题并生成最终解决方案

第5单元 总结与答疑