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程平安:AI赋能--生产成本分析与设备效率提升

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 成本控制

课程编号 : 39643

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适用对象

管理者

课程介绍

课程背景:

在制造业数字化转型加速与新质生产力重构的背景下,设备管理正面临三重挑战:数据盲区(设备隐性故障难以量化)、经验依赖(传统设备维护效率瓶颈)、改进断层(设备改善成果难以持续)。作为制造执行系统的核心环节,设备管理的效率直接影响企业降本增效的成败。当下管理者面临双重挑战:

传统设备管理痛点:设备故障、停机、维护成本高,但传统管理手段难以精准量化设备浪费成本;

智能化鸿沟:70%中小企业因缺乏数据工具,陷入“知道设备浪费存在,但不知如何系统性改善”的困境。

本课程创新性融合AI工业智能引擎,构建「AI透视+设备管理工具」双轮驱动的浪费消除体系,提供“意识-识别-改善-固化”四阶闭环,助力管理者:

精准识别设备浪费:通过AI技术量化设备隐性浪费;

优化设备管理流程:结合AI工具提升设备维护效率;

持续改善设备效能:通过AI数据分析固化改善成果。

课程收益:

价值1:学习设备成本分析的方法工具;

价值2:学习用AI赋能识别设备浪费的方法;

价值3:掌握设备管理改善的技巧;

价值4:输出有效落地的设备成本改善计划。

课程时间:1天,6小时/天

课程对象:管理者

课程特点:

