精益破局与数智驱动—精益生产推动数智化转型落地方案

精益破局与数智驱动—精益生产推动数智化转型落地方案

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课程背景

精益生产不是一种简单的现场管理方式，她是N个前瞻性的理念+一套基于基实际研究出来的，卓越的生产型企业经营管理系统。它的存在有着明确的目标，基本的工作原理，科学的底层逻辑，坚不可摧的结构，可量化的管理测量工具。并且她的导入只有起点没有终点，一旦形成良性循环，使企业的提质改善生生不息。

数智化转型不是企业的可选题，而是必答题。这不是要不要“转”，而是要“如何转”的问题。在数智化转型及AI落地潮涌下，制造企业迈向数智化，有人认为有了数智化是否还需要精益生产？

精益生产与数智化在制造企业，如一对孪生兄弟。数智化深度追求底层逻辑，基本管理原则与科学管理原理，以及从规范化到标准化的最终固化。所以精益生产是数智化转型的必经之路。如果强行把一个极不标准的现状导入到一个高度标准化程序化的系统中，结果只能是高端汽车走滥路，连拖拉机的效果都不如。

在数智化时代，企业能否照搬传统精益的方式方法呢？显然不能。很多过往的精益理念、系统、模式、方法和工具，已然不适合数智化时代的新需求。我们提出了精益数智化，必须全面更新管理者的理念与认知，重建企业管理的底层逻辑。

通过数智化与AI+精益生产的融合，企业可实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型，最终达成提质增效、质量强化和柔性生产的目标。特别是在制造型企业推行精益生产（Lean Production）的过程中，管理者如果充分掌握了人工智能（AI+）的应用，可以大幅提升精益生产导入的效率、精准度和自动化水平。

课程特色：

为适应精益生产在不同时代的需求，我们全新开发的版权课程《精益破局与数智驱动——精益生产赋能数智化转型全面解决方案》，具备如下四大特点：

1、全程图示（解）化、模块化、系统化教学

2、理念、观念、系统、模式、方法、工具实现分级、分类讲解

3、利用“复杂问题简单化”的理念，深入浅出，易于操作

4、始终把握常识、原理、逻辑、系统4个关键词，紧贴企业数智化的需求

5、全面剖析数智化转型的条件，以及转型的目的——让业务增值

6、全面普及AI的工作原、应用技巧，并结合实际案例进行分析和演示

7、互动式教学: 鼓励学员积极参与讨论，分享经验，共同学习

8、工具实战: 提供AI工具的试用账号，让学员亲身体验AI工具的强大功能

课程对象

企业老板、总经理、副总经理/总监、制造系统各层级管理者；品质、技术系统工程师；IT工程师、数据分析师、企业数字化转型负责人等

课程大纲

第一篇、精益破局——颠覆惯性思维，走向科学管理

第一讲：思维破局——4大要点与6个关键词

1、数智化时代管理的4大要点

1.1.任何管理都必须为经营服务

1.2.创造企业效益的两大途径

1.3.领导者的三大核心任务

1.4.领导者的两个常规动作

2、数智化时代管理的6个关键词

2.1.理念：顶层思维—从更好的地方开始

2.2.逻辑：底层原理—找到万变中的不变

2.3.系统：系统思考—解决问题的方式

2.4.模式：最佳方案—最有效的就是最好的

2.5.技术：科学杠杆—找到生产力的源头

2.6.平台：价值分享—每个人都有存在感

第二讲：管理破局——数智化转型面对的9大现实

1、超越市场或（行业）需求的外延式扩张

2、企业所需的两大布局没有科学理论支撑

3、未能体现制造企业持续发展的两大动力

4、生产方式和生产规模不匹配的制造运行结构

5、残缺的PMC与供应链管理系统

6、不重视基础建设专搞高大上的严重内耗

7、主观牛逼的管理团队与客观苦逼的员工队伍

8、不重视IE却依靠员工造成的不可控因素

9、看不见的内耗（服务理念与服务意识滞后）

第三讲：产品破局——数智化转型必须干掉的7大堵点

1、无法把产品领先变成长期主义

2、无法做到品类聚焦（既要也要还要）

3、复杂的产品外观或结构设计

4、工艺粗糙与人性化思考不足

5、质量无法给用户非买不可的理由

6、只有价格内卷并非成本领先

7、顽固性质量问题形成生产困扰

第四讲：理念重建——数智化时代的精益生产认知

1、精益生产的一个宗旨与“四个零目标”理念

2、生产零库存||产品零不良||设备零故障||时间零浪费

3、一般企业需要经历的四个阶段

4、精益生产导入的起点与终点

5、精益生产到底是什么？

6、是文化是核心价值观

7、精益生产的核心思想是什么？

8、精益生产的核心思路是什么？

9、制造企业的“一个中心两个基本点”

