“提质、增效、降本、缩期”——突破性综合绩效改善课程体系

【课程背景】

企业运营管理过程中，各种各样的问题层出不穷：

质量低劣。有的企业，市场推广能力特别强，什么样的产品都能卖出去。可出去的产品口碑不好，只能眼睁睁看着自己争来的市场被步步蚕食。

成本高企。有的企业，表面看生意兴隆、红红火火，细探究却发现企业盈利能力不足。正所谓“热热闹闹，却只是赚个吆喝”。

交期过长。有的企业，本来自家产品的竞争力很强，可交货期却远比竞争对手要长。也尝试过快速交货，却发现加班加点明显增多，产品质量下降，到头来得不偿失。

同时保证质量、效率、成本、交期，在教科书上看起来是那么的顺理成章、理所当然。可在企业管理实践中，怎么就常常会“顾得了这头，顾不了那头”呢？

殊不知，管理有道更有术。企业内的各项管理活动盘根错节、相互交织，如果不分青红皂白，不管三七二十一，只知道“灌鸡汤”、“打鸡血”，只是一味的下指令、搞摊派，而从不安排相关技能和方法的培训，最后只会把人逼疯、逼走，把企业搞散、搞乱。

经常听讲“不变是等死，变了是找死”。其实，关键还是要看：变什么？怎么变？在智能化时代，效率突破不再仅仅是"个人努力"的线性提升，更是"技术驱动"的指数级增长。AI技术正为我们打开效率提升的"天花板"。

【课程收益】

本系列课程：

1.结合多家企业成功的综合绩效改善实践

2.融精益生产、六西格玛、流程改善、卓越运营及AI赋能技术为一体

3.综合各种先进的管理改善理念、思维、方法和工具，特别是DeepSeek等AI工具在效率提升场景下的创新应用

4.为实现“提质、增效、降本、缩期”的综合性改善目标，提供系统化、全面性、并兼具智能化的方向指引和方法指导

【课程对象】

中基层管理人员 + 各级工程技术人员

【授课方式】

激情授课 + 案例分享 + 小组讨论 + 总结发表

将学员分成若干个小组，每组4~6人；同一部门的同事尽可能分在不同的小组，管理者不要集中于同一小组；整个培训过程中， 分组固定不变；模拟练习及课堂讨论、发表得分，按组进行累计。

