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运用精益工具实现降本增效

【课程编号】:MKT005889

【课程名称】:

运用精益工具实现降本增效

【课件下载】:点击下载课程纲要Word版

【所属类别】:生产成本培训|精益生产培训

【时间安排】:2024年10月11日 到 2024年10月12日3600元/人

2023年10月20日 到 2023年10月21日3600元/人

2022年10月08日 到 2022年10月09日3600元/人

【授课城市】:济南

【课程说明】:如有需求,我们可以提供运用精益工具实现降本增效相关内训

【课程关键字】:济南精益工具培训,济南降本增效培训

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课程大纲

企业经营的逻辑与新经济寒冬

企业经营的目的和目标

企业活动和运营绩效概览

1 企业活动

2 解读财务三表-利润表、资产负债表、现金流量表

3 企业净运营资金来自哪里

4 运营周期和资金运转周期

5 资金周期的重大意义-速度支撑盈利

制造企业经营的危机意识

1 传统经济向新经济的快速转变

2 新七剑下天山

3 寒冬来了,你准备好过冬了么

4 后疫情时代,消费趋势的变化

新经济背景下,企业如何做到可持续竞争领先

1 企业竞争战略

2 运营周期效益-聚焦成本,构造成本领先战略

3 资金周期效益-快速周转,构造 OPM 战略

新经济背景下,企业盈利的逻辑

1 重新认识利润

2 重新认识成本-成本结构

3 降低成本和扩大营业的对比

制造业的升级之路=精益之路

制造模式和成本的内在关联

制造的本质

制造的理想状态

制造模式决定成本

制造模式决定利润

三种不同的制造模式

大批量制造存在的问题

什么是浪费

1 生产中的浪费-3MU

2 工作的分类(4 种工程和 5 种作业)

3 识别作业中的浪费

4 生产现场最常见的 7 大浪费

5 库存是最大的浪费

精益生产的内核与逻辑TPS 的发展历程

1 TPS-自働化

2 TPS-准时制生产 JIT

3 丰田之屋的结构【视频】

TPS 带给丰田的收益

1 TPS 与精益生产的关系

2 精益制造的本质

3 精益生产的理想模型

精益五大原则

1 价值

2 价值流

3 流动

4 需求拉动

5 尽善尽美

精益思想落地的途径-持续改善

对改善的理解

对问题的理解

1【小组演练-问题意识】

2 三种不同的问题

TBP 问题分析与解决的步骤和意识

企业降本增效的精益工具箱

降本增效的关键-原单位管理体制

现场改善-5S 管理,打造一目了然的现场

作业改善-工时测定及流水线平衡

【小组演练】利用瓶颈理论实施作业改善

布局改善-生产线的整流化与 CELL 化

流程改善-降低批量,价值流 VSM 优化

搬运改善-JIT 准时配送

1 传统搬运和 JIT 搬运

2 搬运的理想状态

3 JIT 搬运的设计原则

4 水蜘蛛

5 基于单件流的 SPS 配送体制

质量改善-消减质量损失

1 质量损失的概念

2 内建质量-一次就做好

3 防呆法

4 质量小组活动

设备改善-提升 OEE

1 OEE 的概念和构成

2 OEE 提升的思路和方法

3【小组演练】-计算 OEE

4 计划改善-平准化排产

设计改善-VE/VA 活动

1 什么是价值工程

2 价值工程的思路和实践

3 价值工程的案例

消耗品改善-工具、劳保用品、动能改善技能改善-多能工与专项技能认证制度

1 多能工的意义和培养思路

2 专项技能认证制度

3 新员工培养

文化改善-创意功夫

创意功夫的概念

班组改善-围绕七大任务,构建自主管理班组

制造企业降本增效指标汇总

精益经营之道路径规划

九段精益模型

精益变革道路和领导力

精益改善的方法论

激发全员改善创造力

强化改善体制的构建

建立 PDCA 和 SDCA 持续改善循环

推行内部改善的推进方法

康老师

国家版权课程《九段精益系列》版权所有人,工业工程专业毕业,15 年改善实战及精益体系导入经验,华东理工大学工程管理硕士 MEM(智能制造方向)德国柏林工业大学全球生产工程硕士 GPE(智能制造方向)

康老师服务于美资、日资跨国企业、民营企业,具有 15 年IE 现场改善、精益体系推行、智能装备项目操盘经验,曾任日资企业中国区两地工厂生产技术部经理,安全总监,曾任智能装备(AGV)机器人有限公司运营副总,曾任 IE 工程师、工艺主管、生产技术部经理、培训中心院长、安全总监、运营副总等职位,曾主导新工厂规划建设,多次前往日本进行精益生产研修,系统学习了丰田式生产方式,并负责向国内企业导入,通过对中国、欧洲、日本、东南亚等多个国家和地区的近,1000 家不同企业进行走访考察后,提出了从零基础走向精益工,厂的九段精益™践行理论,同时康老师亲身接触过国内 100+外资 500 强、国企、民营 100 强企业在智能装备及数字化工厂实践案例现场,因此在智能工厂应用及规划方面具有相对丰富的实操经验

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