课程目标：
深入理解AI与精益管理融合的底层逻辑，避免“技术空转”与“管理脱节”。
掌握痛点-价值矩阵、数据治理清单等实战工具，快速定位高价值场景。
通过案例研讨与实操，制定AI驱动精益管理的具体行动计划。
目标学员：企业精益管理负责人、生产/运营部门管理者、流程优化团队、数据分析人员
模块1：认知重构——AI与精益管理的融合逻辑
传统精益管理的局限与AI的破局点：
依赖人工经验，难以覆盖复杂场景
数据收集与分析滞后，决策响应慢
持续改进依赖“试错”，成本高、周期长
AI的三大赋能价值：
实时感知：通过传感器、IoT设备实时采集数据
智能预测：基于历史数据预测设备故障、需求波动
自主优化：通过机器学习自动调整参数
AI赋能精益管理的三层架构：
数据层：多源数据融合
算法层：异常检测、根因分析、优化算法
应用层：智能排产、质量预测等
案例分享：某汽车工厂通过AI实时监控焊接参数，将缺陷率从0.3%降至0.05%
互动环节：小组讨论——识别本企业精益管理中的AI应用潜力点
模块2：核心应用概览与工具初体验
AI在精益管理中的五大核心应用：
智能质量管控
动态排产优化
智能库存管理
能耗精细化管理
流程自动化与精益改善
实战工具演示：痛点-价值矩阵应用示例
从“问题严重性”与“AI解决可行性”双维度评分
优先选择“高频、高损失、数据可获取”的场景
模块3：场景落地——AI在精益管理中的实操
分组工作坊：每组选择一个AI精益管理应用场景（智能质量管控/动态排产优化/智能库存管理/能耗精细化管理/流程自动化），进行详细方案设计。
利用给定的数据模板和算法说明，设计具体实施方案
制定实施步骤、预期效果及风险评估
案例深度剖析：各组分享方案，讲师点评并引导优化方向
强调数据治理、模型选择与验证的重要性
模块4：实施路径与文化融合策略
AI赋能精益管理的四步实施法：
价值定位与场景筛选：使用痛点-价值矩阵
数据治理与模型训练：数据清洗、标注与增强技术
试点验证与迭代优化：设定成功指标，小步快跑
规模化复制与文化融合：操作手册、培训课程与监控看板
文化融合策略：
设立“AI精益改善奖”，表彰优秀案例
通过内部论坛、工作坊传播成功故事
管理者以身作则，主动使用AI工具
实战演练：制定本企业AI精益管理升级行动计划
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
