AI 驅(qū)動精準生產(chǎn)計劃 & 物料智控
日期地址：2026年6月6-7日上海，9月12-13日上海
培訓費用：5980元/人（含培訓費、資料費、午餐、稅費等） 

課程背景：

在智能制造與工業(yè)4.0的推動下，工廠生產(chǎn)計劃與物料控制（PMC）面臨多品種、小批量、短交期的復雜挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)人工排產(chǎn)依賴經(jīng)驗，難以動態(tài)響應設(shè)備異常、物料短缺、訂單變更等突發(fā)問題，導致生產(chǎn)效率低下、庫存積壓、交付延遲。本課程以AI技術(shù)為核心，系統(tǒng)性講解如何通過數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化主生產(chǎn)計劃、庫存管理、供應商協(xié)同等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，結(jié)合制造業(yè)真實場景（如動態(tài)排產(chǎn)、需求預測、缺料預警），幫助學員掌握AI工具的應用邏輯，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃的精準化與物料控制的智能化，助力企業(yè)降本增效與柔性制造轉(zhuǎn)型。

課程特色：

1.場景聚焦：圍繞PMC全流程設(shè)計模塊，覆蓋計劃、排程、庫存、采購等核心場景。

2.技術(shù)實用：結(jié)合制造業(yè)數(shù)據(jù)特點（時序性、多維度），提供可落地的AI算法與工具指南。

3.案例實戰(zhàn)：基于真實工廠數(shù)據(jù)（如離散制造、流程制造），模擬AI優(yōu)化決策過程。

4.工具賦能：推薦低成本、高適配性的AI工具，降低技術(shù)應用門檻。

課程大綱

第一章：AI 與現(xiàn)代PMC 概論

? 知識點：PMC的核心職能與挑戰(zhàn)、AI在PMC中的價值（動態(tài)預測、實時優(yōu)化）、現(xiàn)代PMC與傳統(tǒng)PMC的差異（數(shù)據(jù)驅(qū)動 vs 經(jīng)驗驅(qū)動）、AI與ERP的高度融合（數(shù)據(jù)互通、實時決策支持）、AI適用于多品種小批量企業(yè)的核心邏輯（柔性響應、快速迭代）。

?講授方式：理論講解+行業(yè)痛點討論（如訂單交期延遲率分析）。

?練習：分組討論某電子廠因計劃不精準導致的庫存成本問題

? 案例：某家電企業(yè)通過AI與ERP系統(tǒng)融合，實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時同步，訂單交付周期縮短15%。

?輸出工具：智能PMC系統(tǒng)

?解決問題：破除對AI技術(shù)的誤解，明確AI在PMC中的落地場景。

第二章：AI 驅(qū)動主生產(chǎn)計劃

? 知識點：主生產(chǎn)計劃（MPS）制定邏輯、需求預測模型、AI生成主生產(chǎn)計劃的流程（數(shù)據(jù)輸入→模型訓練→多版本方案對比）、多約束條件優(yōu)化（產(chǎn)能、物料、交期、人力、技能、標準文件等）、AI排計劃的未來趨勢（實時動態(tài)調(diào)整、自適應學習）

?講授方式：算法推演+工具實操（如輸入歷史訂單數(shù)據(jù)生成預測結(jié)果）

? 練習：基于模擬的訂單波動數(shù)據(jù)，使用AI工具生成未來3個月的主生產(chǎn)計劃，并對比人工方案的差異。

? 案例：某汽車零部件廠通過LSTM模型預測需求，計劃準確率提升25%，并實現(xiàn)插單場景的秒級響應。

?輸出工具：AI排產(chǎn)公式下的《主生產(chǎn)計劃》

?解決問題：解決人工計劃主觀性強、響應速度慢的問題。

第三章：AI 驅(qū)動人員需求計劃與培訓計劃

? 知識點：人力需求預測方法（工作量分析法、技能矩陣）、AI驅(qū)動的培訓路徑設(shè)計（基于崗位能力缺口）、動態(tài)排班優(yōu)化、AI快速生成精準人力需求計劃的邏輯（主計劃數(shù)據(jù)→技能匹配→缺口分析）。

?講授方式：案例拆解+工具模擬（如輸入產(chǎn)線效率數(shù)據(jù)生成人力需求熱力圖）。

? 練習：根據(jù)某車間產(chǎn)能數(shù)據(jù)，設(shè)計AI驅(qū)動的月度排班方案，并模擬技能缺口自動生成培訓計劃。

?案例：某機械制造廠通過AI分析技能缺口，培訓效率提升30%，人力浪費減少18%。

?輸出工具：AI  生成的《人員招聘計劃》、《多能工培訓計劃》

?解決問題：避免人力浪費與技能不匹配導致的效率瓶頸。

第四章：AI 驅(qū)動途程計劃

? 知識點：工藝路線優(yōu)化（最短路徑、瓶頸工位識別）、AI實時監(jiān)控與動態(tài)調(diào)整（設(shè)備異常、工藝變更）、多品種混線生產(chǎn)的途程規(guī)劃、AI制作途程計劃的核心目標（標準化文件輸出時間與質(zhì)量控制）

