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課程背景：

在智能制造與工業4.0的推動下，工廠生產計劃與物料控制（PMC）面臨多品種、小批量、短交期的復雜挑戰。傳統人工排產依賴經驗，難以動態響應設備異常、物料短缺、訂單變更等突發問題，導致生產效率低下、庫存積壓、交付延遲。本課程以AI技術為核心，系統性講解如何通過數據驅動優化主生產計劃、庫存管理、供應商協同等關鍵環節，結合制造業真實場景（如動態排產、需求預測、缺料預警），幫助學員掌握AI工具的應用邏輯，實現生產計劃的精準化與物料控制的智能化，助力企業降本增效與柔性制造轉型。

課程特色：

場景聚焦：圍繞PMC全流程設計模塊，覆蓋計劃、排程、庫存、采購等核心場景。

技術實用：結合制造業數據特點（時序性、多維度），提供可落地的AI算法與工具指南。

案例實戰：基于真實工廠數據（如離散制造、流程制造），模擬AI優化決策過程。

工具賦能：推薦低成本、高適配性的AI工具，降低技術應用門檻。

培訓對象：

廠長，中高層管理者， 生產運營主管，企業銷售運營人員，銷售計劃跟蹤管理人員，生產計劃人員，物料計劃人員,班組長。

課程大綱：

第一章：AI 與現代PMC 概論

1.知識點：PMC的核心職能與挑戰、AI在PMC中的價值（動態預測、實時優化）、現代PMC與傳統PMC的差異（數據驅動 vs 經驗驅動）、AI與ERP的高度融合（數據互通、實時決策支持）、AI適用于多品種小批量企業的核心邏輯（柔性響應、快速迭代）。

2.講授方式：理論講解+行業痛點討論（如訂單交期延遲率分析）。

3.練習：分組討論某電子廠因計劃不精準導致的庫存成本問題

4.案例：某家電企業通過AI與ERP系統融合，實現生產數據實時同步，訂單交付周期縮短15%。

5.輸出工具：智能PMC系統

6.解決問題：破除對AI技術的誤解，明確AI在PMC中的落地場景。

第二章：AI 驅動主生產計劃

1.知識點：主生產計劃（MPS）制定邏輯、需求預測模型、AI生成主生產計劃的流程（數據輸入→模型訓練→多版本方案對比）、多約束條件優化（產能、物料、交期、人力、技能、標準文件等）、AI排計劃的未來趨勢（實時動態調整、自適應學習）

2.講授方式：算法推演+工具實操（如輸入歷史訂單數據生成預測結果）

3.練習：基于模擬的訂單波動數據，使用AI工具生成未來3個月的主生產計劃，并對比人工方案的差異。

4.案例：某汽車零部件廠通過LSTM模型預測需求，計劃準確率提升25%，并實現插單場景的秒級響應。

5.輸出工具：AI排產公式下的《主生產計劃》

6.解決問題：解決人工計劃主觀性強、響應速度慢的問題。

第三章：AI 驅動人員需求計劃與培訓計劃

1.知識點：人力需求預測方法（工作量分析法、技能矩陣）、AI驅動的培訓路徑設計（基于崗位能力缺口）、動態排班優化、AI快速生成精準人力需求計劃的邏輯（主計劃數據→技能匹配→缺口分析）。

2.講授方式：案例拆解+工具模擬（如輸入產線效率數據生成人力需求熱力圖）。

3.練習：根據某車間產能數據，設計AI驅動的月度排班方案，并模擬技能缺口自動生成培訓計劃。

4.案例：某機械制造廠通過AI分析技能缺口，培訓效率提升30%，人力浪費減少18%。

5.輸出工具：AI 生成的《人員招聘計劃》、《多能工培訓計劃》

6.解決問題：避免人力浪費與技能不匹配導致的效率瓶頸。

第四章：AI 驅動途程計劃

1.知識點：工藝路線優化（最短路徑、瓶頸工位識別）、AI實時監控與動態調整（設備異常、工藝變更）、多品種混線生產的途程規劃、AI制作途程計劃的核心目標（標準化文件輸出時間與質量控制）

