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AI驱动的新一代精益生产

发布时间:2025-04-01 15:51:30

讲师:郭峰民天数:2天费用:元/人关注:20

日程安排:

课程大纲:

丰田管理方法培训

课程目标:
理解精益生产的核心理念及其在现代制造中的重要性。
掌握人工智能(AI)技术的基本概念及其在制造业中的应用场景。
学会如何将精益生产与人工智能(AI)技术相结合,以实现生产效率的提升、成本的降低和质量的优化。
通过案例分析和实践操作,培养学员在实际工作中应用精益与AI融合的能力。

课程对象:
全体想系统学习、掌握丰田管理理念和方法的管理者、了解AI与精益融合的管理者

课程大纲:
第一讲:精益生产基础与核心理念
一、精益生产的起源与发展
1.精益生产的定义与历史背景
2.丰田生产方式(TPS)的启示
3.精益生产在全球制造业的演变与应用
二、精益生产的核心理念
1.价值流分析(VSM)
2.流程优化与消除浪费(七大浪费)
3.持续改进(Kaizen)与全员参与
4.看板管理与拉动式生产
5.自働化与防错(Jidoka)
三、精益生产的关键工具与方法
1.5S管理
2.标准化作业
3.单件流与单元生产
4.价值流图绘制与分析
5.持续流动与均衡生产
四、精益生产在企业中的实施策略
1.精益转型的步骤与挑战
2.成功案例分享
3.小组讨论:精益生产在企业中的应用痛点与解决方案

第二讲:精益生产与人工智能AI的融合
一、精益与AI融合的必要性与潜力
1.精益生产面临的挑战与机遇
2.人工智能如何助力精益生产
3.精益与AI融合的价值:效率提升、成本降低、质量优化
二、数据驱动的精益生产
1.数据采集与价值流分析的结合
2.利用AI技术优化生产流程
3.实时数据分析与持续改进
案例分析:数据驱动的精益生产实践
三、智能预测与预防性维护
1.传统预防性维护的局限性
2.基于AI的设备故障预测模型
3.预测性维护与精益生产的关系
案例分析:AI驱动的设备维护系统
四、智能质量控制与缺陷检测
1.传统质量检测的痛点
2.利用计算机视觉与机器学习进行质量检测
3.质量数据的分析与持续改进
案例分析:AI在质量检测中的应用
五、智能供应链与物流优化
1.精益供应链的挑战
2.AI在需求预测、库存管理与物流调度中的应用
案例分析:AI驱动的供应链优化案例
六、人工智能助力员工赋能与技能提升
1.智能培训系统与知识管理
2.人机协作与工作流程优化
案例分析:AI在员工赋能中的应用

第三讲:精益与AI的实施
一、标准的建立
1.产品从功能性转化为智能型
2.企业管理与技术标准化的建立
第一步:经验行为
第二步:表准管理
第三步:标准贯彻
第四步:持续改善
二、彻底排除浪费
1.等待的浪费与改善
2.过分加工浪费与改善
3.动作的浪费与改善
4.不良的浪费与改善
5.搬运的浪费与改善
6.库存的浪费与改善
7.过剩的浪费与改善
8.空间浪费与改善
9.智力浪费与改善
课堂AI练习:识别工作场景的浪费并制定改善建议
三、生产线作业标准算法
1.生产线平衡率
1)生产线平衡率的目的找出瓶颈作业
案例运用:生产线瓶颈改善对策
工具分享:生产线平衡率的的计算公式
2)生产线平衡率提升的法则:重组、合并、取消、调整
课堂AI应用:计算生产线的平衡损失率
2.作业标准三票
1)改善重复循环的作业
工具分享:标准作业组合票
2)改善工序之间的平衡
工具分享:工序能力标准作业
3)改善现场布局物流
工具分享:标准作业可视票
四、显性成本管控方法案例
1.财务会计和管理会计
2.不同产品的成本计算
3.偷工减料的成本核算
4.所谓的*成本其实不存在
5.设计研发高性能产品与降低成本并存
6.销售额至上主义导致亏损扩大
7.企划部门的成本策划
8.不研发不能回收投资的设备
五、真正的“赚钱”的标准
1.我们对于赚钱的评价指标对吗?
2.“马”和“猪”哪个更赚钱?
3.工厂导入“时间”概念评价如何?
4.“时间的流逝”等于“赚钱”的能力在消失
5.工厂更应该导入“收益率”来赚钱
6.小批量生产赚钱的“真正理由”
7.同步生产和集中生产哪个更赚钱
8.J成本论及导入实践

丰田管理方法培训

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