第五讲： 框架迭代——精益生产体系建设与导入模型

1、精益框架与导入模型

1.1.架构一：精益价值流七层次图解

1.2.架构二：精益制造12个常规要素框架

1.3.架构三：精益生产的双轨制导入模型

2、面对现实与理想的差距

2.1.精益生产导入需要面对的严峻考验

2.2.这些年我们犯下的错

2.3.品质管理者们在做会么

第六讲： 科学导入——价值创造的常识与原理

1、科学管理：工业工程管理科学

2、流程化原理：流程化原理的三个要素

3、流线化原理：价值流管理的三个要素

4、物流原理：车间物流管理三大原则

5、车间布局：车间布局的8大原则

6、设备布局：设备布局的三大原则

7、现场管理：现场人流管理三大原则

8、员工状态：一个原则两种姿式

9、动作原理：经济动作的三大原则

10、质量原则：质量管理三原则深刻含义

11、标准化原理：标准化作业与作业标准化

12、快速换型：基于量化的两个快速换型原理

第七讲：赢在落地——价值创造的方法与工具

1、标准工时：解开制造方程式的已知条件

2、生产节拍：准时交付的计量利器

3、平衡管理：平衡损失计算公式与改善8要素

4、加班管理：解决超负荷加班的8个步骤

5、班组工具：看|排|跟|盯四字法则

6、团队工具：每日15分钟三件事

7、改善原则：工业工程管理科学改善四原则

8、改善工具：三现主义&三彻主义&三即主义”

9、士气工具：工前会议三大纪律八项注意

10、呆滞管理：呆滞周周清量化PK表

11、质量工具：前三项管理与QCC小组活动

第八讲：精准测量——科学构建高精度标准工时（ST）

1、标准工时的定义与时间的两大特点

2、标准工时确立的六个原则

3、使用标准工时的六个目的

4、不属于标准工时范围的五个方面

5、标准工时组成的两个部份

6、标准工时宽裕率的三个组成部份

7、标准工时的三种计算方法

8、标准工时导入过程中的技巧

第九讲：指标计算——精益指标的计算与衡量

1、基本管理指标

1.1.全体人员数

1.2.间接人数

1.3.固有负荷能力

1.4.无效负荷能力

1.5.有效负荷能力

1.6.产品标准工时

1.7.实际实现负荷

2、精益运算指标

2.1.间接人员比例

2.2.固有负荷能力有效率

2.3.生产效率

3、精益派生指标

3.1.生产综合能力

3.2.全员生产性考察

3.3.人均实际负荷

3.4.单位工时成本

3.5.加工成本

3.6.无效负荷能力比例

第二篇：数智驱动——AI赋能实操，助推业务增值

第十讲：信息调研

1、AI应用现状小调查

1.1.你的岗位、所在部门

1.2.你最常用的AI工具是什么？

1.3.主要用AI完成什么事情？

1.4.平均每天AI使用时长多少？

1.5.你负责的工作中，你认为哪些任务最容易被AI取代，哪些任务不容易被AI取代？

1.6.你最想用AI解决什么问题？

2、数智化岗位价值评估表

2.1.脱敏调查：统计出当前的岗位数智化率以及预计的AI岗位替代率

2.2.结合调查：给出两个典型岗位如管理者、工程师

2.3.做一个智能体自主反馈AI岗位替代率及技能升级规划建议

第十一讲：技能筑基—用好AI，从理解AI、使用AI开始

1、AI是什么？有哪些主流的工具/优劣势比较

2、AI可以做什么？还可以做什么？不可以做什么？

2.1.盘点AI可以在To C 和 To B 人们最喜欢用AI来做的20件事)

2.2.对比大家如何用AI与现场学员如何用AI

3、小组互动：AI大挑战（ 你的岗位AI替代率是多少）

3.1.结合调查按大家列出不容易被AI替代的事，现场选出你认为最不可能被AI替代的事，我们一起讨论如何用AI替代，哪怕不能被替代，那替代率是多少？备注：我们不用能不能替代，而是替代率为多少？

