《AI破局・工厂经营逆袭之道》2天
《AI破局・工厂经营逆袭之道》2天详细内容
《AI破局・工厂经营逆袭之道》
课程背景面对日益激烈的市场竞争和不断攀升的运营成本,您的工厂是否正面临增长瓶颈?是否渴望打破固有的管理模式,实现降本增效的突破?别再被“AI很遥远”“AI是概念”的迷雾所困扰!这门课程拒绝空谈,直击痛点,带您真正理解AI技术与工业制造的深度融合,掌握自行打造工厂专属AI智能体的核心方法,让AI真正成为您手中降本增效的利器,而非仅仅停留在PPT上的炫技。
我们不讲“AI将取代人类”的焦虑,而是聚焦AI如何赋能工业制造的实战价值。透过废品数据分析、智能仓储优化、作业指导书智能化等真实工业场景案例,让您深度体会AI远超人类的分析力和决策力,看清数据背后的本质;我们更不谈“基础操作技巧”,而是系统拆解岗位级AI应用的底层逻辑,让AI真正听懂岗位需求,与业务流同频共振,释放被传统工作模式束缚的巨大潜能!
196786548577500本课程将彻底颠覆您对AI的认知,从“会用基础AI工具”到“让AI深度赋能岗位工作”。您将学到如何从开放AI算力起步,结合岗位业务策划AI应用规则,为构建工厂私有化数字化员工平台完成关键准备。课程紧密围绕企业项目、研发、工艺、质量、计划与班组六大岗位,结合实用工具与方法,系统讲解AI在文档处理、数据分析、流程标准化、岗位效率提升等方面的落地应用。学习后,各岗位学员将彻底掌握本岗位的AI应用秘诀,让AI成为工厂各岗位的“高效大脑”,驱动企业在激烈竞争中突围而出,实现生产力质的飞跃!
课程收益 —— 三重认知突破a. 看清AI本质:掌握弱人工智能“三知三不知”定律,理解岗位化AI应用的边界与潜力
b. 领悟AI深度应用:体会AI项目工程师、AI研发工程师、AI工艺工程师、AI质量工程师、AI计划工程师、AI班组长应用智能体的结构与搭建要点
c. 掌握驯AI心法:从AI的“基础提问者”进阶为贴合岗位工作的AI引导者
课时安排2天(适配职能、运营、工程、开发等多部门混合授课,按岗位拆解AI应用方法)
课程大纲第一讲:AI能力初体验——AI是我们的工具,还是我们是AI的工具?
核心说明:通过实战体验建立AI认知,拆解工厂AI应用底层逻辑与系统架构
AI深度运用前置铺垫:1000+次AI深度运用体验,覆盖32类企业6大职能
AI实战能力体验(制造业场景实战案例集)
——AI数据分析能力:产线不良品数据统计表→良率根因挖掘
——AI结构分析能力:产品功能-性能-结构-外观特性层级拆解
——AI根因分析能力:正交试验辅助生产缺陷根因判别
——AI运营分析能力:来料检验与智能仓储运力爆算
工厂AI应用基本模式:大模型与智能体定义,操作者-知识库-数据库-PDCA关系
AI驱动的工厂管理模式变革:从“为管理而管理”到“AI赋能经营”
工厂AI数字化员工平台介绍:6大岗位+24大智能体+100单agent技术结构
知识库解决方案:覆盖需求洞察、研发风控、工艺精益等全场景
第二讲:AI数字化员工·增值降本——成本是设计出来的,还是管理出来的?
