AI赋能数据处理—复杂生产问题分析解决实战

AI赋能数据处理—复杂生产问题分析解决实战

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课程背景：

在制造业等复杂场景中，许多职场人士学习过多种问题分析与解决方法论，如PDCA 、QCC 十步法等，却在实践中陷入“学得会，用不好”的困境。面对真实问题时，常常出现分析不聚焦、数据不清晰、对策难落地、工具使用僵化等问题，比方说不知道分析什么数据，不知道分析数据的什么，以及不知道用什么分析数据，导致解决效率低下、成果难以持续。更令人矛盾的是：系统化的方法本应提升效率，却因“不会用、用不好”，最终被束之高阁，回归经验驱动的低效模式。

本课程直面这一痛点，以“复杂问题分析与解决的方法论”为内核，结合 AI 工具的强大能力，重新构建复杂问题的解决路径。通过 AI 在问题定义、现状调查、原因分析、对策制定与闭环管理中的全程嵌入，帮助学员在真实场景中实现“高效解决问题”，真正做到思维升级与工具赋能的双重突破

课程收益：

对组织：

员工能力提升：系统化培养员工结构思考与 AI 协同能力，提升复杂问题分析与解决水平，快速抓住本质、达成共识。

组织效率提升：构建统一的思维语言与问题解决平台，减少沟通成本，提升团队协作与项目推进效率。

公司形象提升：在与客户及合作伙伴的沟通中，展现专业、系统、高效的问题处理能力，增强企业形象。

对个人：

系统化思维提升：掌握系统化问题解决方法，做到调查清晰、原因准确、对策合适、数据来源清楚。

高效问题解决能力：在复杂场景中快速定位关键问题，运用AI工具高效完成从分析到落地的全过程。

AI 赋能实战能力：掌握 AI 在问题分析、图表生成、报告撰写等环节的高阶应用，提升个人效能与职业竞争力。

课程对象：

生产管理、工艺工程、质量改善等相关岗位人员，项目管理、技术研发、运营优化等中基层管理者，希望提升系统化问题解决能力并融合 AI工具的一线骨干

课程大纲：

一.第一节：认识问题

1. 问题共识：问题在工作中和生活中普遍存在

2. 问题定义：目标与现状之间的差距

3. 问题分类：

3.1.良构问题（结构化）、劣构问题（半结构化）、病构问题（非结构化）

4. 课程约定：本次课程主要聚焦病构问题（非结构化）

5. 练习：工作、生活中有哪些问题，分别属于哪一类问题

6. 成果输出：完成个人问题分类清单，建立问题类型识别能力

二.解决病构问题的痛点

1. 研讨：你在工作中、生活中是如何解决病构问题的

2. 共识：解决问题的通用方法论-PDCA ，解决病构问题的常用方法-QCC 十步法

3. 痛点：问题定义不聚焦、调查对象不清晰、目标设定没依据、分析原因不准确、制定对策不可靠等

4. 讨论：如何运用 AI工具解决上述痛点

5. 成果输出：识别个人解决病构问题的核心痛点，明确AI应用方向

三.第三节：AI 的基础认知

1. AI定义：像人一样能运用知识解决问题的智能体

2. 交互原则：结构化表达 + 作业分解 + 有效迭代 + 明确要求

3. 典型结构：RTGO （Role，Task，Goal，Objective）

4. 角色设定：

4.1.专家模式：问题界定与策略共创型，解决病构问题（非结构化）

4.2.工程师模式：需求解析与解决方案生成型，解决劣构问题（半结构化）

4.3.助理模式：指令执行与结果交付型，解决良构问题（结构化）

5. 常用 AI及延伸工具介绍：DEEPSEEK 、豆包、Echarts、Xmind

6. 练习：RTGO 提示词模型练习，完成一个复杂提示词撰写

7. 成果输出：掌握 RTGO 提示词模型，产出符合要求的复杂问题提示词

第一章：AI 在现状调查中的应用

一.课题选择

1. 选题维度：基于价值导向，选择具有挑战性但可解决的病构问题

2. 选题痛点：维度识别不准确，权重设定不客观

3. 应对策略：

3.1.AI专家模式：梳理维度 → 全面挖掘评价标准

3.2.AI工程师模式：生成方案→ 构建并计算决策矩阵

3.3.AI助理模式：输出结果 → 整理最终对比报告

4. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创，学员自练

5. 成果输出：运用 AI完成课题决策矩阵，选定符合价值导向的改善课题

二.AI 驱动问题描述

1. 意义：清晰阐明问题的重要性

2. 工具：4W1H 描述

3. 痛点：结构完整但重点不突出，系统性不足

4. 新方法：

4.1.AI专家模式：通过提问，从混沌信息中识别4W1H 核心要素，明确缺失与模糊点

4.2.AI工程师模式：将零散描述系统化填充，优化成结构完整、重点突出的问题陈述

4.3.AI助理模式：将最终问题描述整理成清晰、精炼的正式文档或简报

5. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

6. 成果输出：产出结构完整、重点突出的 4W1H 问题描述文档

三.AI 驱动现状调查

1. 意义：基于现有资料把握事实真相

2. 方法：检查表发散 + 层别法归类 + 柏拉图聚焦

3. 痛点：数据收集不全面、归类分析不准确、工具使用僵化

4. 新方法：

4.1.AI专家模式：基于问题预判关键领域，构建动态检查清单，确保调查方向前瞻性与完备性

4.2.AI工程师模式：运用分析模型对杂乱数据进行自动清洗、归类与计算，转化为有洞见的指标

4.3.AI助理模式：将分析结论自动转化为直观图表（如柏拉图），精准定位核心要因

5. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

6. 成果输出：生成现状调查分析报告，包含柏拉图等可视化图表

四.AI 驱动目标设定

1. 意义：以终为始定方向、要事第一做执行

2. 设定原则：符合 SMART 原则

3. 痛点：目标过大或过小，导致资源浪费或效果不彰

4. 新方法：

4.1.AI专家模式：基于现状数据，精准锚定目标设定范围

4.2.AI工程师模式：基于范围制定符合 SMART 原则的具体指标

5. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

6. 成果输出：制定符合 SMART 原则的量化改善目标

第二章：AI 驱动原因分析

一.原因分析的方法论

1. 分析工具链条：头脑风暴（先发散）→ 亲和图（后分类） → 鱼骨图（再聚焦）

2. 痛点：分析逻辑不清晰，工具应用不准确（如头脑风暴边界不足、亲和关系逻辑错误）

3. 新方法：

3.1.AI专家模式：界定分析边界，通过智能提问引导思维发散，确保广度与逻辑性

3.2.AI工程师模式：将发散观点自动进行逻辑归类，生成结构清晰的亲和图与鱼骨图

3.3.AI助理模式：将分析结果转化为格式规范、重点突出的可视化图表

4. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

5. 成果输出：完成系统性的原因分析，产出亲和图与鱼骨图

二.确定主因

1. 工具链：决策矩阵初级筛选 + 过程验证识别主因（制定验证计划、实施验证过程、得出验证结论）

2. 痛点：决策矩阵评分不合理，验证计划设计不可靠

3. 新方法：

3.1.AI专家模式：介入决策矩阵构建，基于领域知识校准权重与评分标准

3.2.AI工程师模式：针对候选原因自动生成严谨、可操作的验证计划

4. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

5. 成果输出：确定根本原因并完成验证，产出主因验证报告

第三章：AI 对策实施

一.制定对策

1. 工具链：5W1H 描述对策 → 五点控制法分解对策 → 甘特图呈现计划

2. 痛点：对策描述不清晰、节点控制不准确、甘特图绘制效率低

3. 新方法：

3.1.AI专家模式：介入对策构思，通过结构化提问完善5W1H 描述，确保目标明确

3.2.AI工程师模式：运用专业方法论（如五点控制法）将对策转化为可控节点与任务

3.3.AI助理模式：依据任务节点自动生成精准、直观的甘特图（如使用Mermaid 或 HTML 格式）

4. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

5. 成果输出：制定完整的改善对策，产出包含甘特图的实施计划

二.验证结果

1. 工具链：统计数据（基于目标周期） → 数据对比（对比目标和改善前） → 改善结论（评估成功程度）

2. 痛点：数据统计困难、核算不准确、呈现不清晰

3. 新方法：

3.1.AI专家模式：校准数据统计维度与验证方法，确保评估逻辑严谨

3.2.AI工程师模式：自动完成数据清洗、统计计算与对比分析，精准核算改善效果

3.3.AI助理模式：将分析结果转化为专业图表（如Echarts）与简报，直观展示成果

4. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

5. 成果输出：完成改善效果验证，产出数据可视化的成果报告

第四章：AI 驱动闭环

一.标准化

1. 意义：在制造业中，标准化确保过程一致性，影响成果一致性

2. 对象：被验证过的可复制改善对策

3. 行为：制定标准、培训、监督、考核、评价

4. 痛点：标准不可推广，推广过程阻力大

5. 新方法：

5.1.AI专家模式：评审标准并预判阻力，结合组织架构输出优化方案

5.2.AI工程师模式：基于标准构建完整实施路径（培训计划、监督机制、考核方案）