4、小试牛刀：案例实战（提前场景案例，让大家上手实操，互相点评或智能体自动点评）

4.1.为什么感觉别人都用得挺好，我却使用不及预期？

4.2.引用：大家在公司如何用AI，对比在外使用情况如何（在外用的挺好，在公司却不好用）

5、大家使用AI过程中，最常遇到的问题是什么？我们应该如何用好AI？

5.1.Prompt Engineering (提示词工程) 实操环节（小试牛刀）

5.2.Context Engineering (上下文工程) ( MCP、RAG、工作流）（扣子智能体、工作流实操作）实操放在晚上

5.3.Harness Engineering （Skills 、扣子、OpenClaw 操作）

6、案例实战：建立了对AI的基本认识，我们要如何在场景中应用

6.1.设备维修（体验，让大家对AI场景应用有基本概念，可以帮我们做到什么程度）

6.2.设备手册、设备的基本原理、维修历史记录（ 输出：故障代码/故障现象、子代码、维修步骤（问题排查）

第十二讲：数智驱动—用系统化思维、工程化方法锚定企业竞争力

1、为什么90%的数智化转型拿不到预期成果

1.1.转型的 “五大认知陷阱”

1.2.转型的 “三大历史难题”

2、2、工业时代、信息时代的优势可能成为智能时代的短板

2.1.工业时代、信息时代的 “求稳” 与数智时代的 “迭变”

2.2.回顾制造工厂进化的五大阶段

2.2.1.精益化之前（原始粗放阶段）

2.2.2.精益化之后（流程优化阶段）

2.2.3.信息化之后（数据线上化阶段）

2.2.4.数字化之后（数据驱动阶段）

2.2.5.智能化之后（AI自主决策阶段））精益化是底座、高质量数据是基础、用好AI离不开精益

2.3.案例：以原物料供应为例，让大家看到进化过程

3、解码业务可视化：从“人找问题” 到 “问题找人”

3.1.业务可视化的四大“典型问题”

3.2.目视化管理：用 “5看” 全面解密业务可视化

3.3.“三看” ：锁定价值、决定必看什么、要看什么、能看什么

3.4.“易看” ：一屏、一眼快速掌握业务状态

3.5.“不用看” ：从要看到不用看，实现业务监测全自动化

4、管理驱动：精准解决痛、难点问题

4.1.CATAC流程循环：从人“盯” 数据到系统自主监测

4.2.Collect Data 收集数据

4.3.Data Analysis 数据分析

4.4.Trigger Task 触发任务

4.5.Take Action 采取行动

4.6.Confirm Result 确认效果

5、消除 “新七大浪费”

5.1.人工搬运

5.2.人工扫码

5.3.人工检查、查询、确认

5.4.人工拆装、取放

5.5.人工记录、手动输入数据

5.6.人工写报告

5.7.人工通知

6、绩效驱动：破解企业 “高效” 密码

6.1.CATAC管理循环：激发企业数智化自主赋能

6.2.管理升维：解析企业进化的底层逻辑（理清不同时代对精益的要求不同）

6.2.1.工业时代：指令式管理+金字塔结构+职能型组织

6.2.2.信息时代：协作式管理+网络化结构+流程型组织

6.2.3.数智时代：章鱼式管理+平台化结构+任务型组织

6.2.4.管理觉醒：从数智化管理到管理数智化

6.2.5.认识数智化管理

6.2.6.理解管理数智化

7、战略驱动：用数智化创新筑牢未来竞争优势

7.1.低增长困境：解密 “持续改善” 的陷阱（ 承接精益生产）

7.2.对齐战略：KPI Tree + “三化” 聚点成面

7.2.1.顶层设计：构建企业 “护城河”

7.2.2.“试点” 应用：从解决痛、难点问题出发

7.2.3.“线” 优化：功能集成、局部优化

7.2.4.“面” 融合：系统规划、平台化建设

7.2.5.生态重构：价值整合，共创数智化未来

7.2.6.产业链

7.2.7.生态链

第十三讲：他山之石——提质、增效、降本案例实战指南

1、降本：用数智化思维击穿“成本底线”

