AI时代数据驱动制造：精益生产下的数据分析实战训练营

  培训讲师：李勇

讲师背景：
李勇——华为背景互联网产品运营专家-山东大学研究生计算机专业10多年互联网电商平台运营实战经验10多年企业管理与培训经验上海鲸工网COO易车配网络产品VP互联网产品及运营专家互联网营销与策划专家国际职业培训师行业协会认证高级讲师曾就职于：华 详细>>

李勇
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AI时代数据驱动制造：精益生产下的数据分析实战训练营详细内容

AI时代数据驱动制造：精益生产下的数据分析实战训练营

培训对象：生产总监、运营总监、CIO、精益推进负责人、数据分析师等中高层管理人员、以及对精益生产和数据驱动业务感兴趣的人士；





课程时间：1-2天培训+2天实战





课程背景：



本课程是在数字化转型与AI大模型应用的宏观趋势下，旨在解决学员在精益生产与价值流管理中的数据分析应用难题，提升学员对数据分析驱动业务流程重塑与业务模式创新的认知。课程具备理论与实践相结合、案例丰富、实操性强的特点，将帮助学员掌握数据分析的核心理念、工具与方法，并应用于实际工作中。





课程收益：



培训完结后，学员能够：



受益一：理解数据分析在精益生产与价值流管理中的重要性。



受益二：掌握数据分析的基本概念、原理与方法，包括数据采集、清洗、处理与分析等。



受益三：学会利用价值流工具识别企业全局指标问题与核心指标痛点。



受益四：掌握问题分解与数据分析的思维逻辑，包括指标思维、用户思维、结构化思维与公式化思维。



受益五：熟悉数据分析过程中的各种工具与方法，并能够灵活应用于实际工作中。



受益六：学会评估数据分析结果，为决策提供支持。



受益七：通过实战训练营，提升数据分析实战能力，解决企业实际问题。







第一阶段课程辅导，导入方法论，时间1-2天：



























































































































单元





大纲





内容





单元一





数据分析与AI大模型时代概述





1 数据分析的定义与重要性



1.1 数据分析的概念及发展历程



1.2 数据分析在企业决策中的作用



2 AI大模型时代对数据分析的影响



2.1 AI大模型的技术特点与应用趋势



2.2 AI大模型在数据分析中的应用案例



案例：某企业利用AI大模型提升数据分析效率与准确性



讨论课题：AI大模型如何改变数据分析的未来？





单元二





精益生产与价值流管理基础





1 精益生产的核心理念与原则



1.1 精益生产的定义与发展历程



1.2 精益生产的五大原则



2 价值流管理工具与方法



2.1 价值流图绘制步骤与技巧



2.2 价值流分析在企业管理中的应用



案例：某企业价值流图绘制与分析实例



讨论课题：如何有效运用价值流管理工具提升企业效率？





单元三





全局生产指标问题与核心指标痛点识别





1 全局生产指标体系的构建



1.1 全局生产指标的定义与分类



1.2 全局生产指标体系的构建步骤



2 核心指标痛点的识别与分析



2.1 核心指标痛点的定义与识别方法



2.2 核心指标痛点对企业的影响分析



案例：某企业全局指标体系构建与核心指标痛点识别实例



讨论课题：如何有效识别并解决企业核心指标痛点？





单元四





数据分析的步骤





切忌：并不是采集—清洗---分析！



2、数据分析的四大步骤



1） 定义问题：常犯的错误有哪些



2） 分解问题：该如何分析？



3） 评估问题：评估问题常见的错误有哪些



4）解决问题：如何更完善的对问题进行解决





单元五





精益化生产之：生产排产与数据分析





1.生产排产中的数据分析



1.1 关键监测数据：订单交付准时率，设备综合效率（OEE），换型时间占比，紧急插单频率



1.2 专业分析方法



时间序列预测（ARIMA/LSTM），约束规划（CPLEX优化引擎），蒙特卡洛模拟



1.3 问题解决方法论与工具



瓶颈突破：TOC约束理论+AnyLogic仿真



AI工具：华为云OptVerse，帆软report，deepseek等。





单元六





精益化生产之：原材料管理中的数据分析





1 关键监测数据：供应商到货准时率，呆滞物料库存占比



，采购价波动系数



2、专业分析方法：回归分析（价格趋势预测），聚类分析（供应商分级），EOQ经济订货批量模型



3、 问题解决方法论与工具：卡拉杰克矩阵+Python scikit-learn



4.该环节中的AI工具高效实用介绍





单元七





精益化生产之：生产控制中的数据分析





1. 关键检测数据：产线平衡率、在制品周转天数、动作浪费指数等



2. 专业分析方法：价值流图析（VSM）、时间动作研究（MTM-2标准）、离散事件仿真等。



3. 问题解决方法论与工具：精益改善：ECRS原则+FlexSim仿真



4. 该环节中的AI工具高效实用介绍





单元八





精益生产之：设备维护中的数据分析





1、关键监测数据：MTBF/MTTR、振动频谱特征值、备件库存周转率等



2、专业分析方法：随机森林故障预测、傅里叶变换（振动分析）、生存分析（部件寿命预测）



3、问题解决方法论与工具



预测性维护：PHM系统+Azure Machine Learning



4、该环节中的AI工具高效实用介绍





单元九





精益生产之：库存管理中的数据分析





1、关键监测数据：库存周转天数、齐套率、安全库存偏差值



2、专业分析方法：ABC-XYZ分类法、牛鞭效应量化分析



报童模型优化



3、问题解决方法论与工具：VMI策略：JIT看板+Python PuLP



4、该环节中的AI工具高效实用介绍





单元十





精益生产之：人员效能分析





1、 关键检测数据：技能矩阵完备率、效能指标等



2、 专业分析方法：OEE人员维度拆解、动作经济性拆解、认知负荷评估等。



3、 问题解决方法论与工具：数字孪生员工系统、AI教练系统



4、 该环节中的AI工具高效实用介绍







 

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