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現場問題分析課程

課程背景：
在AI技術日益成為企業轉型核心驅動力的今天，許多企業雖已踏上降本增效的征程，卻往往陷入“降本”有余而“增效”不足的困境。盡管企業洞察到了降本增效的戰略價值，制定了目標與計劃，并持續付諸實踐，卻仍面臨諸多挑戰：
問題分析不科學：問題缺乏科學分析與拆解，導致降本增效淪為口號，難以落地推進。
分析工具不系統：缺乏系統性的框架和工具進行問題分析，導致方法單一、低效重復，難以觸及問題本質。
正(zheng)是基于這些亟待解決(jue)(jue)的痛點，《AI賦(fu)能--現場(chang)問(wen)題(ti)分析與高效(xiao)解決(jue)(jue)》課程(cheng)應(ying)運而生。本課程(cheng)以“異常型(xing)、追求型(xing)和預防(fang)型(xing)”三(san)類核(he)心(xin)(xin)問(wen)題(ti)為(wei)切入點，結(jie)合(he)AI技術(shu)與精益生產理念(nian)，通過“定義問(wen)題(ti)（What）、明確要(yao)因（Why）和制定對策（How）”三(san)個步驟的深入講解與互動練習，旨在(zai)幫助學員(yuan)掌握(wo)AI時代下(xia)問(wen)題(ti)分析與解決(jue)(jue)的核(he)心(xin)(xin)技能，成為(wei)推(tui)動企業(ye)降本增(zeng)效(xiao)的積極變(bian)量。

課程收益：
掌握AI+精益生產問題分析與解決的核心方法論，提升工作效率與決策質量。
運用AI工具進行數據挖掘與分析，精準識別問題根源，制定有效對策。
推動部門間協同合作，打破信息壁壘，實現降本增效的全局最優解。
成為企(qi)業降本增(zeng)效(xiao)的積極推動者，為企(qi)業發展貢(gong)獻更大價(jia)值。

課程對象：
一線管理者

課程特點：
AI技術賦能：結合AI數據分析與工具應用，幫助學員在AI背景下高效解決生產中的浪費問題。
場景化與實戰化：課程內容基于學員實際工作中的常見場景，提供智能化工具與實用方法，確保即學即用。
互動體驗式學習：通過案例分析、實操練習、小組討論等形式，增強學員的參與感與互動性，提升學習效果。
持(chi)(chi)續(xu)改進(jin)機(ji)制：通過AI反(fan)饋與優化系統，幫助學員建立持(chi)(chi)續(xu)改進(jin)的機(ji)制，確保(bao)持(chi)(chi)續(xu)提升生產效率(lv)與質量。

課程大綱
第一講：AI+精益生產驅動降本增效
一、降本增效意識
1. 降本增效從解決問題開始
工作就是許多問題分析與解決的過程！
問題解決能力是衡量員工的關鍵標準！
讓自己成為推動降本增效的積極變量！
2. 解決問題從識別問題開始
AI賦能：預警潛在或隱性的問題
AI賦能：識別重復性發生的問題
AI賦能：分析用戶反饋發現問題
精益生產視角：聚焦七大浪費（過量生產、等待、運輸、過度加工、庫存、動作、缺陷）
課程討論：各小組提出自己工作中的困擾問題（2-3個/組）
二、認識問題本質
1. 精準定義問題
定義理想狀況
描述實際狀況
評估真實差距
AI賦能：進行數據對比分析，精準評估差距程度。
精益生產視角：通過價值流圖（VSM）識別浪費環節
2. 識別問題類型
異常型問題–通過改善，恢復應有狀態
AI賦能：進行故障診斷和預測，幫助快速恢復系統正常運行。
預防型問題–通過排除，維持應有狀態
AI賦能：進行風險預測和預警，幫助提前采取措施，避免問題發生。
追求型問題–通過突破，改變現有狀態
AI賦能：進行數據分析和方案優化，幫助制定更有效的突破策略。
3. 精準對癥下藥
異常型問題–找根因定對策
AI賦能：進行數據挖掘和關聯分析，幫助快速定位問題根因。
預防型問題–找誘因定對策
AI賦能：進行風險預測和預警，幫助識別潛在誘因。
追求型問題–找成因定對策
AI賦能：進行數據分析和方案優化，幫助制定更有效的突破策略。
案例學習：老婦人與泰勒
成果(guo)產出：AI問(wen)題診(zhen)斷與分類表(biao)