2、提质：用创新“酿造” 优质产品和服务

3、增效：用数智化破解 “高效密码”

第十四讲：自评自测（选修或进阶）

1、智能制造成熟度评估

2、灯塔工厂

第十五讲：总结回顾

1、内容回顾（小测）

2、行动计划（如何在工作中使用AI）

陈老师

陈志华 /Chen Zhihua ：亚洲（澳门）国际公开大学工商管理硕士、企业科学管理研究者、制造业管理专家、企业管理首席顾问&制造管理首席专家、中国新工业联盟智库成员、多家世界500强企业落地式培训导师。

陈志华老师在国际知名日系企业任职长达十三年，历任设备主管、工艺开发经理、制造事业经理等职，拥有丰富的现场管理实战经验。曾师从小川一也（日本能率协会管理中心专家，日本 WF&IE研究第一人）专门研习标准工时与动作研究。多年的日系企业管理经验造就陈老师对现场管理（计划、成本、纳期、质量、技术、人员）的独到见解与认识，对精益生产理念、 TPS（丰田生产系统）、JIT（准时化生产方式）、IE（工业工程管理）有自己通过实践证实的精髓认知。尤其精通电子、机械（工程机械 /汽车制造/船舶制造）、制药、新材料等制造企业现场的精细化管理。

陈志华老师授课以科学制造管理为主导，吸纳了世界制造管理先进经验，结合自身的实际经历，力推制造管理的前沿理念。著有《反省中国式工厂管理》、《90后一线员工管理》等作品；主讲经典课程有《全能型车间一线主管（班组长）/ 车间主任实战技能训练》、《精益生产增值系统构筑》、《IE标准工时与作业方法改善》、《标准工时与生产线平衡管理技能实战》、《构筑标准化劳动定额管理系统》……

辅导与咨询企业客户：迪欧家具集团、中国中电、中国中铁、中国核工业、中国生物制品、中船集团、中铝业集团、中电振华（ 083军工）、中国石油、中国南车、三一重工、徐州重工、威胜集团、科力远新能源股份、恒天九五重工、新华联集团、华润集团、联想集团、松下空调、卡西欧电子、天水华天、西门子冰箱、东风本田发动机、新大洲本田、海信集团、奇瑞汽车、江铃汽车、中国一汽、创维集团、富士施乐、东软飞利浦、江阴浚鑫科技、先锋药业、百丽鞋业、九阳家电、美的家用电器、南都电源动力、奥托立夫、 CTS、沙士吉打重工（德国）、德国贝尔、英提尔（加拿大）、九芝堂、住友橡胶、航天环宇、广汽三菱、广汽顺捷、广汽日邮、伊戈尔电气、亚厦幕墙、贝尔药业、浙江医药股份新昌制药、迈安德集团、大亚车轮、维胜科技、广州飞机维修工程、广新海事重工股份、纳诺人工晶体（浙江）、杭州联生绝缘材料、中山德之佳电子科技、香港永嘉集团宝嘉创业制衣、昊阳天宇科技（深圳）、安东通奥科技产业股份、山东绿叶制药、鸿葳服饰（沐阳）……

柳景慧 /Liu Jinghui：上海理工大学MBA、沪迪教育品牌创始人、中国电子学会高级AIGC提示词工程师、秋叶集团AI认证讲师、企业管理数字化转型赋能首席专家、清华大学出版社《数智化转型：用数据说话让业务增值》作者、数智化时代PDCA:CATAC双循环联合原创著作者。

柳老师拥有20年以上世界500强企业精益化、信息化、数智化转型实践经验。曾主导世界500强企业事业部级从0到1搭建跨区域培训体系并完成系统数智化建设【系统覆盖人数超过5000人，访问量突破200万人次；累计开发及修订课程 50+，培训及认证讲师 150+； 累计培训人次3000+ ( 含数智化系统导入培训 )，课程好评率 97.6%】。擅长从管理者视角，从业务出发，以CATAC双循环为核心，以精益化、自动化、数智化为抓手，“章鱼式”管理为保障，形成清晰的企业数智化转型实现路径，帮助企业数智化转型升级；在AI工具在办公、生产、设备、管理等领域的多场景落地应用极具实战经验。项目采用“涂层式”教学，分层递进教学，潜移默化中掌握核心要点；注重场景化共创，真实案例引导，提问互动激发深度思考。

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