l AI技术赋能:结合AI的智能数据分析与工具应用,提升课程的前沿性与实用性,帮助管理者在AI背景下高效解决设备管理中的浪费问题。

l 场景化与实战化:课程内容基于设备管理中的常见场景,提供智能化工具与实用方法,确保学员即学即用。

l 互动体验式学习:通过案例分析、实操练习、小组讨论等形式,增强学员的参与感与互动性,提升学习效果。

课程大纲

破冰活动:生产浪费现状自测

第1章 生产成本基本认知

一、生产成本的概念

1. 生产成本的概念

2. 生产成本分析的意义

3. 生产成本分析的原则

4. 生产成本控制的原则

二、生产成本构成及影响因素

1. 直接材料成本分析

2. 直接人工成本分析

3. 制造费用分析

4. 影响生产成本的关键因素识别

三、生产成本分析方法

1. 标准成本法:标准成本制定、成本差异分析

2. 作业成本法:作业成本计算、成本动因分析

案例分析:典型企业生产成本分析案例分享

第2章 设备浪费识别

一、设备故障浪费

1. 背景:设备故障导致的停机与维修成本增加。

2. 影响:增加维修成本,降低生产效率,影响生产计划。

3. 原因:设备老化、维护不足、操作不规范等。

4. 对策:优化维护计划,加强设备监控,提升操作技能。

5. AI+应用:通过AI预测性维护,提前识别设备故障风险。

二、设备停机浪费

1. 背景:设备非计划停机导致的生产中断与效率下降。

2. 影响:延长生产周期,降低设备利用率,增加成本。

3. 原因:工序不平衡、物料供应不及时、设备故障等。

4. 对策:优化生产计划,加强设备维护,确保物料供应。

5. AI+应用:通过AI应用,及时发现停机原因并提供解决方案。

三、设备能耗浪费

1. 背景:设备运行中的能源消耗超出合理范围。

2. 影响:增加能源成本,降低设备运行效率。

3. 原因:设备老化、运行参数不合理、维护不足等。

4. 对策:优化设备运行参数,加强设备维护。

5. AI+应用:通过AI能耗分析,优化设备运行参数。

四、设备维护浪费

1. 背景:设备维护中的过度维护或维护不足。

2. 影响:增加维护成本,降低设备可靠性。

3. 原因:维护计划不合理、维护标准不明确等。

4. 对策:优化维护计划,制定科学维护标准。

5. AI+应用:通过AI维护优化,制定精准维护计划。

五、设备闲置浪费

1. 背景:设备因生产计划不合理导致的闲置。

2. 影响:占用资金,降低设备利用率。

3. 原因:生产计划不合理、市场需求预测不准确等。

4. 对策:优化生产计划,实施按需生产。

5. AI+应用:通过AI生产计划优化工具,减少设备闲置。

成果输出设备浪费识别表

第3章 AI赋能设备管理改善

一、AI预测性维护

1. 背景:通过AI技术预测设备故障,减少非计划停机。

2. 应用:分析设备运行数据,识别故障风险,制定维护计划。

3. AI+应用:利用AI预测性维护工具,提前识别设备故障并提供解决方案。

二、AI能耗优化

1. 背景:通过AI技术优化设备能耗,降低能源成本。

2. 应用:分析设备能耗数据,优化运行参数,减少能源浪费。

3. AI+应用:利用AI能耗优化工具,实时监控设备能耗并提供优化建议。

三、AI生产计划优化

1. 背景:通过AI技术优化生产计划,减少设备闲置与停机。

2. 应用:分析生产计划数据,优化任务分配,提升设备利用率。

3. AI+应用:利用AI生产计划优化工具,制定精准生产计划。

四、AI维护计划优化

1. 背景:通过AI技术优化设备维护计划,减少维护浪费。

2. 应用:分析设备维护数据,制定科学维护计划,提升设备可靠性。

3. AI+应用:利用AI维护优化工具,制定精准维护计划。

成果输出设备浪费改善表

课程答疑与课程回顾