第二講：AI+精益生產驅動問題解決
一、異常型問題
1. 5W2H
案例討論：NP1產品的手工碼錯位
AI賦能：進行數據采集和分析，輔助進行5W2H分析。
2. Why-Why
應用狀態入手
原理原則解析
案例討論：為什么地上有油？
課程討論：找不到真正對策的原因
課程練習：A右臉黑了
AI賦能：
數據挖掘與關聯分析：通過AI分析歷史數據，識別問題發生的潛在關聯因素，如設備老化、維護不足或操作不規范。
根因預測：利用AI模型預測可能導致問題的關鍵因素，幫助快速鎖定根本原因。
3. 魚骨圖
課程練習：車棚頂角出現凹痕
AI賦能：
數據分析與可視化：利用AI工具自動生成魚骨圖，直觀展示問題可能的原因分類（如人、機、料、法、環）。
智能分類：通過AI算法對原因進行分類和優先級排序，幫助團隊聚焦關鍵問題。
4. 系統層次圖
課程練習：螺栓擰不動
AI賦能：進行數據建模和仿真，輔助進行系統層次圖分析。
成果產出：《行動方案表》
二、追求型問題
1. 制定目標
具體的(S) --定性描述
可衡量(M)--考核標準
可達成(A) --有效對策
相關性(R) --問題背景
時間性(T) --時間標準
課堂練習：參照“SMART法則”，用1句話描述一個重要目標
AI賦能：進行數據分析和預測，幫助制定更科學合理的目標。
2. 找到成因
思考所有成功因素
識別關鍵成功因素
案例學習：小劉達成年銷售目標的關鍵成功因素
AI賦能：
數據挖掘與關聯分析： 通過AI分析成功案例，識別關鍵成功因素。
智能推薦： 基于AI模型，推薦適合當前情境的關鍵成功因素。
3. 制定方案
U型思考法
聯想思考法
團隊共創法
a) 道--底層規律
b) 法--路徑方法
c) 術--技能技巧
d) 器--工具材料
案例討論：如何2025年業績翻番？
AI賦能：進行方案優化和模擬仿真，幫助制定更有效的解決方案。
4. 評估方案
操作性
效益性
時間性
成本性
風險性
AI賦能：
數據分析與風險評估： 利用AI評估方案的可行性、效益和風險，提供數據支持。
智能評分： 基于AI模型，對方案進行綜合評分，幫助團隊選擇最優方案。
成果產出：《行動方案表》
三、預防型問題
1. 解決思路
控制屏障
補救屏障
課堂練習：消除盲區
AI賦能：進行風險預測和預警，幫助制定更有效的預防措施。
2. 風險識別
選定作業活動
作業活動分解
識別危害因素(4M1E)
a) 人的誘因
b) 機的誘因
c) 料的誘因
d) 法的誘因
e) 環的誘因
課堂練習：公司工作安全分析
AI賦能：
數據挖掘與關聯分析： 利用AI識別潛在風險因素，幫助團隊全面了解風險來源。
智能分類： 基于AI算法，對風險因素進行分類和優先級排序。
3. 評估危害風險(FMEA)
AI賦能：進行數據分析和風險評估，幫助評估危害風險等級。
4. 確定預防措施
AI賦能：進行方案優化和模擬仿真，幫助制定更有效的預防措施。
成果產出：《行動方案表》
課(ke)(ke)程答疑與課(ke)(ke)程回(hui)顧

現場問題分析課程