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李修平:中高层管理者风险预防

李修平老师李修平 专家讲师 2查看

课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 中高层管理

课程编号 : 43665

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适用对象

制造业中高层管理者(CEO、COO、生产总监、供应链负责人、质量部门主管等)

课程介绍

课程背景

制造业面临技术升级加速(如工业4.0、智能制造)、全球化供应链波动(如芯片短缺、地缘政治风险)、组织转型阻力(如传统生产模式与数字化转型的冲突)等挑战。中高层管理者需通过科学的风险管理体系实现:

· 风险前置化:从被动应对转向主动预防(如某家电企业通过“供应商备选库”降低芯片断供风险50%);

· 决策高效化:利用结构化工具(如RASIC矩阵)快速定位风险责任人;

· 组织韧性强化:构建跨部门协同的危机响应机制(如某跨国车企“全球供应链应急指挥中心”)。

课程收益

1. 方法论掌握:深度应用RASIC矩阵、双重P-I矩阵等工具链;

2. 工具落地:学会通过风险讨论会识别潜在风险、利用风险登记册跟踪管理;

3. 场景覆盖:覆盖设备故障、供应链中断、质量事故、环保合规等制造行业高频风险领域;

4. 文化塑造:推动“风险共担”文化(如全员设备点检机制)与“敏捷响应”文化(如48小时故障修复承诺)。

课程时间:1天(6小时)

授课对象:制造业中高层管理者(CEO、COO、生产总监、供应链负责人、质量部门主管等)

课程特色

· 深度行业适配:案例基于制造行业典型场景(如丰田“零缺陷生产”、宁德时代“电池产业链协同”);

· 工具结构化:提供《制造行业风险优先级评估矩阵》《部门风险登记表》;

· 强互动性:角色扮演(如“生产部与采购部的风险责任争执”)、沙盘推演(如“突发设备故障全厂停产应急指挥”)。

课程大纲:

模块一:风险管理的底层逻辑

1.1 什么是风险预防?

· 案例:某工程机械企业通过“全球多基地布局”降低单一国家政策风险70%;

· 数据:建立完善风控体系的制造企业,质量事故损失较无体系企业减少62%(麦肯锡调研)。

1.2 风险失效的典型场景

· 工具:风险健康度诊断模型(识别盲区/响应迟缓/责任模糊);

· 练习:分析“某车企因刹车系统设计缺陷导致全球召回”案例的根源。

1.3 制造行业的风险特殊性

· 案例:某家电企业通过“数字孪生技术”实现设备故障预测准确率达95%;

· 数据:采用“预防性维护”策略的制造企业,设备停机时间减少40%(德勤研究)。

成果输出:《企业风险健康度评估报告》


模块二:风险准备与识别

2.1 风险准备工具(RASIC矩阵)

· 工具:RASIC矩阵(Responsible, Accountable, Informed, Consulted, Sign-off);

· 案例:某半导体企业通过RASIC矩阵明确“光刻机故障”事件中设备部、生产部、法务部的职责边界。

2.2 双重P-I矩阵应用

· 工具:Probability-Impact Matrix(可能性-影响矩阵)× Priority Index(优先级指数);

· 练习:为“某汽车制造商”评估“芯片短缺”“电池召回”“工厂火灾”三类风险的优先级。

2.3 风险识别实战:风险讨论会

· 方法论:德尔菲法+头脑风暴法;

· 案例:某钢铁企业通过跨部门风险讨论会识别出“碳排放政策收紧”高风险项。

成果输出:《企业风险清单(制造行业专用版)》


模块三:风险评估与分级

3.1 双重P-I量表详解

· 工具:定量评分表(1-5分制)+ 定性描述(低/中/高/极高);

· 案例:某化工企业通过双重P-I量表将“化学品泄漏”风险评为“高影响(5分)-中概率(3分)”。

3.2 风险登记册建立

· 工具:风险登记册模板(风险编号、描述、类别、责任人等);

