AI賦能--現(xiàn)場問題分析與高效解決

課程背景：

在AI技術(shù)日益成為企業(yè)轉(zhuǎn)型核心驅(qū)動力的今天，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)略價值，制定了目標(biāo)與計劃，并持續(xù)付諸實踐，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，難以落地推進。

分析工具不系統(tǒng)：缺乏系統(tǒng)性的框架和工具進行問題分析，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，《AI賦能--現(xiàn)場問題分析與高效解決》課程應(yīng)運而生。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，結(jié)合AI技術(shù)與精益生產(chǎn)理念，通過“定義問題（What）、明確要因（Why）和制定對策（How）”三個步驟的深入講解與互動練習(xí)，旨在幫助學(xué)員掌握AI時代下問題分析與解決的核心技能，成為推動企業(yè)降本增效的積極變量。

課程收益：

l 掌握AI+精益生產(chǎn)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 運用AI工具進行數(shù)據(jù)挖掘與分析，精準識別問題根源，制定有效對策。

l 推動部門間協(xié)同合作，打破信息壁壘，實現(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者，為企業(yè)發(fā)展貢獻更大價值。

課程時間：1天，6小時/天

課程對象：一線管理者

課程特點：

l AI技術(shù)賦能：結(jié)合AI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)中的浪費問題。

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

l 互動體驗式學(xué)習(xí)：通過案例分析、實操練習(xí)、小組討論等形式，增強學(xué)員的參與感與互動性，提升學(xué)習(xí)效果。

l 持續(xù)改進機制：通過AI反饋與優(yōu)化系統(tǒng)，幫助學(xué)員建立持續(xù)改進的機制，確保持續(xù)提升生產(chǎn)效率與質(zhì)量。

課程大綱

第一講：AI+精益生產(chǎn)驅(qū)動降本增效

一、降本增效意識

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！

l 讓自己成為推動降本增效的積極變量！

2. 解決問題從識別問題開始

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

精益生產(chǎn)視角：聚焦七大浪費（過量生產(chǎn)、等待、運輸、過度加工、庫存、動作、缺陷）

課程討論：各小組提出自己工作中的困擾問題（2-3個/組）

二、認識問題本質(zhì)

1. 精準定義問題

l 定義理想狀況

l 描述實際狀況

l 評估真實差距

AI賦能：進行數(shù)據(jù)對比分析，精準評估差距程度。

精益生產(chǎn)視角：通過價值流圖（VSM）識別浪費環(huán)節(jié)

2. 識別問題類型

l 異常型問題–通過改善，恢復(fù)應(yīng)有狀態(tài)

AI賦能：進行故障診斷和預(yù)測，幫助快速恢復(fù)系統(tǒng)正常運行。

l 預(yù)防型問題–通過排除，維持應(yīng)有狀態(tài)

AI賦能：進行風(fēng)險預(yù)測和預(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. 精準對癥下藥

l 異常型問題–找根因定對策

AI賦能：進行數(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–找誘因定對策

AI賦能：進行風(fēng)險預(yù)測和預(yù)警，幫助識別潛在誘因。

l 追求型問題–找成因定對策

AI賦能：進行數(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+精益生產(chǎn)驅(qū)動問題解決

一、異常型問題

1. 5W2H

案例討論：NP1產(chǎn)品的手工碼錯位

AI賦能：進行數(shù)據(jù)采集和分析，輔助進行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：找不到真正對策的原因

課程練習(xí)：A右臉黑了

AI賦能：

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

根因預(yù)測：利用AI模型預(yù)測可能導(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工具自動生成魚骨圖，直觀展示問題可能的原因分類（如人、機、料、法、環(huán)）。

l 智能分類：通過AI算法對原因進行分類和優(yōu)先級排序，幫助團隊聚焦關(guān)鍵問題。

4. 系統(tǒng)層次圖

課程練習(xí)：螺栓擰不動

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

成果產(chǎn)出：《行動方案表》

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

l 可達成(A) --有效對策

l 相關(guān)性(R) --問題背景

l 時間性(T) --時間標(biāo)準

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

AI賦能：進行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，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 識別關(guān)鍵成功因素

案例學(xué)習(xí)：小劉達成年銷售目標(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 團隊共創(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)績翻番？

AI賦能：進行方案優(yōu)化和模擬仿真，幫助制定更有效的解決方案。

4. 評估方案

l 操作性

l 效益性

l 時間性

l 成本性

l 風(fēng)險性

AI賦能：

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

l 智能評分： 基于AI模型，對方案進行綜合評分，幫助團隊選擇最優(yōu)方案。

成果產(chǎn)出：《行動方案表》

三、預(yù)防型問題

1. 解決思路

l 控制屏障

l 補救屏障

課堂練習(xí)：消除盲區(qū)

AI賦能：進行風(fēng)險預(yù)測和預(yù)警，幫助制定更有效的預(yù)防措施。

2. 風(fēng)險識別

l 選定作業(yè)活動

l 作業(yè)活動分解

l 識別危害因素(4M1E)

a) 人的誘因

b) 機的誘因

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識別潛在風(fēng)險因素，幫助團隊全面了解風(fēng)險來源。

l 智能分類： 基于AI算法，對風(fēng)險因素進行分類和優(yōu)先級排序。

3. 評估危害風(fēng)險(FMEA)

AI賦能：進行數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險評估，幫助評估危害風(fēng)險等級。

4. 確定預(yù)防措施

AI賦能：進行方案優(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：《行動方案表》

課程答疑與課程回顧

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