課(ke)程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課(ke)程大(da)綱Syllabus
豐田管理方法培訓
課程目標:
理解精益生產的核心理念及其在現代制造中的重要性。
掌握人工智能(AI)技術的基本概念及其在制造業中的應用場景。
學會如何將精益生產與人工智能(AI)技術相結合,以實現生產效率的提升、成本的降低和質量的優化。
通(tong)過案(an)例分析和實(shi)踐操(cao)作(zuo),培養學(xue)員在實(shi)際工作(zuo)中應用精益與(yu)AI融合的能力。
課程對象:
全體想系統學習、掌握豐田管理(li)(li)理(li)(li)念和方(fang)法的(de)管理(li)(li)者(zhe)、了解(jie)AI與精益融(rong)合(he)的(de)管理(li)(li)者(zhe)
課程大綱:
第一講:精益生產基礎與核心理念
一、精益生產的起源與發展
1.精益生產的定義與歷史背景
2.豐田生產方式(TPS)的啟示
3.精益生產在全球制造業的演變與應用
二、精益生產的核心理念
1.價值流分析(VSM)
2.流程優化與消除浪費(七大浪費)
3.持續改進(Kaizen)與全員參與
4.看板管理與拉動式生產
5.自働化與防錯(Jidoka)
三、精益生產的關鍵工具與方法
1.5S管理
2.標準化作業
3.單件流與單元生產
4.價值流圖繪制與分析
5.持續流動與均衡生產
四、精益生產在企業中的實施策略
1.精益轉型的步驟與挑戰
2.成功案例分享
3.小組(zu)討論:精(jing)益生產在企(qi)業(ye)中的應(ying)用痛點(dian)與解決(jue)方案
第二講:精益生產與人工智能AI的融合
一、精益與AI融合的必要性與潛力
1.精益生產面臨的挑戰與機遇
2.人工智能如何助力精益生產
3.精益與AI融合的價值:效率提升、成本降低、質量優化
二、數據驅動的精益生產
1.數據采集與價值流分析的結合
2.利用AI技術優化生產流程
3.實時數據分析與持續改進
案例分析:數據驅動的精益生產實踐
三、智能預測與預防性維護
1.傳統預防性維護的局限性
2.基于AI的設備故障預測模型
3.預測性維護與精益生產的關系
案例分析:AI驅動的設備維護系統
四、智能質量控制與缺陷檢測
1.傳統質量檢測的痛點
2.利用計算機視覺與機器學習進行質量檢測
3.質量數據的分析與持續改進
案例分析:AI在質量檢測中的應用
五、智能供應鏈與物流優化
1.精益供應鏈的挑戰
2.AI在需求預測、庫存管理與物流調度中的應用
案例分析:AI驅動的供應鏈優化案例
六、人工智能助力員工賦能與技能提升
1.智能培訓系統與知識管理
2.人機協作與工作流程優化
案例分析:AI在員工(gong)賦能中的應(ying)用(yong)
第三講:精益與AI的實施
一、標準的建立
1.產品從功能性轉化為智能型
2.企業管理與技術標準化的建立
第一步:經驗行為
第二步:表準管理
第三步:標準貫徹
第四步:持續改善
二、徹底排除浪費
1.等待的浪費與改善
2.過分加工浪費與改善
3.動作的浪費與改善
4.不良的浪費與改善
5.搬運的浪費與改善
6.庫存的浪費與改善
7.過剩的浪費與改善
8.空間浪費與改善
9.智力浪費與改善
課堂AI練習:識別工作場景的浪費并制定改善建議
三、生產線作業標準算法
1.生產線平衡率
1)生產線平衡率的目的——找出瓶頸作業
案例運用:生產線瓶頸改善對策
工具分享:生產線平衡率的的計算公式
2)生產線平衡率提升的法則:重組、合并、取消、調整
課堂AI應用:計算生產線的平衡損失率
2.作業標準三票
1)改善重復循環的作業
工具分享:標準作業組合票
2)改善工序之間的平衡
工具分享:工序能力標準作業
3)改善現場布局物流
工具分享:標準作業可視票
四、顯性成本管控方法案例
1.財務會計和管理會計
2.不同產品的成本計算
3.偷工減料的成本核算
4.所謂的*成本其實不存在
5.設計研發高性能產品與降低成本并存
6.銷售額至上主義導致虧損擴大
7.企劃部門的成本策劃
8.不研發不能回收投資的設備
五、真正的“賺錢”的標準
1.我們對于賺錢的評價指標對嗎?
2.“馬”和“豬”哪個更賺錢?
3.工廠導入“時間”概念評價如何?
4.“時間的流逝”等于“賺錢”的能力在消失
5.工廠更應該導入“收益率”來賺錢
6.小批量生產賺錢的“真正理由”
7.同步生產和集中生產哪個更賺錢
8.J成本論及導入實踐
豐田管理方法培訓
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