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课程背景: 在制造业数字化转型加速与新质生产力重构的背景下,生产现场管理正面临三重挑战:数据盲区(隐性浪费难以量化)、经验依赖(传统IE手法效率瓶颈)、改进断层(改善成果难以持续)。作为制造执行系统的神经末梢,团队的价值挖掘能力直接影响企业降本增效的成败,当下管理者面临双重挑战: 传统精益痛点:七大浪费(等待、搬运、库存、动作、不良品、加工、过量生产)导致成本攀升,但传统目视化管理难以精准量化浪费成本; 数字化鸿沟:70%中小企业因缺乏数据工具,陷入“知道浪费存在,但不知如何系统性改善”的困境。 本课程创新性融合AI工业智能引擎,构建「AI透视+精益工具」双轮驱动的浪费消除体系。提供 “意识-识别-改善-固化”四阶闭环,助力管理者: 课程收益: 价值1:学习生产成本分析的方法工具 价值2:学习用 AI 赋能识别浪费方法 价值3:掌握 IE 七大手法改善的技巧 价值4:输出有效落地的成本改善计划 课程模型: 课程时间:1天,6小时/天 课程对象:管理者 课程特点: AI技术赋能:结合AI的智能数据分析与工具应用,提升课程的前沿性与实用性,帮助管理者在AI背景下高效解决生产中的浪费问题。 场景化与实战化:课程内容基于管理者实际工作中的常见场景,提供智能化工具与实用方法,确保学员即学即用。 互动体验式学习:通过案例分析、实操练习、小组讨论等形式,增强学员的参与感与互动性,提升学习效果。 课程大纲 破冰活动:生产浪费现状自测 第1章 生产成本基本认知 一、生产成本的概念 1. 生产成本的概念 2. 生产成本分析的意义 3. 生产成本分析的原则 4. 生产成本控制的原则 二、生产成本构成及影响因素 1. 直接材料成本分析 2. 直接人工成本分析 3. 制造费用分析 4. 影响生产成本的关键因素识别 三、生产成本分析方法 1. 标准成本法:标准成本制定、成本差异分析 2. 作业成本法:作业成本计算、成本动因分析 案例分析:典型企业生产成本分析案例分享 第2章 七大浪费识别 一、不良修正浪费 1. 背景:由于产品缺陷或质量问题导致的返工或修正,既增加生产成本,还降低生产效率。 2. 影响:增加返工成本,降低生产效率,影响产品质量。 3. 原因:工艺设计不合理、设备精度不足、操作不规范等。 4. 对策:优化工艺流程,加强设备维护,提升员工操作技能。 5. AI+应用:分析生产过程中的不良率,识别根本原因并提供改进建议。 二、制造过多浪费 1. 背景:生产超出实际需求的产品,导致库存积压和资源浪费。 2. 影响:增加库存压力,占用资金,导致资源浪费。 3. 原因:生产计划不合理、市场需求预测不准确等。 4. 对策:优化生产计划,实施按需生产。 5. AI+应用:分析生产计划中的异常现象,合理安排生产任务。 三、加工过剩浪费 1. 背景:对产品进行超出必要标准的加工,导致资源浪费和成本增加。 2. 影响:增加加工成本,浪费资源,降低生产效率。 3. 原因:工艺设计冗余、质量标准过高、设备性能过剩等。 4. 对策:优化工艺设计,合理制定质量标准。 5. AI+应用:利用工艺优化工具,分析加工过程中的冗余步骤。 四、搬运浪费 1. 背景:在生产过程中不必要的移动,增加了物流成本和生产周期。 2. 影响:增加物流成本,延长生产周期,降低效率。 3. 原因:物料布局不合理、搬运路径不优化等。 4. 对策:优化物料布局,减少搬运距离。 5. AI+应用:分析物料搬运路径,减少不必要的搬运。 五、库存浪费 1. 背景:过多的原材料、半成品或成品积压,导致资金占用和仓储成本增加。 2. 影响:占用资金,增加仓储成本,导致资源浪费。 3. 原因:库存管理不合理、需求预测不准确等。 4. 对策:优化库存管理,实施精益库存策略。 5. AI+应用:结合历史数据与需求,优化库存管理。 六、等待浪费 1. 背景:生产过程中由于工序不平衡、设备故障或物料供应不及时导致的停工或等待。 2. 影响:延长生产周期,降低设备利用率,增加成本。 3. 原因:工序不平衡、设备故障、物料供应不及时等。 4. 对策:优化工序平衡,加强设备维护,确保物料供应。 5. AI+应用:通过实时监控系统,及时发现等待浪费并提供解决方案。 七、动作浪费 1. 背景:员工在生产过程中不必要的动作或操作,导致效率降低和员工疲劳。 2. 影响:增加员工疲劳,降低生产效率,浪费资源。 3. 原因:操作流程不合理、设备布局不优化等。 4. 对策:优化操作流程,合理布局设备。 5. AI+应用:利用动作分析工具,优化员工操作流程,减少不必要的动作。 成果输出:现场浪费识别表 第3章 IE改善七大手法 一、IE七大手法1--防呆法 1. 背景:人为错误是导致生产浪费和成本增加的主要原因之一。通过防呆法,可以有效减少错误发生,降低返工成本。 2. 