AI賦能降本增效：?jiǎn)栴}分析與解決實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練

課程背景：

在AI技術(shù)日益成為企業(yè)轉(zhuǎn)型核心驅(qū)動(dòng)力的今天，許多企業(yè)雖已踏上降本增效的征程，卻往往陷入“降本”有余而“增效”不足的困境。盡管企業(yè)洞察到了降本增效的戰(zhàn)略價(jià)值，制定了目標(biāo)與計(jì)劃，并持續(xù)付諸實(shí)踐，卻仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

問題分析不科學(xué)：問題缺乏科學(xué)分析與拆解，導(dǎo)致降本增效淪為口號(hào)，難以落地推進(jìn)。

分析工具不系統(tǒng)：缺乏系統(tǒng)性的框架和工具進(jìn)行問題分析，導(dǎo)致方法單一、低效重復(fù)，難以觸及問題本質(zhì)。

正是基于這些亟待解決的痛點(diǎn)，《AI賦能降本增效--問題分析與解決實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練》課程應(yīng)運(yùn)而生。本課程以“異常型、追求型和預(yù)防型”三類核心問題為切入點(diǎn)，通過“定義問題（What）、明確要因（Why）和制定對(duì)策（How）”三個(gè)步驟的深入講解與互動(dòng)練習(xí)，旨在幫助學(xué)員掌握AI時(shí)代下問題分析與解決的核心技能，成為推動(dòng)企業(yè)降本增效的積極變量。

課程收益：

l 掌握AI時(shí)代問題分析與解決的核心方法論，提升工作效率與決策質(zhì)量。

l 運(yùn)用AI工具進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，精準(zhǔn)識(shí)別問題根源，制定有效對(duì)策。

l 推動(dòng)部門間協(xié)同合作，打破信息壁壘，實(shí)現(xiàn)降本增效的全局最優(yōu)解。

l 成為企業(yè)降本增效的積極推動(dòng)者，為企業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)更大價(jià)值。

課程時(shí)間：1天，6小時(shí)/天

課程對(duì)象：一線管理者或員工

課程特點(diǎn)：

l AI技術(shù)賦能：結(jié)合AI的智能數(shù)據(jù)分析與工具應(yīng)用，幫助學(xué)員在AI背景下高效解決生產(chǎn)中的浪費(fèi)問題。

l 場(chǎng)景化與實(shí)戰(zhàn)化：課程內(nèi)容基于學(xué)員實(shí)際工作中的常見場(chǎng)景，提供智能化工具與實(shí)用方法，確保即學(xué)即用。

l 互動(dòng)體驗(yàn)式學(xué)習(xí)：通過案例分析、實(shí)操練習(xí)、小組討論等形式，增強(qiáng)學(xué)員的參與感與互動(dòng)性，提升學(xué)習(xí)效果。

l 持續(xù)改進(jìn)機(jī)制：通過AI的智能反饋與優(yōu)化系統(tǒng)，幫助學(xué)員建立持續(xù)改進(jìn)的機(jī)制，確保持續(xù)提升生產(chǎn)效率與質(zhì)量。

課程大綱

第一講：AI 驅(qū)動(dòng)降本增效

一、降本增效意識(shí)

1. 降本增效從解決問題開始

l 工作就是許多問題分析與解決的過程！

l 問題解決能力是衡量員工的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)！

l 讓自己成為推動(dòng)降本增效的積極變量！

2. 解決問題從識(shí)別問題開始

l AI賦能：預(yù)警潛在或隱性的問題

l AI賦能：識(shí)別重復(fù)性發(fā)生的問題

l AI賦能：分析用戶反饋發(fā)現(xiàn)問題

課程討論：各小組提出自己工作中的困擾問題（2-3個(gè)/組）

二、認(rèn)識(shí)問題本質(zhì)

1. 精準(zhǔn)定義問題

l 定義理想狀況

l 描述實(shí)際狀況

l 評(píng)估真實(shí)差距 –

AI賦能：進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比分析，精準(zhǔn)評(píng)估差距程度。

2. 識(shí)別問題類型

l 異常型問題–通過改善，恢復(fù)應(yīng)有狀態(tài)

AI賦能：進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)，幫助快速恢復(fù)系統(tǒng)正常運(yùn)行。

l 預(yù)防型問題–通過排除，維持應(yīng)有狀態(tài)

AI賦能：進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和預(yù)警，幫助提前采取措施，避免問題發(fā)生。

l 追求型問題–通過突破，改變現(xiàn)有狀態(tài)

AI賦能：進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和方案優(yōu)化，幫助制定更有效的突破策略。

3. 精準(zhǔn)對(duì)癥下藥

l 異常型問題–找根因定對(duì)策

AI賦能： 進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)分析，幫助快速定位問題根因。

l 預(yù)防型問題–找誘因定對(duì)策

AI賦能： 進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和預(yù)警，幫助識(shí)別潛在誘因。

l 追求型問題–找成因定對(duì)策

AI賦能： 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和方案優(yōu)化，幫助制定更有效的突破策略。

