课程目标
帮助制造管理者理解AI时代下的管理转型方向，掌握精益与数字化融合的核心方法。
通过系统化工具与实战案例，提升工厂成本管控、效率提升与质量管理能力。
培养厂长级管理者具备数据驱动决策、人机协同及流程优化的综合能力。
课 时
2天。
课程模块一：思维转变——AI时代的制造业管理升级
1. AI时代制造业管理运营转型升级
技术升级：AI、IoT、大数据对生产模式的颠覆性影响
管理转型：从经验驱动到数据驱动的决策模式
案例：某电子厂通过AI实现生产周期缩短30%的转型路径
2. 自动化、数字化、智能化与精益管理的融合
精益管理核心原则（消除浪费、持续改善）与数字化工具的结合
自动化设备效率提升与精益布局优化
数字化看板与实时数据采集在精益改善中的应用
3. 制造厂长思维转型
系统思维：从局部优化到全局价值链协同
流程思维：端到端流程梳理与瓶颈突破
数据思维：关键指标（KPI）设计与数据决策模型
精益运营思维：PDCA循环与快速迭代改进
课程模块二：精益生产运营与降本增效实战
1. 工厂精益运营管理模式搭建（丰田4P原则）
哲学（Philosophy）：以客户价值为导向的文化塑造
流程（Process）：标准化作业与柔性生产设计
员工/伙伴（People/Partner）：多能工培养与团队协作机制
问题解决（Problem Solving）：A3报告与根因分析工具
2. 从成本管控看工厂成本增效
成本结构解析：直接成本与隐性成本（库存、返工、停机等）
管控要点：采购成本优化、能耗管理、设备综合效率（OEE）提升
研讨环节：某大型电子厂报表解读，识别成本浪费点（如过度库存、不良率过高）
3. 生产品质全面管理
质量成本模型：预防成本、鉴定成本、内部损失、外部损失
“三不”体系：不接受不良、不制造不良、不流出不良
质量工具应用：SPC、FMEA、8D报告、Poka-Yoke防错设计
4. 从价值流流动看生产效率提升
价值流图（VSM）分析：识别非增值环节与流程瓶颈
OEE计算与改善：设备利用率、性能率、良品率综合优化
案例：某SMT产线通过价值流优化缩短换线时间50%
5. 安全风险识别与分级评估
电子行业常见安全风险（电气安全、化学品管理、机械防护）
风险评估工具：LEC法（危险性分值法）、FMEA在安全领域的应用
研讨环节：分组分析工厂安全漏洞，制定分级管控方案
课程模块三：AI时代的下一代工厂管理
1. AI在生产中的核心应用场景
智能排产：基于订单优先级与资源约束的动态调度算法
预测性维护：设备故障预警与备件库存优化
质量智能检测：AI视觉识别在缺陷检测中的应用（如AOI设备升级）
2. AI时代厂长的关键技能
数据分析与决策：从海量数据中提取关键洞察（如Python/Power BI）
人机协同：如何管理AI系统与人工团队的协作流程
变革管理：推动组织文化向数字化与智能化转型
3. 案例：应用AI后的工厂变化
某电子组装厂通过AI排产减少生产线闲置时间25%
某半导体工厂利用预测性维护降低设备停机成本40%
某PCB企业通过AI质检将漏检率降至0.1%以下
授课老师
赵又德 实战型供应链管理与精益生产双栖导师
常驻地：上海
邀请老师授课：13439064501 陈助理