应用:优化易出错的操作环节和重复性高的工序,通过物理限制、警告提示、自动检测等方式减少错误。 3. AI+应用:分析因操作失误导致的不良案例,使用AI工具设计防呆方案,减少错误发生。 二、IE七大手法2--流程法 1. 背景:生产流程中的冗余步骤是导致效率低下和成本增加的重要因素。通过流程法,可以识别并消除这些浪费。 2. 应用:分析生产、物流、管理等各环节,绘制流程图,识别关键节点和瓶颈。 3. AI+应用:利用AI流程优化工具,自动绘制流程图并识别冗余步骤。 三、IE七大手法3--人机法 1. 背景:人机配合不佳会导致设备利用率低和生产效率下降。通过人机法,可以优化人与机器的配合,提升效率。 2. 应用:分析人机操作图,识别人与机器的空闲时间,优化任务分配。 3. AI+应用:利用AI人机协作工具,优化任务分配,模拟不同方案选择最优解。 四、IE七大手法4--动改法 1. 背景:员工操作中的不必要动作是导致效率低下的重要原因。通过动改法,可以优化操作流程,减少浪费。 2. 应用:识别动作中的浪费,优化操作流程,减少动作数量、缩短动作距离、降低动作难度。 3. AI+应用:利用AI动作分析工具,实时监控员工操作动作,识别浪费并优化流程,模拟优化后的动作流程。 五、IE七大手法5--五五法 1. 背景:通过连续提问“为什么”,可以快速识别问题的根本原因,从而制定有效的改进措施。 2. 应用:分析生产、质量、管理等各环节,使用5W1H原则表,消除浪费、提高效率、降低成本。 3. AI+应用:利用AI五五法工具,自动分析问题并生成改进建议,模拟改进方案评估实施效果。 六、IE七大手法6--双手法 1. 背景:双手操作中的不协调是导致效率低下的重要原因。通过双手法,可以优化双手操作流程,提升效率。 2. 应用:绘制双手操作图,识别动作浪费,优化装配、包装、操作等环节。 3. AI+应用:利用AI双手法工具,实时监控双手操作,识别浪费并优化流程,模拟优化后的双手操作流程。 七、IE七大手法7--抽查法 1. 背景:通过抽样检查,可以快速识别生产中的浪费现象,节省时间和成本。 2. 应用:确定抽查对象,制定抽查计划,分析抽查结果,快速定位问题。 3. AI+应用:利用AI抽查工具,自动选择抽查样本并分析结果,模拟不同抽查方案选择最优解。 成果输出:现场浪费改善表 课程答疑与课程回顾
• 程平安:AI赋能--交期异常分析与准时交付管理
课程背景: 在制造业数字化转型加速与新质生产力重构的背景下,交期管理正面临三重挑战:数据盲区(交期异常原因难以量化)、经验依赖(传统交期管理效率瓶颈)、改进断层(交期改善成果难以持续)。作为供应链管理的核心环节,交期管理的效率直接影响企业客户满意度与市场竞争力。当下管理者面临双重挑战: 传统交期管理痛点:交期异常频发、交付延迟,但传统管理手段难以精准量化异常原因; 智能化鸿沟:70%中小企业因缺乏数据工具,陷入“知道交期问题存在,但不知如何系统性改善”的困境。 本课程创新性融合AI工业智能引擎,构建「AI透视+交期管理工具」双轮驱动的交期改善体系,提供“意识-识别-改善-固化”四阶闭环,助力管理者: 精准识别交期异常:通过AI技术量化交期异常原因; 优化交期管理流程:结合AI工具提升交期管理效率; 持续改善交付能力:通过AI数据分析固化改善成果。 课程收益: 价值1:学习交期异常分析的方法工具 价值2:学习用AI赋能识别交期异常的方法 价值3:掌握交期管理改善的技巧 价值4:输出有效落地的交期改善计划 课程时间:1天,6小时/天 课程对象:管理者 课程特点: l AI技术赋能:结合AI的智能数据分析与工具应用,提升课程的前沿性与实用性,帮助管理者在AI背景下高效解决交期管理中的异常问题。 l 场景化与实战化:课程内容基于交期管理中的常见场景,提供智能化工具与实用方法,确保学员即学即用。 l 互动体验式学习:通过案例分析、实操练习、小组讨论等形式,增强学员的参与感与互动性,提升学习效果。 课程大纲 破冰活动:交期管理现状自测 第1章 交期管理基本认知 一、交期管理的概念 1. 交期管理的概念 2. 交期管理分析的意义 3. 交期管理分析的原则 4. 交期管理控制的原则 二、交期管理构成及影响因素 1. 生产计划交期分析 2. 供应链交期分析 3. 物流交期分析 4. 影响交期管理的关键因素识别 三、交期管理分析方法 1. 关键路径法:识别交期关键节点,优化流程 2. 