精益生产：提升企业效率的关键策略与实践

精益生产：数字化转型与人工智能的结合

在当今竞争日益激烈的市场环境中，企业面临着诸多挑战，包括资源的高效利用、生产成本的降低以及客户需求的快速响应。为了应对这些挑战，越来越多的企业开始将精益生产理念与数字化转型和人工智能技术相结合。这种结合不仅能够提升企业的生产效率，还能实现更高的资源利用率和更好的客户满意度。

王明哲：《AI如何帮你的工厂变聪明》

【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。【课程时间】0.5-2天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化转型与人工智能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、AI的2大底层原理和5大底层套路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5大底层套路Dot & Line：知识图谱X-Ypairs：知识抽取X1-X2 pairs：推荐匹配Y→X：生成万物Y only：超越人类人工智能发展的终点案例：联通智能客服，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，某著名汽车品牌销量预测，工业智能无损检测，滴滴/百度/矿山自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%三、AI如何让你的工厂更聪明1、工业数智化的发展阶段精益生产：数智化之道发展阶段总述：点→线→面→点工业自动化：如何控制好单点设备工业信息化：如何管理好整条产线工业互联网：如何串联企业中的各个条线智慧工厂：回归价值点的多维突破2、知识图谱在工业场景的落地应用离散制造中的知识图谱流程工业中的知识图谱知识图谱应用归类及盘点案例：工业专家系统案例，工业智能问答案例。3、知识抽取在工业场景的落地应用智能巡检：提升效率工业寿命预测：减少浪费工业故障预测：降低风险工业质检：从实时诊断到缺陷预测案例：某跨过生产企业焊接故障诊断及预测，某知名制造企业耗品寿命预测，某知名电力企业设备故障预测，某知名电力公司巡检案例4、其他AI套路在工业场景的落地应用匹配推荐：AI助力工业品营销最优化：寻找最优工艺参数及材料配比生成网络：尝试助力设计/研发四、数智化技术将如何重构未来工厂业态1、如何从“备货型”向“订货型”转变核心问题：消灭库存AI销量/需求预测供应商智慧管理物流路径最优化转运过程自动化仓库智慧管理案例：某著名汽车品牌销量预测，亚马逊VS京东仓储物流机器人对比，冷链物流路径优化案例，麦肯锡供应商智慧遴选方案。2、如何从“标品”向“定制化”转变理想状态：研产供销服全面定制化AI精准营销AI自动化研发/设计AI智能排产AI智能客服案例：一汽大众智能营销案例，博凯机械AI加速研发案例，北美石化公司智能排产案例，中国南方电网智能客服案例。3、如何从“人工流水线”向“机器自动化”转变重点设备故障预测易耗品寿命预测机器人安全巡检AI智能质量检测案例：国投雅砻江水电站预测性维护项目，刀具寿命预测项目，国电智能巡检项目，西门子焊接缺陷诊断项目4、工业智能化的终局展望生产力极大释放生产关系极端简单彻底的“无人化”

王明哲 培训咨询

精益生产的基本概念

精益生产是一种旨在通过消除浪费、提高效率和质量的生产管理理念。它的核心思想是，在生产过程中，不断识别和消除一切不增加价值的环节，从而实现更高的生产效率和更低的成本。精益生产的实施通常会涉及以下几个方面：

• 价值流图析：通过对整个生产过程的分析，识别出增值和非增值活动。
• 持续改进：通过不断的反馈和改进，优化生产流程，提升效率。
• 团队合作：强调团队合作和员工参与，增强员工的责任感和参与感。

数字化转型的必要性

随着数字经济的发展，数字化转型已经成为企业发展的必然趋势。数字化不仅仅是将传统的纸质流程转化为电子流程，更是企业业务和IT系统的深入融合。数字化转型的核心在于利用数据驱动决策，从而提高业务的灵活性和响应速度。

数字化转型可以分为三个阶段：

• Digitization（数字化）：无纸化办公，实现信息的电子化存储和传输。
• Digitalization（数字化提升）：通过数字技术提高业务流程的效率和效果。
• Digital transformation（数字化转型）：将业务模式进行全面变革，实现智能化生产和服务。

人工智能在精益生产中的应用

人工智能（AI）技术的快速发展为精益生产提供了新的机遇。通过数据分析、机器学习和智能算法，人工智能能够帮助企业提升生产效率、降低成本和改善质量。

AI的底层原理

人工智能的底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是通过对大量数据进行分析，提取出有价值的信息，从而为决策提供依据。知识抽取则是通过学习和模仿，将复杂的业务流程转化为可以被机器理解和执行的指令。

AI的落地应用

在精益生产的过程中，人工智能可以应用于多个方面：

• 智能巡检：通过机器视觉和传感器技术，实时监测设备状态，及时发现潜在故障。
• 工业寿命预测：利用数据分析预测设备的使用寿命，减少不必要的停机时间。
• 质量检测：通过实时数据采集和分析，提升产品质量，减少不合格品的产生。

数字化与人工智能如何重构未来工厂

未来工厂的构建将依赖于数字化与人工智能技术的深度融合。这种融合将推动企业从传统的备货型转变为订货型生产模式，进而实现更高的生产灵活性和市场响应速度。

从备货型到订货型的转变

传统的备货型模式往往导致库存积压和资金占用，而数字化和人工智能的应用能够通过精准的需求预测和智能化的供应链管理，帮助企业实现按需生产。这种模式不仅能降低库存成本，还能提高客户满意度。

从标品到定制化的转变

随着市场对个性化需求的增加，企业需要从传统的标品生产向全面定制化转变。通过人工智能技术，企业能够实现精准营销和智能排产，从而满足客户的个性化需求，同时提升生产效率。

从人工流水线到机器自动化的转变

机器自动化的实现将大幅度提升生产效率和安全性。通过人工智能技术的应用，企业能够对设备进行智能监控和故障预测，确保生产过程的稳定性和可靠性。

未来展望

随着数字化和人工智能技术的不断发展，精益生产的理念将会被进一步深化和扩展。未来的工厂将实现生产力的极大释放，生产关系将变得更加简单和透明。最终，企业将朝着彻底的“无人化”方向迈进，生产和服务将更加智能化和自动化。

总结

精益生产作为一种先进的生产管理理念，与数字化转型和人工智能技术的结合，为企业提供了全新的发展机遇。通过消除浪费、提高效率和质量，以及利用数据驱动决策，企业能够在激烈的市场竞争中保持领先地位。未来，随着技术的不断进步，精益生产将在更广泛的领域内得到应用，推动企业向更高效、更智能的方向发展。

在这一过程中，企业不仅需要关注技术的应用，更要重视人才的培养与团队的协作。只有在全员参与的基础上，才能真正实现精益生产的价值，推动企业的可持续发展。