【课程结构】

【课程简介】

第一期：导入培训——突破性绩效改善的组织、氛围创建与AI赋能新思维；

第二期：质量突破——突破性质量改善的系统方法与AI赋能的智能质量；

第三期：效率突破——突破性效率提升的有效手段与AI赋能的智能效率；

第四期：成本突破——突破性成本削减的综合技巧；

第五期：交期突破——突破性交期压缩的整合思维；

第六期：整合升级——“提质、增效、降本、缩期”突破性综合改善。

【课前调研大纲】

调研诊断准备：调研计划、调研会议、调研事务安排、保密协议等由合同协商决定

第一部分  绩效管理全局调研诊断

1.绩效管理组织架构

2.绩效管理流程体系

3.绩效管理目标体系

4.绩效管理数据系统

第二部分  绩效管理实况调研

1.产品质量与过程质量

2.全要素生产效率

3.产品制造成本与质量成本

4.生产计划达成率与产品交付周期

第三部分  管理调研诊断

1.现场管理问题点收集、确认与分析

2.各级管理者反馈难点问题收集、互动与解析

3.各级管理者期望、诉求与运营指标搜集与分析

第四部分  调研报告与项目计划

1.调研报告：调研报告设计与交付

2.项目计划：项目推行计划书制定

第五部分  项目启动

1.成立项目组与职责分工

2.宣誓词、动员令、附属资料制定

3.项目启动会议召开

3.1项目整体计划讲解

3.2项目组代表宣誓

3.3领导致辞

3.4项目正式展开

【课程大纲】

第三期  效率突破

——突破性效率提升的有效手段（2天）

【课程大纲】

课前互动：第二期收获分享、作业点评

AI应用衔接：回顾AI在质量改善中的应用，引出其在效率提升领域的巨大潜力

第一部分 突破性效率提升

1.效率提升的意义

1.1效率的定义

1.2表面效率与真实效率

1.3局部效率与整体效率

1.4效率提升的意义

2.突破性效率提升的途径

2.1突破性效率提升

2.2投入工时不变，大幅提升有效产出

2.3有效产出不变，大幅减少投入工时

2.4 AI赋能的新途径：通过智能决策与自动化，实现"投入减少"与"产出提升"的同步突破

3.突破性效率提升方法论

3.1完善产品设计，简化工作流程

3.2创建数据系统，紧盯生产瓶颈

3.3改善设备管理，狠抓快速换型

3.4消除现场浪费，确保增效成功

3.5 注入AI动能，实现效率管理的实时化、精准化与自适应化

※课堂练习

第二部分 完善产品设计，优化制造流程

1.完善产品设计，提升生产效率和管理效率

1.1控制产品品种，减少切换、调整和管理工作量

顾客不能识别的差异是无效差异

1.2优化产品结构和选材，降低加工和装配的难度

1.3搞好质量策划，提升过程能力

1.4 AI辅助的产品可制造性设计（DFM）

1.4.1 利用DeepSeek分析历史生产数据，识别设计特征与生产效率、质量问题的关联。

1.4.2 基于AI仿真，在设计阶段预测并优化产品的装配顺序和加工难度。

2.优化流程设计，提升生产效率

2.1改善加工流程，优选加工技术

2.2优化工厂布局，改善物流路径

2.3改善加工工艺，提升加工效率

2.4优化设备选型，平衡全线产能

2.5改善工装模具，促进快速换型

2.6 AI赋能的流程挖掘与优化

2.6.1 利用流程挖掘技术，基于信息系统日志自动发现实际流程与瓶颈。

2.6.2 通过AI仿真模拟，对不同布局、不同排产方案进行"沙盘推演"，寻找最优解。

2.7案例

案例1：医疗行业，普遍取消了“划价”这一步骤

案例2：某珠宝制造公司，改善前，按工序划分部门；改善后，整个生产部门分成完整的几条生产线，生产效率提升30%

3.总结：效率提升改善的根本点

3.1优化产品设计，可以减少工作总量、降低工作难度

3.2改善流程和布局，可以减少工作总量、降低工作难度

3.3优化设备、工艺、工装的选择，可以提升效率、减少浪费

3.4 AI技术的引入，将"经验驱动"的优化转变为"数据与算法驱动"的精准、前瞻性优化

※课堂练习：使用DeepSeek辅助进行一个简易的产线布局优化分析

第三部分 创建数据系统，紧盯生产瓶颈

1.创建数据系统，完善效率报告

1.1 Y=f(x)

1.2 数据分层

1.3 自动统计

1.4 全面覆盖

1.5 AI赋能的效率驾驶舱与瓶颈预警

1.5.1 利用DeepSeek等工具自动生成动态效率看板，实时展示OEE、产能利用率等关键指标。

1.5.2 构建基于AI的瓶颈预测模型，根据实时生产数据预测下一阶段的瓶颈工位，变"事后应对"为"事前布防"。

2.聚焦瓶颈工位，力图实现突破

2.1 动作分析与改善（设备与人员）

2.2 设备升级

2.3 人员调整

2.4 人机互补

2.5 AI增强的瓶颈分析与改善

2.5.1 利用AI视觉识别技术进行自动化的动作分析，精准识别动作浪费。

2.5.2 通过AI算法对瓶颈工序的作业序列进行优化，提出效率最高的动作组合。

2.6 案例： 

某家电制造公司， 从500人日产1200台冰箱到350人日产1600冰箱，设备投入不足5万元

3.总结：效率提升改善的突破口

3.1 创建数据系统，等于为效率改善安装一套“指路明灯”