数据分析法:通过历史数据识别交期异常原因 案例分析:典型企业交期管理案例分享 第2章 交期异常识别 一、生产计划异常 1. 背景:生产计划不合理导致的交期延迟。 2. 影响:延长生产周期,降低客户满意度。 3. 原因:计划排程不合理、资源分配不均等。 4. 对策:优化生产计划,加强资源协调。 5. AI+应用:通过AI生产计划优化工具,制定精准生产计划。 二、供应链异常 1. 背景:供应链环节中断导致的交期延迟。 2. 影响:物料供应不及时,影响生产进度。 3. 原因:供应商管理不善、物流效率低等。 4. 对策:优化供应商管理,提升物流效率。 5. AI+应用:通过AI工具,实时跟踪供应链状态。 三、物流异常 1. 背景:物流环节延误导致的交期延迟。 2. 影响:延长交付周期,增加物流成本。 3. 原因:运输路线不合理、物流资源不足等。 4. 对策:优化物流路线,提升物流资源利用率。 5. AI+应用:通过AI物流优化工具,制定高效物流方案。 四、生产异常 1. 背景:生产环节故障导致的交期延迟。 2. 影响:延长生产周期,增加生产成本。 3. 原因:设备故障、工艺问题、人员操作不当等。 4. 对策:加强设备维护,优化工艺流程,提升人员技能。 5. AI+应用:通过AI预测性维护工具,提前识别生产异常风险。 五、需求预测异常 1. 背景:需求预测不准确导致的交期问题。 2. 影响:生产计划与市场需求不匹配,增加库存压力。 3. 原因:市场数据分析不足、预测模型不科学等。 4. 对策:优化需求预测模型,加强市场数据分析。 5. AI+应用:通过AI需求预测工具,提升预测准确性。 成果输出:交期异常识别表 第3章 AI赋能交期管理改善 一、AI生产计划优化 1. 背景:通过AI技术优化生产计划,减少交期延迟。 2. 应用:分析生产计划数据,优化任务分配,提升生产效率。 3. AI+应用:利用AI生产计划优化工具,制定精准生产计划。 二、AI供应链监控 1. 背景:通过AI技术实时监控供应链状态,减少供应链中断。 2. 应用:分析供应链数据,识别潜在风险,优化供应商管理。 3. AI+应用:利用AI供应链监控工具,实时跟踪供应链状态。 三、AI物流优化 1. 背景:通过AI技术优化物流路线,减少物流延误。 2. 应用:分析物流数据,优化运输路线,提升物流效率。 3. AI+应用:利用AI物流优化工具,制定高效物流方案。 四、AI需求预测 1. 背景:通过AI技术优化需求预测,减少生产与市场需求不匹配。 2. 应用:分析市场数据,优化需求预测模型,提升预测准确性。 3. AI+应用:利用AI需求预测工具,提升需求预测能力。 成果输出:交期改善表 课程答疑与课程回顾
• 程平安:AI赋能--安全风险识别与预防方案制定
课程背景: 在现代化企业管理中,管理者作为基层管理者,承担着现场管理、员工协调、设备维护等重要职责。然而,电力企业等高风险行业仍频繁发生安全生产事故,暴露出安全意识薄弱、管理不到位、隐患整改不彻底等问题。随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI在安全管理中的应用为风险识别与预防提供了新的解决方案。通过AI赋能,管理者可以更高效地识别潜在风险,制定科学的预防措施,从而降低事故发生率。 本课程结合AI技术,旨在提升管理者的安全意识和风险防控能力。通过理论讲解、实操训练和案例分析,帮助管理者掌握AI在安全管理中的应用方法,提升综合管理水平,进而提高一线员工的安全素质与现场管理能力。 课程收益: l 明确管理者的安全作用与责任:结合AI技术,强化管理者在安全管理中的核心地位。 l 树立工作安全管理和预防意识:通过AI赋能,提升管理者对潜在风险的敏感度。 l 掌握改善工作安全的正确方法:学习如何利用AI工具进行风险识别与预防。 l 掌握安全事故对策的制定方法:通过AI数据分析,制定科学的事故预防与应对策略。 课程时间:1天,6小时/天 课程对象:管理者 课程特点: 1. 结合AI技术,课程具有极强的实用性,带领学员现场实践操作,真正学会安全管理与预防的方法技巧,30%的理论+50%的方法+20%的实例。 2. 结合大量的职场案例、故事、视频、游戏,让学员从视觉、听觉到触觉全方位参与当中,达到建立学习内驱力的目的。 3. 