AI赋能--现场问题分析与高效解决
AI赋能--现场问题分析与高效解决详细内容
AI赋能--现场问题分析与高效解决
课程背景：
在AI技术日益成为企业转型核心驱动力的今天，许多企业虽已踏上降本增效的征程，却往往陷入“降本”有余而“增效”不足的困境。尽管企业洞察到了降本增效的战略价值，制定了目标与计划，并持续付诸实践，却仍面临诸多挑战：
问题分析不科学：问题缺乏科学分析与拆解，导致降本增效沦为口号，难以落地推进。
分析工具不系统：缺乏系统性的框架和工具进行问题分析，导致方法单一、低效重复，难以触及问题本质。
正是基于这些亟待解决的痛点，《AI赋能--现场问题分析与高效解决》课程应运而生。本课程以“异常型、追求型和预防型”三类核心问题为切入点，结合AI技术与精益生产理念，通过“定义问题（What）、明确要因（Why）和制定对策（How）”三个步骤的深入讲解与互动练习，旨在帮助学员掌握AI时代下问题分析与解决的核心技能，成为推动企业降本增效的积极变量。
课程收益：
l 掌握AI+精益生产问题分析与解决的核心方法论，提升工作效率与决策质量。
l 运用AI工具进行数据挖掘与分析，精准识别问题根源，制定有效对策。
l 推动部门间协同合作，打破信息壁垒，实现降本增效的全局最优解。
l 成为企业降本增效的积极推动者，为企业发展贡献更大价值。
课程时间：1天，6小时/天
课程对象：一线管理者
课程特点：
l AI技术赋能：结合AI数据分析与工具应用，帮助学员在AI背景下高效解决生产中的浪费问题。
l 场景化与实战化：课程内容基于学员实际工作中的常见场景，提供智能化工具与实用方法，确保即学即用。
l 互动体验式学习：通过案例分析、实操练习、小组讨论等形式，增强学员的参与感与互动性，提升学习效果。
l 持续改进机制：通过AI反馈与优化系统，帮助学员建立持续改进的机制，确保持续提升生产效率与质量。
课程大纲
第一讲：AI+精益生产驱动降本增效
一、降本增效意识
1. 降本增效从解决问题开始
l 工作就是许多问题分析与解决的过程！
l 问题解决能力是衡量员工的关键标准！
l 让自己成为推动降本增效的积极变量！
2. 解决问题从识别问题开始
l AI赋能：预警潜在或隐性的问题
l AI赋能：识别重复性发生的问题
l AI赋能：分析用户反馈发现问题
精益生产视角：聚焦七大浪费（过量生产、等待、运输、过度加工、库存、动作、缺陷）
课程讨论：各小组提出自己工作中的困扰问题（2-3个/组）
二、认识问题本质
1. 精准定义问题
l 定义理想状况
l 描述实际状况
l 评估真实差距
AI赋能：进行数据对比分析，精准评估差距程度。
精益生产视角：通过价值流图（VSM）识别浪费环节
2. 识别问题类型
l 异常型问题–通过改善，恢复应有状态
AI赋能：进行故障诊断和预测，帮助快速恢复系统正常运行。
l 预防型问题–通过排除，维持应有状态
AI赋能：进行风险预测和预警，帮助提前采取措施，避免问题发生。
l 追求型问题–通过突破，改变现有状态
AI赋能：进行数据分析和方案优化，帮助制定更有效的突破策略。
3. 精准对症下药
l 异常型问题–找根因定对策
AI赋能：进行数据挖掘和关联分析，帮助快速定位问题根因。
l 预防型问题–找诱因定对策
AI赋能：进行风险预测和预警，帮助识别潜在诱因。
l 追求型问题–找成因定对策
AI赋能：进行数据分析和方案优化，帮助制定更有效的突破策略。
案例学习：老妇人与泰勒
成果产出：AI问题诊断与分类表
第二讲：AI+精益生产驱动问题解决
一、异常型问题
1. 5W2H
案例讨论：NP1产品的手工码错位
AI赋能：进行数据采集和分析，辅助进行5W2H分析。
2. Why-Why
l 应用状态入手
l 原理原则解析
案例讨论：为什么地上有油？
课程讨论：找不到真正对策的原因
课程练习：A右脸黑了
AI赋能：
数据挖掘与关联分析：通过AI分析历史数据，识别问题发生的潜在关联因素，如设备老化、维护不足或操作不规范。
根因预测：利用AI模型预测可能导致问题的关键因素，帮助快速锁定根本原因。
3. 鱼骨图
课程练习：车棚顶角出现凹痕
AI赋能：
l 数据分析与可视化：利用AI工具自动生成鱼骨图，直观展示问题可能的原因分类（如人、机、料、法、环）。
l 智能分类：通过AI算法对原因进行分类和优先级排序，帮助团队聚焦关键问题。
4. 系统层次图
课程练习：螺栓拧不动
AI赋能：进行数据建模和仿真，辅助进行系统层次图分析。
成果产出：《行动方案表》
二、追求型问题
1. 制定目标
l 具体的(S) --定性描述
l 可衡量(M)--考核标准
l 可达成(A) --有效对策
l 相关性(R) --问题背景
l 时间性(T) --时间标准
课堂练习：参照“SMART法则”，用1句话描述一个重要目标
AI赋能：进行数据分析和预测，帮助制定更科学合理的目标。
2. 找到成因
l 思考所有成功因素
l 识别关键成功因素
案例学习：小刘达成年销售目标的关键成功因素
AI赋能：
l 数据挖掘与关联分析： 通过AI分析成功案例，识别关键成功因素。
l 智能推荐： 基于AI模型，推荐适合当前情境的关键成功因素。
3. 制定方案
l U型思考法
l 联想思考法
l 团队共创法
a) 道--底层规律
b) 法--路径方法
c) 术--技能技巧
d) 器--工具材料
案例讨论：如何2025年业绩翻番？
AI赋能：进行方案优化和模拟仿真，帮助制定更有效的解决方案。
4. 评估方案
l 操作性
l 效益性
l 时间性
l 成本性
l 风险性
AI赋能：
l 数据分析与风险评估： 利用AI评估方案的可行性、效益和风险，提供数据支持。
l 智能评分： 基于AI模型，对方案进行综合评分，帮助团队选择最优方案。
成果产出：《行动方案表》
三、预防型问题
1. 解决思路
l 控制屏障
l 补救屏障
课堂练习：消除盲区
AI赋能：进行风险预测和预警，帮助制定更有效的预防措施。
2. 风险识别
l 选定作业活动
l 作业活动分解
l 识别危害因素(4M1E)
a) 人的诱因
b) 机的诱因
c) 料的诱因
d) 法的诱因
e) 环的诱因
课堂练习：公司工作安全分析
AI赋能：
l 数据挖掘与关联分析： 利用AI识别潜在风险因素，帮助团队全面了解风险来源。
l 智能分类： 基于AI算法，对风险因素进行分类和优先级排序。
3. 评估危害风险(FMEA)
4. 确定预防措施
AI赋能：进行方案优化和模拟仿真，帮助制定更有效的预防措施。
成果产出：《行动方案表》
课程答疑与课程回顾
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