核心说明:聚焦项目/研发岗AI赋能,破解需求模糊、技术风险隐蔽等痛点项目工程师的价值定位与痛点:需求转化难、项目管控散、价值提炼弱
AI项目工程师岗位说明书:需求洞察、目标策划、可行性评审、计划监控
精简项目管理流程:从客户需求到量产交付的闭环逻辑
平台项目管理规划(PM系列智能体):
——PM-1市场需求洞察
——PM-2项目目标策划
——PM-3项目可行性评审
——PM-4项目计划监控
实战演示:市场需求洞察智能体(某产品L0-L4需求洞察全展开)
学员演练:按需求洞察大模型指令,任选一款产品完成需求层级拆解
研发工程师的价值定位与痛点:设计风险高、装配性差、参数优化慢
可装配性设计八大原则:
——精简零件、统一结构、减少约束、定位先行
——顺畅装配、稳健基座、轻松作业、物料顺畅
AI研发工程师岗位说明书:技术失效预测、根因追溯、风险改善、性能调优
平台研发风控能力(RD系列智能体):
——RD-1技术失效预测
——RD-2失效原因追溯
——RD-3技术风险改善
——RD-4技术性能调优
10、实战演示:AI辅助DFMEA改善分析全流程操作
学员演练:任选一款产品,用大模型完成DFMEA分析
第三讲:AI数字化员工·提质增效——质量是检验出来的,还是生产出来的?核心说明:聚焦制造/质量岗AI赋能,破解SOP标准化慢、质量异常处置滞后等痛点工艺工程师的价值定位与痛点:工艺优化难、产线效率低、多品种换型慢
AI工艺工程师岗位说明书:工时定额、效率提升、价值流动分析、标准作业设计
平台工艺精益能力(PE系列智能体):
——PE-1工时定额测量
——PE-2产线效率提升
——PE-3价值流动分析
——PE-4标准作业设计
实战演示:AI驱动价值流分析全过程(现状诊断→未来规划→收益测算)
质量工程师的价值定位与痛点:根因定位不准、异常处置慢、改善闭环难
AI质量工程师岗位说明书:工作质量+产品质量控制
平台质量改进能力(QE系列智能体):
——QE-1管理体系内审
——QE-2异常快速处置
——QE-3问题根源分析
——QE-4创新质量改进
实战演示:AI物能场分析法做质量根因深层次定位
学员演练:针对某质量问题,用AI完成物能场根因分析
第四讲:AI数字化员工·决胜交付——计划是管生产的,还是管工厂的?核心说明:聚焦计划/班组岗AI赋能,破解插单频繁、交付滞后、班组管理难等痛点传统生产计划的变革案例:某纸箱企业滚动计划落地,从2亿到10亿的交付驱动
传统生产计划困境:物料断料、频繁插单、生产挡工、在制品堆积
产销一体柔性生产计划价值:多品种小批量适配、异常动态响应、交付精准管控
AI计划工程师岗位说明书:物料齐套、滚动计划、协同制造、计划通知
平台计划运营能力(PC系列智能体):
——PC-1物料齐套预测——PC-2滚动计划排程
——PC-3协同制造管理
——PC-4生产计划通知
实战演示:AI滚动生产计划沙盘模拟(多品种小批量+异常应对)
班组长能力发展困境:培训难见效、留人难、管理标准化低
班组管理事务化/标准化:AI托管班组管理核心逻辑
AI班组长岗位赋能:班前准备、班中督导、班后改善、一周计划
10.平台班组托管能力(LL系列智能体):
——LL-1班前工作准备
——LL-2班中工作督导
——LL-3班后工作改进
——LL-4一周工作计划智能体
11.实战演示:AI托管班组一日管理全流程(李班长与AI班长协同)
课堂答疑:工厂管理AI深度应用经验分享
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AI赋能精益价值流分析——专属智能体搭建实战方案一、课程背景本课程聚焦精益生产核心的价值流分析环节,专为解决制造企业在产线运营优化中面临的价值流分析落地难、专业门槛高、落地效果差等核心痛点而设。价值流分析是精益生产的核心方法论,其核心价值在于精准识别企业产线运营全流程中不增值的环节,通过“纸上谈兵”的方式构建未来价值流图,剔除浪费环节、重构优化运营流程,最终
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课程背景:在全世界范围内质量管理经过了质量检验阶段、质量管理阶段和全面质量管理阶段,其管理思想也逐渐被世人所接受而成为当今世界企业管理的主要方法;企业在“质量是检验出来的”还是“质量是制造出来的”的争论中逐渐发现,无论如何防范于未然才是质量管理的终极目的,而从设计源头的规范才是质量预防的关键所在;北美三大汽车厂于是整合了工业品项目开发管理、零缺陷质量管理与航
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TWI训练 — 工作改善JM 12.31
课程背景:TWI(TrainingWithinIndustry),即为督导人员或一线主管技能培训,其源于二战后,美国生产局重建日本经济,发现日本技术劳动力潜力极为雄厚,但缺乏有效的督导人员,故引进TWI训练,培训了大量的督导人员的能力,日本政府认识到此培训的重要性,为此组织企业成立日本产业训练协会,并由日本劳动省大力推广,对二战后日本经济得以迅速发展起到了极
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TWI训练 — 工作指导JI 12.31
课程背景:TWI(TrainingWithinIndustry),即为督导人员或一线主管技能培训,其源于二战后,美国生产局重建日本经济,发现日本技术劳动力潜力极为雄厚,但缺乏有效的督导人员,故引进TWI训练,培训了大量的督导人员的能力,日本政府认识到此培训的重要性,为此组织企业成立日本产业训练协会,并由日本劳动省大力推广,对二战后日本经济得以迅速发展起到了极
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一、项目概述 产品的设计水平直接决定了产品的性能水平,而其制造质量控制能力有决定了产品的一致性能力,进而对产品的性能水平形成叠加效应,如果不能在先期策划环节实现设计质量的持续优化,势必将形成市场服务端累积大量质量失效成本,形成高度经营风险。 另一方面,近年来制造业末端客户通过持续降本增效实现价高的性价比水平,以替换庞大的传统式市场,已成为产业发展的瓶颈与必然
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