5.3.AI助理模式：自动生成培训课件、作业指导书等标准化文档

6. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

7. 成果输出：制定标准化推广方案，产出标准化文档体系

二.项目总结与计划

1. 复盘：回顾项目过程中的成功点与改进点

2. 计划：项目的未尽事项或下一步计划

3. 痛点：复盘不准确，呈现不清晰

4. 新方法：

4.1.AI专家模式：运用复盘框架，通过系统性提问挖掘关键得失

4.2.AI工程师模式：将洞见转化为结构清晰的总结报告，生成可执行行动计划

4.3.AI助理模式：将报告精炼为可视化简报，突出核心成果与未来重点

5. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

6. 成果输出：完成项目复盘，产出总结报告与后续行动计划

收尾

1. 讨论：什么场景下能用 AI？

2. 结论：任何需要思考的场景都能用 AI

3. 讨论：什么场景下建议用 AI？

4. 结论：认知边界 + 重复工作 + 可被完全替代场景

5. 公约：不懂就问（提问难点，而非完整问题）

6. 回顾：AI是能运用知识解决问题的智能体，需像与人交互一样使用AI。

7. 练习：基于练习案例，老师代练；小组共创个人案例，学员自练

8. 成果输出：建立个人 AI应用场景清单，形成持续应用的行动承诺

张老师

十余年制造业生产管理经验，熟悉制造业多行业

制造与改善专家

AACTP 美国培训认证协会促动师；

日本产业训练协会认证讲师；

国际 TRIZ 协会认证。

专业背景

曾先后供职多加外资企业，从基层工程师做到全面负责生产管理的运营经理。参与制定公司发展战略，参与公司重大决策，直接对经营负责。

在做工程师期间，主导过多项现场改善项目。负责产品质量，定期召开生产前、生产结束会议，巡视生产现场，稽核生产报表，在新产品导入阶段从成本、效率及品质角度发现并解决问题；运用 DMAIC 方法，分析改善制程能力；运用精益生产，6 Sigma, Kaizen 等改善工具，制定新产品标准作业指导书，改善生产现场。

在做生产主管和生产经理期间，主要对部门内的事宜进行综合管理与优化。统筹生产部整体运营管理工作，主导新产品工厂端引入与消化，维持生产运营正常进行，在降低生产周期情况下满足交期需要，满足全年生产目标及产品交期目标，支持年均1 亿以上产值。

在做运营经理期间，负责全面管理工作，包括生产效率的保证与提升，品质控制与保证，成本控制与优化，以及可持续的安全生产。 统筹公司整体运营管理工作，主导生产、仓储、设备及物流运营管理工作，全面负责生产运营管理工作，合理规划、分配工作任务，组织、指导、监督生产制造计划及车间生产过程，主导现场流程分析，操作分析，现场人员降低20% 以上。

专长领域

职业化素养：《职责与角色》、《七JJING 高效执行》、《高效能人士的七个习惯》、《Excel VBA从入门到进阶》、《问题分析与解决》、《群策群力工作坊》

领导式管理：《一线领导力与团队管理》、《培训与指导技术》、《基于情景的下属激励》、《基于信任的沟通》、《日常管理》、《“先己”领导力》

精益化现场：《精益生产与现场》、《5S 及目视化管理》、《现场改善实战训练》、《一页纸项目管理》

TTT ：《敏捷经验萃取工作坊》、《精妙教学设计工作坊》、《全维教材开发工作坊》、《课程精妙呈现》

人才发展：《任务模型工作坊》、《学习地图工作坊》、《课程地图工作坊》、《五型班组建设》

授课风格

幽默而不失严谨，轻松而不失历练。

以互动式的授课方式，语言幽默，风格极具亲和力，获得客户的广泛认可；授课激情投入，能有效激发学员，善于与学员沟通，营造轻松的培训氛围。善于使用学员案例进行分析，注重案例与互动，不断引导学员，达到使学员转变观点、掌握知识和技能的目的，注重学以致用。

服务企业

汽车行业： 中国中车、四川南充吉利、博西华、蔚来汽车、吉利汽车、武汉天合、 长春采埃孚、新大洲本田、北汽重卡

机械加工：ABB 高压电机、博威集团、中国建材、山东重工、成都发动机、卡特彼勒、 西门子能源、虹冈铸钢、中铝、中航工业、神钢压缩机

化工行业： 中海油集团公司、中海油多家子公司、优利德、晓星化纤、石大胜华、兴发集团、 普源化工、青岛东一胶带

食品行业：恒顺醋业、艾兰德、一鸣食品、味全食品、通用磨坊、中粮

纺织行业：浙江万舟集团、星宇手套、申洲纺织、安踏、鄂尔多斯纺织

医药行业：浙江民生药业、常州创生医疗、纽麦医疗器械

新能源：晶科、阿斯特、中环

芯片行业：中芯国际、常州承芯

家装行业：梦百合、老板电器

其他行业：招商重工、蓝箭航天、顺丰、上海造币厂、蔡司、杰麦多等

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