· 练习:为“某精密仪器企业”完善“高精度部件热膨胀系数异常”风险条目。

3.3 风险地图绘制

· 工具:三维风险地图(可能性×影响×可控性);

· 案例:某电子厂通过风险地图直观呈现“电压波动”对整条产线的影响分布。

成果输出:《制造企业风险登记册(含100+风险条目模板)》


模块四:风险应对策略与计划

4.1 风险应对四象限

· 工具:规避/减轻/转移/接受矩阵;

· 案例:某家电企业通过“多国本土化生产”规避国际贸易摩擦风险(规避策略)。

4.2 应急预案制定(72小时行动框架)

· 工具:危机响应流程图(预警→启动→执行→复盘);

· 案例:某汽车制造商设计“芯片断供应急预案”,确保核心车型停产不超过72小时。

4.3 跨部门协同机制

· 工具:风险联席会议制度(频次/议程/决策规则);

· 案例:某新能源企业通过“供应链风险应急小组”实现锂矿供应风险共担。

成果输出:《制造企业风险应对预案库(含5类通用模板)》


模块五:实战演练与成果固化

5.1 全天知识串联

· 任务:分组完成“某跨国制造企业风险规划”全案(风险识别→评估→应对)。

5.2 成果展示与反馈

· 机制:采用“高管评审团”(含制造业专家、外部审计顾问)现场评分;

· 成果输出:《制造企业风险管理标准化手册(含20+工具模板)》。


课程设计亮点

· 双维度工具包:融合经典风险管理模型(如RACI)与制造行业工具(如设备健康度监测系统);

· 行业深度适配:覆盖设备故障预测、供应链韧性、质量追溯等核心风险领域;