?講授方式：算法演示、 工廠仿真系統(tǒng)操作

? 練習：在仿真系統(tǒng)中調(diào)整工藝參數(shù)，觀察AI如何優(yōu)化生產(chǎn)路徑，并生成標準化工藝文件（如SOP、BOM）。

? 案例：某注塑工廠通過AI優(yōu)化模具切換順序，換模時間減少40%，工藝文件輸出效率提升50%。

?輸出工具：AI 生成的《途程計劃》

?解決問題：解決傳統(tǒng)途程計劃僵化、無法適應突發(fā)變化的問題。

第五章：AI 驅(qū)動精準庫存管理

? 知識點：安全庫存計算模型、AI缺料預警（基于BOM與供應鏈數(shù)據(jù)）、庫存周轉(zhuǎn)率優(yōu)化、AI完成物料ABC分類的邏輯（消耗頻次、價值權(quán)重）、不同存貨的管理策略（A類高頻監(jiān)控、C類簡化管理）。

?講授方式：數(shù)據(jù)建模+工具實操（如輸入物料消耗數(shù)據(jù)生成庫存預警報告）。

?練習：針對某物料的季節(jié)性波動，設(shè)計AI驅(qū)動的動態(tài)補貨策略，并生成ABC分類報告。

?案例：某食品廠通過AI預測原料需求，庫存成本降低18%，呆滯庫存減少60%。

?輸出工具：生成自己的智能庫存管理系統(tǒng)、支持ABC分類與策略推薦

?解決問題：減少庫存積壓與缺料停線風險。

第六章：AI 驅(qū)動供商管理與采購計劃

? 知識點：供應商績效AI評估模型（交貨準時率、質(zhì)量合格率）、采購需求協(xié)同預測、風險預警（如原材料價格波動）、AI數(shù)據(jù)分析在供應商管理中的應用（歷史數(shù)據(jù)挖掘→評分模型→分級管理）。

?講授方式：案例推演+工具操作（如模擬供應商評分并生成采購建議）。

? 練習：根據(jù)供應商歷史數(shù)據(jù)，制定AI驅(qū)動的年度采購策略，并模擬價格波動場景的風險應對。

?案例：某化工廠通過AI篩選優(yōu)質(zhì)供應商，采購成本下降12%，交貨準時率提升20%。

?輸出工具：供應商智能管理

?解決問題：打破采購信息孤島，提升供應鏈協(xié)同效率。

第七章：AI 驅(qū)動生產(chǎn)排程

? 知識點：高級排程算法（遺傳算法、模擬退火）、多目標優(yōu)化（設(shè)備利用率、交貨期）、插單與急單的智能響應、AI分析產(chǎn)線現(xiàn)狀數(shù)據(jù)（設(shè)備狀態(tài)、工單進度）生成合理排程的邏輯。

?講授方式：算法對比分析+排程工具實戰(zhàn)（如緊急訂單插入后的動態(tài)調(diào)整）。

?練習：在排程系統(tǒng)中模擬設(shè)備故障，觀察AI如何重新分配任務，并生成排程優(yōu)化報告。

?案例：某半導體廠通過AI動態(tài)排程，設(shè)備利用率提升22%，訂單延誤率降低35%。

?輸出工具：智能排程（甘特圖可視化）

?解決問題：解決傳統(tǒng)排程僵化、無法應對復雜擾動的問題。

第八章：AI 驅(qū)動生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)分析

? 知識點：生產(chǎn)運營KPI體系（OEE、DTD）、根因分析（決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則）、AI驅(qū)動的實時監(jiān)控與異常預警、AI快速產(chǎn)能分析（歷史數(shù)據(jù)→瓶頸識別→優(yōu)化建議）、AI提前識別計劃風險點（如物料短缺概率、設(shè)備故障預測）。

