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豐田管理方法培訓

課程目標：
理解精益生產的核心理念及其在現代制造中的重要性。
掌握人工智能(AI)技術的基本概念及其在制造業(yè)中的應用場景。
學會如何將精益生產與人工智能(AI)技術相結合，以實現生產效率的提升、成本的降低和質量的優(yōu)化。
通過案例分析和實踐操作，培養(yǎng)學員在實際工作中應用精益與AI融合的能力。

課程對象：
全體想系統(tǒng)學習、掌握豐田管理理念和方法的管理者、了解AI與精益融合的管理者

課程大綱:
第一講：精益生產基礎與核心理念
一、精益生產的起源與發(fā)展
1.精益生產的定義與歷史背景
2.豐田生產方式（TPS）的啟示
3.精益生產在全球制造業(yè)的演變與應用
二、精益生產的核心理念
1.價值流分析（VSM）
2.流程優(yōu)化與消除浪費（七大浪費）
3.持續(xù)改進（Kaizen）與全員參與
4.看板管理與拉動式生產
5.自働化與防錯（Jidoka）
三、精益生產的關鍵工具與方法
1.5S管理
2.標準化作業(yè)
3.單件流與單元生產
4.價值流圖繪制與分析
5.持續(xù)流動與均衡生產
四、精益生產在企業(yè)中的實施策略
1.精益轉型的步驟與挑戰(zhàn)
2.成功案例分享
3.小組討論：精益生產在企業(yè)中的應用痛點與解決方案

第二講：精益生產與人工智能AI的融合
一、精益與AI融合的必要性與潛力
1.精益生產面臨的挑戰(zhàn)與機遇
2.人工智能如何助力精益生產
3.精益與AI融合的價值：效率提升、成本降低、質量優(yōu)化
二、數據驅動的精益生產
1.數據采集與價值流分析的結合
2.利用AI技術優(yōu)化生產流程
3.實時數據分析與持續(xù)改進
案例分析：數據驅動的精益生產實踐
三、智能預測與預防性維護
1.傳統(tǒng)預防性維護的局限性
2.基于AI的設備故障預測模型
3.預測性維護與精益生產的關系
案例分析：AI驅動的設備維護系統(tǒng)
四、智能質量控制與缺陷檢測
1.傳統(tǒng)質量檢測的痛點
2.利用計算機視覺與機器學習進行質量檢測
3.質量數據的分析與持續(xù)改進
案例分析：AI在質量檢測中的應用
五、智能供應鏈與物流優(yōu)化
1.精益供應鏈的挑戰(zhàn)
2.AI在需求預測、庫存管理與物流調度中的應用
案例分析：AI驅動的供應鏈優(yōu)化案例
六、人工智能助力員工賦能與技能提升
1.智能培訓系統(tǒng)與知識管理
2.人機協作與工作流程優(yōu)化
案例分析：AI在員工賦能中的應用

第三講：精益與AI的實施
一、標準的建立
1.產品從功能性轉化為智能型
2.企業(yè)管理與技術標準化的建立
第一步：經驗行為
第二步：表準管理
第三步：標準貫徹
第四步：持續(xù)改善
二、徹底排除浪費
1.等待的浪費與改善
2.過分加工浪費與改善
3.動作的浪費與改善
4.不良的浪費與改善
5.搬運的浪費與改善
6.庫存的浪費與改善
7.過剩的浪費與改善
8.空間浪費與改善
9.智力浪費與改善
課堂AI練習：識別工作場景的浪費并制定改善建議
三、生產線作業(yè)標準算法
1.生產線平衡率
1）生產線平衡率的目的——找出瓶頸作業(yè)
案例運用：生產線瓶頸改善對策
工具分享：生產線平衡率的的計算公式
2）生產線平衡率提升的法則：重組、合并、取消、調整
課堂AI應用：計算生產線的平衡損失率
2.作業(yè)標準三票
1）改善重復循環(huán)的作業(yè)
工具分享：標準作業(yè)組合票
2）改善工序之間的平衡
工具分享：工序能力標準作業(yè)
3）改善現場布局物流
工具分享：標準作業(yè)可視票
四、顯性成本管控方法案例
1.財務會計和管理會計
2.不同產品的成本計算
3.偷工減料的成本核算
4.所謂的*成本其實不存在
5.設計研發(fā)高性能產品與降低成本并存
6.銷售額至上主義導致虧損擴大
7.企劃部門的成本策劃
8.不研發(fā)不能回收投資的設備
五、真正的“賺錢”的標準
1.我們對于賺錢的評價指標對嗎？
2.“馬”和“豬”哪個更賺錢？
3.工廠導入“時間”概念評價如何？
4.“時間的流逝”等于“賺錢”的能力在消失
5.工廠更應該導入“收益率”來賺錢
6.小批量生產賺錢的“真正理由”
7.同步生產和集中生產哪個更賺錢
8.J成本論及導入實踐

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