2.講授方式：算法演示、 工廠仿真系統操作

3.練習：在仿真系統中調整工藝參數，觀察AI如何優化生產路徑，并生成標準化工藝文件（如SOP、BOM）。

4.案例：某注塑工廠通過AI優化模具切換順序，換模時間減少40%，工藝文件輸出效率提升50%。

5.輸出工具：AI 生成的《途程計劃》

6.解決問題：解決傳統途程計劃僵化、無法適應突發變化的問題。

第五章：AI 驅動精準庫存管理

1.知識點：安全庫存計算模型、AI缺料預警（基于BOM與供應鏈數據）、庫存周轉率優化、AI完成物料ABC分類的邏輯（消耗頻次、價值權重）、不同存貨的管理策略（A類高頻監控、C類簡化管理）。

2.講授方式：數據建模+工具實操（如輸入物料消耗數據生成庫存預警報告）。

3.練習：針對某物料的季節性波動，設計AI驅動的動態補貨策略，并生成ABC分類報告。

4.案例：某食品廠通過AI預測原料需求，庫存成本降低18%，呆滯庫存減少60%。

5.輸出工具：生成自己的智能庫存管理系統、支持ABC分類與策略推薦

6.解決問題：減少庫存積壓與缺料停線風險。

第六章：AI 驅動供商管理與采購計劃

1.知識點：供應商績效AI評估模型（交貨準時率、質量合格率）、采購需求協同預測、風險預警（如原材料價格波動）、AI數據分析在供應商管理中的應用（歷史數據挖掘→評分模型→分級管理）。

2.講授方式：案例推演+工具操作（如模擬供應商評分并生成采購建議）。

3.練習：根據供應商歷史數據，制定AI驅動的年度采購策略，并模擬價格波動場景的風險應對。

4.案例：某化工廠通過AI篩選優質供應商，采購成本下降12%，交貨準時率提升20%。

5.輸出工具：供應商智能管理

6.解決問題：打破采購信息孤島，提升供應鏈協同效率。

第七章：AI 驅動生產排程

1.知識點：高級排程算法（遺傳算法、模擬退火）、多目標優化（設備利用率、交貨期）、插單與急單的智能響應、AI分析產線現狀數據（設備狀態、工單進度）生成合理排程的邏輯。

2.講授方式：算法對比分析+排程工具實戰（如緊急訂單插入后的動態調整）。

3.練習：在排程系統中模擬設備故障，觀察AI如何重新分配任務，并生成排程優化報告。

4.案例：某半導體廠通過AI動態排程，設備利用率提升22%，訂單延誤率降低35%。

5.輸出工具：智能排程（甘特圖可視化）

6.解決問題：解決傳統排程僵化、無法應對復雜擾動的問題。

第八章：AI 驅動生產運營數據分析

1.知識點：生產運營KPI體系（OEE、DTD）、根因分析（決策樹、關聯規則）、AI驅動的實時監控與異常預警、AI快速產能分析（歷史數據→瓶頸識別→優化建議）、AI提前識別計劃風險點（如物料短缺概率、設備故障預測）。

2.講授方式：全流程實戰（從數據采集到生成分析報告）。

3.練習：基于某產線實時數據，使用AI工具診斷效率瓶頸，并生成風險預警清單。

4.案例：某紡織廠通過AI分析設備日志，故障停機時間減少35%，產能利用率提升15%。

5.輸出工具：生產運營智能分析平臺（支持自定義看板與風險地圖）。

6.解決問題：避免數據分析滯后，實現問題實時定位與閉環管理。

周老師

教育及資格認證：

高級講師

日本豐田精益培訓師

日本夏普制造部主管

林達有限公司制造廠長

一汽大眾集團長年合作顧問

韓國三星集團長年合作顧

WFA 國際促動引導師

講師經歷及專長：

超過13年世界 500 強制造型企業之歷練和7年的咨詢行業項目經驗，使周老師成為一位不可多得的生產管理專家，他曾在企業中多次承擔各類生產管理體系的設計和推行工作，曾成功推行過5S、TPS、TPM、TWI、優秀班組建設等多種現場管理項目，對推行各種現場管理措施有著豐富的經驗。除此之外，他還親自為各類制造型企業進行生產管理方面的咨詢和培訓，尤其擅長以精益生產為主的項目推進工作，曾經為浙江某民營企業，對現場重新布局和改善后，當年就為該企業節約成本500萬以上。