· 文化落地指导:提供《全员风险责任制》《48小时故障响应SOP》模板。

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​课程背景​ 制造业面临生产流程冗余​(如设备空闲率高)、跨部门协作低效​(如采购与生产计划脱节)、技术工人技能断层​(如传统工艺与智能制造转型)等挑战。中高层管理者需通过科学的团队建设与管理方法实现: ​组织效能提升:构建柔性化、敏捷化的生产团队架构(如丰田“细胞式生产”); ​团队韧性强化:平衡稳定性与创新性(如海尔“人单合一”模式); ​领导力升级:掌握团队不同阶段的差异化管理策略(如新产品研发团队的危机干预)。 ​课程收益​ ​方法论掌握:深度理解制造型组织架构设计逻辑与塔克曼团队阶段理论的适配性; ​工具落地:学会使用生产团队效能评估矩阵、跨部门协作流程图、阶段领导力自评表等工具; ​场景覆盖:覆盖车间团队冲突管理​(如工艺改进争议)、突发事件应对​(如设备故障应急)、文化变革推动​(如数字化转型中的组织阻力); ​文化塑造:推动工匠精神​(如精密加工技能传承)与数据驱动文化​(如SPC统计过程控制)融合。 ​课程时间​:1天(6小时) ​授课对象​:制造企业中高层管理者(工厂长、生产总监、供应链负责人、技术研发主管等) ​课程特色​ ​深度行业适配:案例全部基于制造场景(如特斯拉超级工厂的“黑灯车间”、美的“T+3交付体系”); ​工具结构化:提供可直接套用的《生产团队OKR模板》《跨部门协作RACI矩阵》; ​强互动性:通过角色扮演​(如“技术工人技能培训争议”)、沙盘推演​(如“春节前赶工期的资源协调”)深化学习成果。 ​课程大纲​ ​模块一:组织架构——制造团队的敏捷基因设计​ 制造组织的独特挑战​ 案例:某家电企业通过​“单元化生产”​减少20%的物料搬运浪费; 数据:制造业85%的效率损耗源于流程断点​(如信息传递延迟、设备闲置)。 组织设计工具​ 工具:​TOC约束理论​(识别生产瓶颈)、RACI矩阵​(明确设备维护责任归属); 练习:为“新能源汽车电池装配线”设计跨班组协作流程(如质检员与操作工联动机制)。 场景模拟:跨部门协作冲突调解​ 角色:生产主管、采购经理、总经理; 任务:通过​“客户订单优先级排序会”​协调原材料供应与生产排期矛盾。 成果输出:《制造车间组织优化方案》 ​模块二:团队形式与特点——从功能型到创新型​ 2.1 制造团队的四大类型​ ​功能型团队:如“数控机床操作团队”的标准化作业; ​项目型团队:如“新工厂建设项目组”的临时协作; ​产品型团队:如“电动汽车电池研发团队”的全生命周期管理; ​混合型团队:如“智能制造改进委员会”的分布式协作。 2.2 团队效能评估工具​ 工具:​制造团队效能四象限​(稳定性×响应速度×质量合格率×创新性); 练习:分析“某注塑成型车间”应采用功能型还是项目型架构。 2.3 场景模拟:技术团队与生产团队的文化冲突​ 角色:工艺工程师、车间主任、CTO; 任务:通过​“技术-生产联席会”​平衡工艺创新与量产稳定性需求。 成果输出:《制造团队模式选择指南》 ​模块三:塔克曼团队阶段领导——从形成期到成熟期​ 3.1 四个阶段的挑战与对策​ ​形成期:案例:某新工厂因团队磨合不足导致首月良品率仅60%; ​震荡期:工具:​​“问题解决五步法”​​(定义→分析→决策→执行→复盘); ​规范期:案例:某医疗器械企业通过​“全员质检文化”​将客诉率降至0.3%; ​成熟期:工具:​​“持续改进提案制度”​​(如海尔“人单合一”员工创客计划)。 3.2 领导力策略匹配​ 工具:​塔克曼阶段领导力自评表​(识别管理者在各阶段的适配度); 练习:为“处于震荡期的工业机器人调试团队”设计领导干预方案。 3.3 场景模拟:技术团队从“经验主义”到“标准化作业”转型​ 角色:生产主管、质量工程师、培训专员; 任务:通过​“标准化操作手册”​推动“刀具寿命监控标准化流程”。 成果输出:《塔克曼阶段领导力行动计划》 ​综合演练:制造企业全场景管理实战​ 4.1 全天知识串联​ 任务:分组完成“某汽车零部件企业供应链中断”案例分析,输出完整的组织架构优化方案​(TOC约束理论应用)+团队模式调整计划​(产品型团队设计)+领导力干预策略​(震荡期冲突调解)。 4.2 成果展示与反馈​ 机制:采用​“制造业评审团”​模式,由精益生产顾问、车间主任组成评审组进行现场评分。 成果输出:《制造行业团队建设与管理标准化手册》(含20套工具模板) ​课程设计亮点​ ​双维度工具包:融合精益生产理念​(如消除浪费)与数字化工具​(如MES系统数据采集); ​行业深度适配:案例覆盖设备管理、质量控制、供应链协同等核心场景; ​文化落地指导:提供《制造团队价值观宣言模板》《工匠精神培养计划》。 ​适配调整建议​ ​重工业:增加“高危设备操作规范”“环保合规整改流程”模块; ​轻工业:侧重“柔性生产线改造”“小批量定制生产”场景; ​数字化转型企业:强化“工业物联网(IIoT)数据采集”“数字孪生仿真”等内容。