采用理论学习、角色扮演、游戏互动、故事带入等灵活多样的形式,帮助学员在轻松愉快的氛围中学习和理解核心内容。 4. 通过现场演练帮助学员发现问题,同时进行精确引导,从而达到学以致用的目的。 课程大纲 一、安全管理基本认知 安全理论:海因里希法则 1. 安全的重要性 2. 安全事故的来源 3. 安全控制的重点 1) 经常出事故的点 2) 不愿做 3) 第一次 4) 变 化 4. 不安全的心理原因分析 1) 侥幸心理 2) 惰性心理 3) 散漫心理 4) 麻痹心理 5) 莽撞心理 6) 逞能心理 7) 急躁心理 8) 从众心理 9) 好奇心理 10) 自满心理 5. 安全控制的方法 1) 查明原因 ⑴ 观察现状 ⑵ 调查纪录 ⑶ 询问看看 ⑷ 探求物与人 ⑸ 对照规则基准 ⑹ 经常保持安全意识 ⑺ 预见事故的潜在危机 ⑻ 更深一层探求 2) 慎思决定 ⑴ 整理要因,思考要因间的相互关系 ⑵ 请教熟悉的人 ⑶ 思考几个对策 ⑷ 确认方针、规则、基准 ⑸ 亦需确定次佳对策 ⑹ 检讨自己的原因 3) 实施对策 ⑴ 是否可以自己做 ⑵ 是否需要向上级报告 ⑶ 是否需要别人协助 ⑷ 立即付诸实行 4) 检查结果 ⑴ 常常检查 ⑵ 是否确实地执行 ⑶ 要因是否已除去 ⑷ 有没有产生新的原因 ⑸ 事故必有原因----切断灾害根源 6. 安全作业标准表 7. 安全生产准备 1) 人员准备 2) 工艺文件准备 3) 物料准备 4) 仪器准备 5) 新产品的准备 8. 生产过程安全控制 1) 进度 2) 质量 3) 人员 4) 环境 5) 设备 9. 践行有感领导:安全影响力 1) 用“绝情”的管理爱护员工 2) 用“无情”的事故启发众人 3) 用“深情”的关怀保护和温暖员工 4) 用“热情”的宣传来教育激励员工 5) 用“亲情”的感觉来关爱和关心员工 6) 用“柔情”的举措规范员工安全行为 二、AI赋能下的安全风险识别与预防 1. AI在安全管理中的应用 1) AI技术概述 2) AI在风险识别、数据分析、预警系统中的应用 2. AI赋能的风险识别方法 1) 数据采集与分析 2) 风险预测模型 3) 实时监控与预警 3. AI赋能的预防方案制定 1) 基于AI的风险评估 2) 制定科学的预防措施 3) 实施与反馈机制 案例分析:AI在企业安全管理中的应用 案例1:AI预警系统成功预防设备故障 案例2:AI数据分析发现潜在安全隐患 课堂演练:AI应用+FMEA对策实施方案 三、安全生产十大定律 1. 不等式法则 2. 九零法则 3. 罗氏法则 4. 金字塔法则(成本法则) 5. 市场法则 6. 多米诺法则 7. 海因里希法则 8. 慧眼法则 9. 南风法则(温暖法则) 10. 桥墩法则 教学视频:《安全生产十大定律》 四、杜绝习惯性违章 1. 习惯性违章概念性认知 2. 习惯性违章特性与危害 3. 案例:身在虎口不知险 4. 习惯性违章心理的分析 5. 容易产生习惯违章时间 课堂演练:化工企业习惯性违章情形有哪些 五、危险源识别与创新改善 案例学习:化工企业安全事故 1. 危险源知识 l 危险源、事件和事故之间的关系 l 危险源识别的范围 l 重大危险源辨识范围 l 危险源(或危险因素)的分类 l 危险源识别工具和方法 2. 安全问题从发现问题开始 l 类似问题重复在出现 l 小问题迟迟没有处理 l 旧的方法一直在沿用 3. 精准定义问题 l 定义理想状况 l 描述实际状况 l 进行异常六问 a) 现状与期望的状况之间有无落差? b) 近阶段现状有没有发生什么变化? c) 是否觉得哪个部分进行得不顺利? d) 是否觉得有些事情没有达到标准? e) 哪些事情不是你原先期待的状态? f) 将来是否会发生重大的不良状态? l 评估真实差距 a) 定性评价 b) 定量评价 课堂练习:AI应用+精准描述安全问题 4. 假设安全问题(what)--4M1E l 假设人的不良状态 l 假设机的不良状态 l 假设料的不良状态 l 假设法的不良状态 l 假设环的不良状态 课堂练习:AI应用+头脑风暴 5. 找到安全诱因(why) l 预设损坏方式 l 分析损坏诱因 课堂讨论:AI应用+保证公司全年零事故 6. 制定创新方案 l 科学评估法 l 标杆经验法 l 联想思考法 l 团队共创法 课堂演练:AI应用+梳理风险 课程答疑、课程回顾

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