案例學(xué)習(xí)：老婦人與泰勒

成果產(chǎn)出：AI問題診斷與分類表

第二講：AI 驅(qū)動(dòng)問題解決

一、異常型問題

1. 5W2H

案例討論：NP1產(chǎn)品的手工碼錯(cuò)位

AI賦能：進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，輔助進(jìn)行5W2H分析。

2. Why-Why

l 應(yīng)用狀態(tài)入手

l 原理原則解析

案例討論：為什么地上有油？

課程討論：找不到真正對(duì)策的原因

課程練習(xí)：A右臉黑了

AI賦能：

l 數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析：通過AI分析歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別問題發(fā)生的潛在關(guān)聯(lián)因素，如設(shè)備老化、維護(hù)不足或操作不規(guī)范。

l 根因預(yù)測(cè)：利用AI模型預(yù)測(cè)可能導(dǎo)致問題的關(guān)鍵因素，幫助快速鎖定根本原因。

3. 魚骨圖

課程練習(xí)：車棚頂角出現(xiàn)凹痕

AI賦能：

l 數(shù)據(jù)分析與可視化：利用AI工具自動(dòng)生成魚骨圖，直觀展示問題可能的原因分類（如人、機(jī)、料、法、環(huán)）。

l 智能分類：通過AI算法對(duì)原因進(jìn)行分類和優(yōu)先級(jí)排序，幫助團(tuán)隊(duì)聚焦關(guān)鍵問題。

4. 系統(tǒng)層次圖

課程練習(xí)：螺栓擰不動(dòng)

AI賦能：進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和仿真，輔助進(jìn)行系統(tǒng)層次圖分析。

成果產(chǎn)出：《行動(dòng)方案表》

二、追求型問題

1. 制定目標(biāo)

l 具體的(S) --定性描述

l 可衡量(M)--考核標(biāo)準(zhǔn)

l 可達(dá)成(A) --有效對(duì)策

l 相關(guān)性(R) --問題背景

l 時(shí)間性(T) --時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)

課堂練習(xí)：參照“SMART法則”，用1句話描述一個(gè)重要目標(biāo)

AI賦能：進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，幫助制定更科學(xué)合理的目標(biāo)。

2. 找到成因

l 思考所有成功因素

l 識(shí)別關(guān)鍵成功因素

案例學(xué)習(xí)：小劉達(dá)成年銷售目標(biāo)的關(guān)鍵成功因素

AI賦能：

l 數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析： 通過AI分析成功案例，識(shí)別關(guān)鍵成功因素。

l 智能推薦： 基于AI模型，推薦適合當(dāng)前情境的關(guān)鍵成功因素。

3. 制定方案

l U型思考法

l 聯(lián)想思考法

l 團(tuán)隊(duì)共創(chuàng)法

a) 道--底層規(guī)律

b) 法--路徑方法

c) 術(shù)--技能技巧

d) 器--工具材料

案例討論：如何2025年業(yè)績(jī)翻番？

AI賦能：進(jìn)行方案優(yōu)化和模擬仿真，幫助制定更有效的解決方案。

4. 評(píng)估方案

l 操作性

l 效益性

l 時(shí)間性

l 成本性

l 風(fēng)險(xiǎn)性

AI賦能：

l 數(shù)據(jù)分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估： 利用AI評(píng)估方案的可行性、效益和風(fēng)險(xiǎn)，提供數(shù)據(jù)支持。

l 智能評(píng)分： 基于AI模型，對(duì)方案進(jìn)行綜合評(píng)分，幫助團(tuán)隊(duì)選擇最優(yōu)方案。

成果產(chǎn)出：《行動(dòng)方案表》

三、預(yù)防型問題

1. 解決思路

l 控制屏障

l 補(bǔ)救屏障

課堂練習(xí)：消除盲區(qū)

AI賦能：進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和預(yù)警，幫助制定更有效的預(yù)防措施。

2. 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

l 選定作業(yè)活動(dòng)

l 作業(yè)活動(dòng)分解

l 識(shí)別危害因素(4M1E)

a) 人的誘因

b) 機(jī)的誘因

c) 料的誘因

d) 法的誘因

e) 環(huán)的誘因

課堂練習(xí)：公司工作安全分析

AI賦能：

l 數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析： 利用AI識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)因素，幫助團(tuán)隊(duì)全面了解風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源。

l 智能分類： 基于AI算法，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分類和優(yōu)先級(jí)排序。

3. 評(píng)估危害風(fēng)險(xiǎn)(FMEA)

AI賦能：進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，幫助評(píng)估危害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

4. 確定預(yù)防措施

AI賦能：進(jìn)行方案優(yōu)化和模擬仿真，幫助制定更有效的預(yù)防措施。

成果產(chǎn)出：《行動(dòng)方案表》

課程答疑與課程回顧

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