3.2 快速、准确地识别瓶颈、改善瓶颈是取得整体改善效果的关键所在

3.3 AI技术让这盏"指路明灯"变成了"智能探照灯"，不仅能指明方向，还能预测路况、推荐最佳路径。

第四部分 改善设备管理，狠抓快速换型

1.改善设备管理，提升综合设备效率  

1.1通过设备动作ECRS分析与改善，提升设备能率

1.2通过设备故障问题的分析与解决，提升设备开动率

1.3通过设备品质问题的分析与解决，提升良品率

1.4 AI赋能的智能设备管理

1.4.1 预测性维护： 利用AI模型分析设备振动、温度、电流等参数，预测故障发生，变计划维修、故障维修为预测性维修，大幅提升开动率。

1.4.2 设备参数自优化： 介绍AI如何根据材料、环境等变量，自动寻优设备运行参数，在保证质量的前提下提升设备能率。

1.5案例

案例1：某马达厂，大壳冲压工程从45SPM提升到180SPM，铁片冲压工程从500SPM提升到2000SPM

案例2：某马达厂，设备开动率从60%到85%；不良率从10%+下降到1%-

2.狠抓快速切换，消除换型浪费

2.1区分内部作业与外部作业，提前做好外部作业

2.2通过作业流程和方法的改变，将一部分内部作业转化为外部作业

2.3通过工装夹具的改善和应用，大幅压缩两类作业时间

2.4 AI辅助的快速换型（SMED）优化

2.4.1 利用AI分析换型视频，自动识别时间浪费环节和改进机会。

2.4.2 通过AR智能眼镜等技术，指导操作员进行标准化换型作业，减少犹豫和错误时间。

3.总结：效率提升改善的加速器

3.1借助设备的引入和改善来提升瓶颈工序的产出是制胜的关键

3.2快速换型是缓解产出瓶颈的有效手段

3.3 AI技术让设备更"智能"、更"可靠"，让换型更"精准"、更"快速"，为效率突破装上双引擎。

第五部分 消除现场浪费，确保增效成功

1.七大浪费

1.1品质不良：QC问题解决法、8D问题解决法、六西格玛

1.2库存浪费：走两步、退一步

1.3动作浪费：IE改善

1.4搬运浪费：流程改善、IE改善

1.5过量生产：单件流、拉动生产

1.6等待：生产线平衡、价值链平衡

1.7无附加价值的加工：价值工程

1.8 AI赋能的浪费智能识别与消除

1.8.1 智能识别： 利用AI视觉识别技术，7x24小时自动识别现场的等待、过量库存、不必要的动作与搬运等浪费。

1.8.2 动态平衡： 利用AI算法进行生产线的动态平衡，根据实时订单与人员情况，自动调整工位分配，消除等待浪费。

1.9案例：

某电子制造公司，手机外壳喷漆过程不良率从20%+到5%-，生产效率提升20%

2.总结：效率提升改善的基本面

2.1做好日常管理，消除七大浪费，巩固效率提升改善的成果

2.2为下一轮的效率突破做好准备

2.3 AI技术将浪费的"人工巡查"变为"自动监控"，将改善的"经验导向"变为"数据驱动"，让改善基本面更加坚实、高效。

※ 课堂练习：使用DeepSeek分析一个包含浪费现象的生产场景描述，并生成改善建议

第六部分 课程总结

1、第三期课程回顾

2、作业布置 & 老师寄语

2.1 课后作业：观察本部门的一个效率瓶颈，使用“传统IE工具+DeepSeekAI分析”相结合的方法，提交一份突破性改善提案。

2.2 老师寄语：效率是企业竞争力的核心。当传统的IE技术与前沿的AI相结合，我们便能从“效率提升”走向“效率革命”，开启企业增长的第二曲线。

※ 效率突破辅导：项目改善同步实施 & 改善思路、方法和工具应用辅导，重点辅导AI工具在效率提升项目中的落地（1天）

※ 分组发表、现场答疑、集体评分

※ 学习心得、感悟、收获分享

※ 优胜小组颁奖