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程平安:AI赋能--生产流程优化与效率提升

程平安老师程平安 注册讲师 5查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 生产管理

课程编号 : 39644

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适用对象

管理者

课程介绍

课程背景:

在新质生产力与流程化管理的背景下,团队作为企业的基层单位,其运作效率与团队协作能力对于整个生产流程的顺畅运行至关重要。管理者作为这一流程化管理单元的核心引领者,其管理精细度、流程掌控能力以及对细节的把握,直接关系到生产效率的提升、产品质量的稳定以及团队士气的维持。然而,我们发现了一系列管理者在管理流程中面临的普遍挑战:

压力巨大:管理流程不清晰、不高效,导致工作堆积、决策滞后。

保姆式管理:缺乏系统性和规范性,管理者陷入琐碎事务,无法专注于战略性和创造性工作。

紧急状况频发:缺乏预防和应急机制,问题频发、应对不暇。

针对这些流程管理中的困惑与挑战,本课程结合 DeepSeek 赋能理念,旨在通过数字化工具和智能化管理方法,帮助管理者理清复杂的工作脉络,构建一套高效、规范的流程化管理框架,实现团队的高效运作。

课程收益:

l 掌握流程优化核心理念与工具:结合 DeepSeek 工具进行流程设计。

l 构建团队管理流程化框架:借助AI工具实现流程优化。

l 提升问题分析与解决能力:利用 DeepSeek 工具进行流程分析与决策支持。

l 学习生产现场流程优化对策:输出可直接落地的《流程优化实施路线图》

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:

数字化赋能: 结合DeepSeek赋能工具,帮助管理者实现流程化管理的数字化升级,提升管理效率。

实用性极强: 提升管理者流程化管理的能力,30%的理论+50%的方法+20%的实例。

问题导向: 基于管理者流程化管理中的常见问题场景,引导管理者建立基本管理思维,给工具、给方法、给案例,即学即用。

互动体验: 通过互动体验式授课、丰富化接地气的案例分析、焦点问题的汇智研讨、自测把脉式的反思、实效化工具演练,让学员在轻松愉悦的氛围中学思顿悟。

课程大纲

第一章:流程化管理基本认知

解决问题:流程化管理认知不全、不正确导致流程化管理无法落地

一、流程定义及基本要素

1. 流程的定义

2. 流程的意义

3. 流程的特点

4. 流程的分类

5. 流程八要素

课程练习:画一个工作相关的流程图

二、流程管理的基本认知

1. 流程管理的定义

2. 流程管理的意义

3. 流程优化的方法

l 关键流程的识别

l 流程优化的思路

l 流程优化的步骤

视频欣赏:华为的流程管理

三、流程图绘制常见问题

1. 哪些逻辑关系不清?

2. 哪些情况下需要绘制流程图?

3. 流程图绘制到何种详略程度?

4. 如何确定流程的相关方?

5. 如何处理总流程图和分流程图的关系?

案例学习:贷款审批流程

成果输出:每个组画1个流程图

第二章:流程化管理实操方法与DeepSeek赋能

解决问题:流程化管理方法缺乏或不正确导致流程化管理无法落地

一、APQC流程框架

l 1级——流程类别(Category)

l 2级——流程群组(Process Gr oup)

l 3级——作业流程(Process)

l 4 级——作业活动(Activity)

l 5 级——任务(Task)

课程讨论:好流程的标准有哪些?

二、流程改造六观察

1. 流程希望达到的目的是什么?

2. 风险识别是否不足或过细?

3. 控制环节是否过多或缺乏控制?

4. 线路是否清晰?交叉线是否过多?

5. 是否有过多的迂回线路?

6. 输入、输出是否清晰?

课程练习:分析某流程图存在的问题,结合DeepSeek工具进行智能分析。

三、业务改进为目标

1. 一次诊断

2. 三次优化

3. 两个落实

4. 六个选择

四、流程改善五原则

1. 清除

2. 简化

3. 填补

4. 整合

5. 自动化

课程练习:改善某流程图,结合DeepSeek工具进行流程设计。

五、流程优化的标准

1. 时间

2. 成本

3. 差距

4. 增值

课程练习:非增值活动有哪些?

六、流程优化五步骤

1. 小组动员

2. 现状分析及机会评估

3. 高阶设计

4. 详细设计

5. 实施及持续改进

5.课程练习:填写流程评估表,结合DeepSeek工具进行数据分析与优化。

七、结合DeepSeek赋能工具流程优化实操篇

(一) 准备阶段

1. 明确目标

l 确定流程优化的具体目标,如提高生产效率、降低成本、减少错误率等。

l 这些目标应与组织的整体战略和业务部门的需求相一致。

2. 收集信息

l 收集与现有流程相关的所有文档、数据和员工反馈。

l 分析这些信息以了解流程的当前状态。

3. 定义范围

l 确定要优化的流程的具体范围,包括流程的起点和终点。

l 识别流程中的关键步骤和利益相关者。

(二) 分析阶段

1. 绘制流程图

l 绘制现有流程的详细图表。

l 流程图应清晰地显示各个步骤、决策点、输入和输出。

2. 识别瓶颈和问题

l 通过观察流程图和数据,识别流程中的瓶颈、冗余步骤和潜在问题。

l 与流程参与者进行沟通,以获取他们对流程的看法和建议。

(三) 设计阶段

1. 制定优化方案

l 针对识别出的问题,制定具体的优化方案。

l 优化方案可以包括ESEIA原则中的方法。

2. 征求意见

l 将优化方案与流程参与者进行沟通,收集他们的反馈和建议。

l 根据反馈对方案进行调整和完善。

(四) 实施阶段

1. 制定实施计划

l 制定详细的实施计划,包括时间表、责任分配和资源需求。

l 确保实施计划与组织的整体运营计划相协调。

2. 培训员工

l 对流程参与者进行必要的培训,使他们了解新流程的要求和操作方法。

l 提供必要的支持和指导,确保员工能够顺利过渡到新流程。

3. 监控与调整

l 在实施阶段密切监控新流程的运行情况。

l 根据实际情况对流程进行必要的调整和优化。

(五) 评估与改进阶段

1. 评估效果

l 收集数据以评估新流程的效果,如生产效率、成本节约、错误率等。

l 将评估结果与优化前的数据进行比较,以验证优化方案的有效性。

2. 总结经验

l 对整个流程优化过程进行总结,提炼成功的经验和不足之处。

l 将这些经验纳入组织的知识库,以供未来参考。

成果输出:每个组画1个优化好的流程图

课程答疑与课程回顾

通过本次课程,管理者将不仅掌握传统的流程化管理方法,还能结合DeepSeek赋能工具,实现流程优化,提升团队的管理效率和竞争力。

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• 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

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