• 李修平:中层管理者执行行为设计
​课程背景​ 制造业面临技术迭代加速​(如工业4.0)、生产流程复杂度高​(如多品种小批量)、质量与成本双重压力等挑战。中层管理者常需解决执行效率低下​(如设备故障频发)、员工动力不足​(如重复性劳动倦怠)、行为偏差​(如操作不规范导致次品)等问题。本课程通过福格行为模型,帮助管理者从动机驱动、能力强化、提示优化三维度设计执行策略,推动团队从“被动执行”向“主动改善”转变。 ​课程收益​ ​模型理解:掌握福格行为模型在制造业场景中的应用逻辑; ​工具实战:学习动机调研、技能差距分析、行为触发机制设计等工具; ​场景迁移:通过制造行业案例(如设备OEE提升、质量改进)制定执行改进方案; ​领导力提升:培养“行为设计师”思维,推动团队降本增效与转型升级。 ​课程时间​:1天(6小时) ​授课对象​:制造业中层管理者(车间主任、生产主管、质量经理、设备工程师等) ​课程特色​ ​行业深度结合:贯穿精益生产、六西格玛、工业物联网(IIoT)等制造核心议题; ​强互动性:每节课包含小组讨论、角色扮演、工具实操(如设计“设备点检提示卡”); ​数字化工具:演示Minitab数据分析、Siemens MindSphere设备监控等工具的行为设计功能。 ​课程大纲​ ​模块一:动机设计——激活团队的改善驱动力​ 福格模型的底层逻辑​ 理论:行为发生需同时满足动机(Why)​、能力(Can)​、提示(Prompt)​三要素; 案例:某汽车工厂通过“精益改善提案奖”激发员工参与设备优化的积极性。 动机驱动的实战工具​ 工具:​动机三维地图​(自主性/胜任感/归属感); 练习:为“降低生产线停机时间”设计激励机制(如“故障解决速度奖”)。 场景模拟:破解“员工抵制自动化改造”的动机陷阱​ 模拟:某家电企业推行“机器人装配线”遭遇员工抵触,如何通过“试点成功故事”重塑信心(动机绑定)。 成果输出:《团队动机诊断报告》 ​模块二:能力设计——构建高效执行的技能基础​ 2.1 能力不足的典型表现​ 案例:某化工企业因操作工不熟悉新型离心机导致批量泄漏事故; 工具:​能力四象限模型​(硬技能/软技能/知识储备/行为习惯)。 2.2 能力提升的实战方法​ 工具:​个性化成长路径图​(基于岗位需求定制培训计划); 练习:为“全栈工程师”角色设计“3个月技能跃迁计划”。 2.3 场景模拟:攻克“工艺标准执行偏差”的能力短板​ 模拟:某食品加工厂通过“标准化操作视频库”减少员工违规操作(能力+提示结合)。 成果输出:《团队能力提升方案》 ​模块三:提示设计——优化行为触发的环境与机制​ 3.1 提示的力量:从“想做”到“立刻行动”​​ 理论:提示需满足可见性​(如设备警示灯)、即时性​(如故障报警推送)、可操作性​(如一键停机按钮); 案例:某钢铁企业通过“设备健康状态仪表盘”减少非计划停机。 3.2 提示设计的工具​ 工具:​行为触发矩阵​(高频/低频×高价值/低价值); 练习:设计“班组长巡检路线图”(明确检查点/频次/标准)。 3.3 场景模拟:打破“流程拖延”的提示黑洞​ 模拟:某注塑车间通过“生产看板颜色编码”(绿色/黄色/红色)提升交期准时率(提示+规则约束)。 成果输出:《团队行为提示清单》 ​综合演练:执行行为设计方案的制定与优化​ 4.1 全天知识串联​ 任务:分组完成一个完整的制造管理案例分析(如“如何通过福格模型减少铸件缺陷率”),要求设计动机、能力、提示三项改进措施。 4.2 成果展示与反馈​ 模式:采用“画廊漫步法”(Gallery Walk)对各组方案进行交叉评审,强调逻辑严谨性与落地性。 成果输出:《团队执行行为优化方案》 ​课程设计亮点​ ​强互动性:每节课均包含小组讨论、角色扮演、工具实操(如绘制动机地图、设计任务看板); ​制造深度结合:覆盖设备维护、精益生产、质量控制等真实场景; ​数字化工具:演示Minitab质量分析、Siemens MindSphere设备监控等工具的应用。 ​适配调整建议​ ​离散制造​(如汽车、家电):增加“产线平衡优化”“多品种小批量生产”案例; ​流程制造​(如化工、食品):深化“工艺参数监控”“HACCP合规管理”模块; ​智能制造:补充“数字孪生工厂”“预测性维护”前沿内容。

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