《AI赋能生产效能提升：多维表格打通数据孤岛与智能管控实战》

《AI赋能生产效能提升：

多维表格打通数据孤岛与智能管控实战》

主讲：王长乐老师

【课程背景】

在制造与生产型企业中，数据孤岛是影响生产效能的最大隐形成本。订单在一张表、物料在另一张表、工序进度在微信群、质检数据在纸质单据——信息分散在各个角落，管理者看不到全局，异常反馈滞后，每天的管理方式就是“开会+微信追+打电话催”。与此同时，大量信息处理工作——数据录入、报表汇总、异常判断、进度跟踪——仍在靠人工重复劳动完成。

多维表格为生产管理提供了一个全新的底层架构：以多维表格为数据中枢，打通订单、物料、工序、质检、交付等全链条数据；通过数据看板实时可视化生产进度；借助AI能力实现信息处理的自动化与智能化。本课程以实操为主，现场搭建生产管理系统，学完即可落地应用。

【课程收益】

1. 掌握飞书多维表格的核心能力，理解其与Excel的本质区别

2. 学会用多维表格打通订单、物料、工序、质检等生产全链条数据

3. 掌握数据看板搭建方法，实现生产进度的实时可视化管控

4. 学会通过自动化流程和AI字段实现信息处理的自动化与智能化

5. 现场搭建一套可直接落地的生产管理系统雏形

【课程特色】

• 生产场景深度定制：所有案例与练习围绕生产管理真实场景设计

• 全程实操：边学边做，课程结束即得到一套可用的生产管理系统

• 从“数据孤岛”到“数据中枢”：系统性解决生产数据分散问题

• AI原生融合：充分发挥飞书多维表格的AI能力，实现智能化生产管理

• 零代码落地：无需IT支持，业务人员即可自主搭建与迭代

【课程对象】

生产管理人员、计划调度人员、质量管理人员、仓储物料管理人员、运营管理人员

【课程时间】

1天（6小时）

【课程大纲】

一、为什么生产管理总是“救火”而非“预防”？

1. 生产管理的数据痛点诊断

（1）数据孤岛现状：订单、物料、工序、质检各自为战

（2）信息滞后：管理者看到的永远是昨天的数据

（3）人工重复劳动：数据录入、报表汇总、进度追踪占据大量工时

2. 多维表格+AI如何重构生产管理的底层逻辑

（1）从“人追数据”到“数据找人”的范式转变

（2）多维表格作为数据中枢的架构思路

（3）标杆案例：某制造企业用多维表格替代Excel后的效率对比

二、多维表格核心能力：从“Excel思维”到“数据库思维”

1. 多维表格 vs Excel：本质区别与认知升级

（1）字段类型：单选、多选、日期、人员、关联等结构化字段的价值

（2）多视图：同一份数据的表格、看板、甘特图、日历视图切换

（3）权限控制：字段级、记录级的精细化权限管理

现场练习：创建第一张生产订单多维表格，配置字段与视图

2. 公式与汇总：让数据自动计算与汇总

（1）常用公式：自动计算工时、成本、完成率等生产指标

（2）汇总字段：自动汇总子记录数据，无需手工统计

（3）条件逻辑：自动标记延期、超标、异常状态

现场练习：为订单表配置自动计算字段与状态标记

三、打通数据孤岛：构建生产全链条数据联动体系

1. 跨表关联：让数据自动流动起来

（1）关联字段：订单表→物料表→工序表→质检表的数据打通

（2）查找引用：跨表读取关联数据，消除重复录入

（3）一处更新、全局同步：订单变更自动联动物料与工序

现场练习：搭建订单-物料-工序三表关联体系

2. 自动化流程：让系统自动推动工作

（1）自动化触发器：状态变更→自动通知、自动派单、自动归档

（2）审批流：生产异常单、质量问题单的自动审批流转

（3）定时提醒：交付倒计时、物料到期、工序超时的自动预警

现场练习：配置工序完成→自动通知下一工序+管理者的自动化流程

3. 表单收集：让一线数据直接流入系统

（1）生产报工表单：一线员工手机扫码报工，数据实时入库

（2）质检记录表单：现场检验结果直接关联工单与订单

（3）异常反馈表单：问题发现→自动派单→处理追踪→关闭归档

现场练习：创建生产报工表单，实现数据自动归集到多维表格

四、数据看板：实时管控生产进度与异常

1. 仪表盘搭建：一屏看清全局

（1）生产进度总览：订单完成率、工序状态分布、交付倒计时

（2）产能利用率：各产线/工序的产能负载与瓶颈识别

（3）质量看板：合格率、不良类型分布、质量趋势

现场练习：搭建一张生产进度管控仪表盘

2. 多视图组合应用

（1）看板视图：工序流转状态的直观管理

（2）甘特图视图：生产计划与实际进度的对比管控

（3）日历视图：交付节点、检验节点的时间管理

3. 异常预警与主动推送

（1）设置关键指标阈值，触发自动预警

（2）异常数据自动推送到责任人飞书消息

（3）从被动查看到主动推送：管理方式的升级

现场练习：配置进度延迟自动预警与飞书消息推送

五、AI赋能：信息处理自动化与智能化

1. AI字段：让数据自动生成与智能分类

（1）AI智能分类：自动识别异常类型、问题原因、紧急程度

（2）AI智能摘要：自动生成工单摘要、质检报告摘要

（3）AI智能填充：基于历史数据自动填充建议处理方案

现场练习：为质检表配置AI智能分类与摘要字段

2. AI+自动化：智能化的工作流引擎

（1）AI判断+自动派单：根据异常类型自动分配责任人

（2）AI生成+自动填充：新建记录时自动填充建议值

（3）AI分析+自动报告：定时自动生成生产日报/周报

现场练习：搭建AI智能派单+自动生成生产日报的工作流

3. AI智能体：多维表格的高阶智能化应用

（1）用AI智能体对接多维表格数据，实现自然语言查询

（2）“今天哪些订单延期了？”“上周不良率最高的工序是哪个？”——用问答代替查表

（3）AI智能体在生产管理中的更多可能性

现场演示：用AI智能体自然语言查询生产数据

六、课程总结与落地规划

1. 全天实操成果回顾：从单表到系统的完整链路

2. 生产管理系统搭建的步骤与优先级

3. 常见问题与避坑指南

4. 后续迭代与持续优化建议