?講授方式：全流程實戰(zhàn)（從數(shù)據(jù)采集到生成分析報告）。

?練習：基于某產(chǎn)線實時數(shù)據(jù)，使用AI工具診斷效率瓶頸，并生成風險預警清單。

?案例：某紡織廠通過AI分析設(shè)備日志，故障停機時間減少35%，產(chǎn)能利用率提升15%。

?輸出工具：生產(chǎn)運營智能分析平臺（支持自定義看板與風險地圖）。

?解決問題：避免數(shù)據(jù)分析滯后，實現(xiàn)問題實時定位與閉環(huán)管理。
講師介紹：Mr zhou
Mr zhou是AI賦能制造業(yè)領(lǐng)域的“先鋒導師”，作為AI人工智能授證訓練師，他以13年世界500強制造經(jīng)驗與9年咨詢實戰(zhàn)為根基，率先實現(xiàn)“AI技術(shù)”與“工廠管理”的深度融合。他始終秉持“制造業(yè)智能化不是炫技，而是解決真問題”的核心理念，專注AI在生產(chǎn)計劃、設(shè)備維護、品質(zhì)管控、干部人效提升等核心場景的落地實踐，形成了“理論扎實、案例鮮活、落地性強”的獨特優(yōu)勢。在工廠項目推行期間，他主導“AI輔助生產(chǎn)排程”項目，通過算法優(yōu)化多品種小批量訂單的排程，使設(shè)備利用率提升18%，交付周期縮短30%。轉(zhuǎn)型咨詢后，他為企業(yè)設(shè)計“AI+管理”方案，開發(fā)“設(shè)備效率分析系統(tǒng)”，某企業(yè)應用后故障預警準確率提升37%，突發(fā)停機減少60%。

他深耕AI賦能工廠干部管理領(lǐng)域，不僅撰寫并發(fā)表《AI賦能工廠干部人效提升》專著，系統(tǒng)拆解AI與干部管理的融合路徑，更將理論成果轉(zhuǎn)化為實戰(zhàn)課程，該課程已成功申請版權(quán)并通過認證，成為企業(yè)提升管理團隊智能化能力的核心選擇。其提出的“智能制造實施路徑”方法論，將AI技術(shù)與精益生產(chǎn)、TPM等管理體系深度融合，構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集-算法建模-場景應用-持續(xù)優(yōu)化”的完整閉環(huán)，在某電子企業(yè)實施后，生產(chǎn)效率提升35%，質(zhì)量缺陷率下降50%，能源消耗降低20%；在干部人效提升場景中，助力合作企業(yè)實現(xiàn)管理效率提升40%、決策響應速度加快50%的顯著成效。

核心資質(zhì)
?AI人工智能授證訓練師、企業(yè)工商管理碩士，AI+制造業(yè)領(lǐng)域10+年實戰(zhàn)經(jīng)驗?13年世界500強制造經(jīng)驗：夏普“AI+生產(chǎn)管理”項目主導者，訂單交付率提升25%，庫存周轉(zhuǎn)率提升30%，獲“夏普全球智能制造先鋒”稱號?
9年咨詢實戰(zhàn)：一汽大眾、南京LG新能源等企業(yè)AI項目合作顧問，主導30+AI落地項目，成功率90%以上，覆蓋生產(chǎn)、設(shè)備、質(zhì)量、干部管理等多場景
?專著成果：撰寫《AI賦能工廠干部人效提升》書籍并正式發(fā)表，構(gòu)建AI與工廠管理深度融合的理論體系
?課程認證：核心課程《AI賦能工廠干部人效提升》已成功申請版權(quán)并通過認證，具備標準化、可復制的落地價值
?培訓實績：2025年累計完成100個人天AI專題培訓，學員滿意率均超95%，課程復購率與企業(yè)轉(zhuǎn)介紹率位居行業(yè)前列
服務客戶
?汽車行業(yè)：一汽大眾汽車有限公司、大陸汽車電子（長春）有限公司、豐田合成(張家港）塑料制品有限公司
?電子電器：富士康科技集團、華為技術(shù)有限公司、蘇州三星電子有限公司、廈門ABB有限公司
?機械制造：中船江南重工股份有限公司、上海電氣集團、沈陽機床集團、大連重工·起重集團有限公司
?新能源：寧德時代新能源科技股份有限公司、南京LG新能源有限公司、比亞迪汽車工業(yè)有限公司、遠景能源有限公司
服務成果
?AI設(shè)備效率系統(tǒng)使故障預警準確率提升37%，停機減少60%，某汽車零部件企業(yè)年減少停機損失超800萬元?AI排程方案使物料周轉(zhuǎn)率提升20%，庫存成本降低15%，某電子企業(yè)通過AI排程優(yōu)化，訂單交付周期從25天縮短至18天
?某新能源企業(yè)應用AI質(zhì)量檢測系統(tǒng)，檢測效率提升400%，漏檢率從0.5%降至0.01%，年節(jié)約檢測成本超300萬
?某機械制造企業(yè)導入“智能制造實施路徑”方法論后，生產(chǎn)效率提升35%，質(zhì)量缺陷率下降50%，能源消耗降低20%
?某制造企業(yè)應用《AI賦能工廠干部人效提升》課程體系后，干部決策周期縮短50%，團隊工作效率提升40%，管理成本降低18%
?2025年服務的企業(yè)客戶中，80%實現(xiàn)AI項目3個月內(nèi)快速落地，70%達成效率/效益雙提升目標，學員滿意率持續(xù)保持95%以上.

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主題

上課時間

2026年06月06-07日 上海2026年09月12-13日 上海

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