精益生产技术助力企业提升效率与降低成本

精益生产技术与智能制造的结合

随着全球经济形势的变化和技术的飞速发展，企业面临着前所未有的挑战与机遇。在这一背景下，精益生产技术作为一种旨在消灭浪费、提升效率的管理理念，逐渐与智能制造的概念交汇，形成了全新的生产模式。本文将全面探讨精益生产技术在智能制造中的应用，分析其核心理念及方法论，并结合实际案例，帮助企业实现数字化转型。

王明哲：《数字化转型与智能制造》

【课程收益】掌握1套数字化转型的顶层思维理解智能制造7大系统的内在联系了解推进智能制造的2套方法论掌握智能化的底层原理盘点AI在智能制造领域的7大场景了解大量相关案例，以及背后的经验与教训【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】供应链相关中高层管理者。【课程时间】0.5-1天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、工业领域的数字化转型-智能制造1、智能制造核心技术盘点精益生产：智能制造之道发展阶段总述：点→线→面→点智能制造标准模板：大脑→中枢神经→周围神经智能制造的7大核心系统：谁是大脑谁是中枢神经案例：三一重工灯塔工厂2、数字化如何帮助企业提质、增效、降本、增收数字质量场景供应链数字化场景数字营销场景人力数字化场景案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。3、企业如何推进智能制造智能制造顶层规划方法智能制造项目推进方法智能制造的6大普遍问题数字化转型成功的黄金定律三、智能化底层原理及智能制造终局展望1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、制造业AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化

王明哲 培训咨询

一、数字化转型与精益生产的内在联系

数字化转型是指企业在业务和IT之间深入融合，实现全面的信息化与智能化。在这一过程中，精益生产技术作为一种优化管理流程的方法论，发挥着关键作用。精益生产强调通过消灭浪费来提升效率，这与数字化转型中提高数据利用效率、优化资源配置的目标不谋而合。

• 精益思维的引入：通过精益思维，企业可以识别出哪些流程是多余的，哪些环节存在浪费，从而为数字化转型提供清晰的方向。
• 数据驱动决策：在精益生产中，数据是制定决策的重要依据。企业可以利用数字化技术收集和分析数据，以便更好地实施精益管理。
• 持续改进：数字化转型为企业提供了实时监控和反馈机制，使得精益生产的持续改进成为可能。

二、精益生产技术的核心理念

精益生产技术的核心在于其追求效率和质量的理念。以下是其几个重要组成部分：

• 消灭浪费：精益生产强调识别并消除生产过程中的各种浪费，包括时间、材料、劳动等。
• 重视流程：通过流程的优化和重组，确保每个环节都能为客户创造价值。
• 持续改进文化：鼓励员工参与到持续改进的活动中，从而形成全员参与的管理模式。

三、智能制造与精益生产的结合

智能制造是利用先进的信息技术和制造技术，实现生产过程的智能化、自动化。与精益生产的结合，智能制造不仅提升了生产效率，还为企业提供了更大的灵活性和适应性。

1. 精益生产在智能制造中的应用场景

智能制造可以通过以下几个方面来增强精益生产的效果：

• 数字化质量管理：通过数字化手段实时监控产品质量，及时发现并解决问题。
• 供应链数字化：实现供应链的透明化，优化资源配置，提升整体效率。
• 智能排产：运用大数据分析和人工智能技术，优化生产调度，提高生产灵活性。

2. 精益生产技术在智能制造中的实际案例

以下是一些成功实施精益生产技术的智能制造案例：

• 三一重工灯塔工厂：通过智能化技术，三一重工实现了生产流程的高度自动化，提升了生产效率并降低了成本。
• 美的制造业供应链数字化：美的通过数字化技术提升了供应链的透明度，实现了快速响应市场需求。
• 吉利汽车人力数字化：吉利利用数字化手段对人力资源进行有效管理，提高了员工的工作效率。

四、智能制造的数字化转型路径

在推进智能制造的过程中，企业需要经历以下几个必经阶段：

• Digitization（无纸化）：通过数字化技术实现生产过程的无纸化管理，提升信息处理效率。
• Digitalization（高效化）：利用数字化工具优化生产流程，提高生产效率和质量。
• Digital transformation（无人化）：实现生产过程的自动化和智能化，减少人工干预。

五、智能制造的推进方法

为了有效推进智能制造，企业需要采用一套科学的方法论。以下是一些主要方法：

• 顶层规划：企业需要制定清晰的智能制造战略，确保各项措施的协调与一致。
• 项目推进：通过项目管理的方法，有序推进智能制造相关项目的实施。
• 识别普遍问题：在推进过程中，企业需要关注智能制造的普遍问题，以便及时调整战略。

六、人工智能在智能制造中的应用

人工智能作为数字化转型的重要组成部分，在智能制造中发挥着越来越重要的作用。以下是人工智能的几个底层原理：

• 逻辑固化：通过知识的固化实现经验的传承。
• 知识抽取：利用机器学习技术从大量数据中提取有价值的信息。

此外，人工智能在智能制造的7大应用场景中也展现出其强大的潜力，例如销量预测、产品质量检测、设备预测性维护等，这些应用不仅提高了生产效率，还降低了企业的运营成本。

结论

精益生产技术与智能制造的结合，标志着企业管理理念与现代技术的深度融合。通过数字化转型，企业不仅能提升生产效率，还能在激烈的市场竞争中占据优势。未来，随着技术的不断发展，精益生产技术将继续发挥其重要作用，推动企业实现更高水平的智能制造。

在这个快速变化的时代，企业需要时刻关注行业动态，持续优化管理模式，以适应新的市场环境。通过精益生产技术的应用，企业将能够更好地应对挑战，实现可持续发展。