周老師擅長課程有：TPM 、精益生產、單件流、VSM 價值流、SMED 快速切換、七大浪費、KANGBANG 看板、POKEYOKA 防呆、生產線平衡&布局、改善與A3 報告、標準化作業、標準工時管理；6S 管理、PMC 生產計劃與控制、IE – 工業工程、5S 之可視化管理、從精益戰略到精益運營、精益物流、精益改善周、精益 3P 新工廠設計、品質意識提升、TQM 全面品質管理、問題分析與解決、8D、PDCA 實戰應用、QC 七大手法、新 QC 七大手法、解決品質問題技巧、QCC 品管圈、FMEA 失效模式、TWI……

培訓客戶及培訓風格：

周老師服務過的客戶有：

機械制造業：中船重工第 725 研究所、寶山鋼鐵南京梅山分廠 、格林策巴赫機械（上海） 、蘇州廣泰精密、梅賽爾(昆山)切割機、永康協恒實業、瓦盧瑞克曼內斯曼無縫鋼管(常州)、威娭姆輸送機械國際貿易（上海）、廈門豪富太古宇航、溫州市甌海瞿溪摩托車配件廠、常州法力諾長城焊管、瓦姆（常州）石油天然氣勘探開發特殊設備、江蘇德威機械設備、蘇州澳克機械、大連海密梯克泵業、上海海灣石化、世偉洛克（常熟）流體系統科技、小松（常州）工程機械、中船江南重工股份、中船江南重工股份、中船江南重工股份、中船江南重工股份、曼透平機械（常州）、無錫康明斯渦輪增壓技術、江蘇海峰電力機械集團股份、營九四一廠 、浙江儀表有限公司國營九二六廠、諸暨盾安換熱器、江陰江順磨具、無錫金都設備、江蘇鴻達福石油設備、上海浦東漢威閥門、南通愛爾思輕合金精密成型、杭州賽富特設備、艾默生費希爾調節器(上海)、上海電氣益達機械、斯倫貝謝油田設備、日立樓宇、上海思源電器股份、南京軍區裝備維俢工廠、南京康尼機電股份、日立電梯（上海、斯倫貝謝油田設備（上海）、沃爾沃建筑設備（中國）、上海孚因流體動力設備、濟寧山推新動力機械、蘇州阿諾精密切削技術

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電器行業：南京艾歐史密斯熱水器、揚州飛利浦照明、博西華電器（南京）、南京夏普電子、光榮電子（蘇州）、上海紫江集團、慈溪賽億電器、巴西恩布拉雪花壓縮機、無錫博西威家用電器、奧林巴斯貿易(上海)、大金空調（上海）、杭州九陽小家電、美的集團威靈(蕪湖)電機制造、海信(南京）電器、特靈空調系統(中國)、美的集團合肥美的冷柜產品有限公司 (IE – 工業工程)、海信(南京)電器、北京漢王科技、海信（浙江）空調、上海思源電器股份、合肥美的集團、河北雙羊砂輪、重慶美的通用制冷設備、順得美的集團、深圳銀寶山科技、南京創維電器科技、廣東奧馬電器、上海林內熱水器、南京聯保電子科技、蘇州華興源創電子科技

冶金化工行業：法國圣戈班依索維爾中國 – 北京固安工廠、法國圣戈班集團南京圣韓玻璃、泰國正大集團浦城生化、歐文斯科寧復合材料、歐文斯科寧復合材料（杭州）、歐文斯科寧（南京）建筑材料、建大輪胎（昆山）、建大輪胎（昆山）、杭州格林香料化學、弓箭玻璃器皿（南京）、上海國際油漆、張家港飛翔化工、中國中廣核工程、南京美瑞制藥、上海旭東海普制藥有、蘇州歐萊雅尚美國際化妝品、山特維克硬質材料（無錫）、上海森佩理特塑膠制品、江蘇中達新材料集團、無錫藍星石油化工、上海海灣石化、江蘇長江石油、河北雙羊砂輪、嘉興曉星集團、YKK 上海吉田拉鏈、圣戈班管道系統(馬鞍山）、上海新朋金屬制品、上海耀華皮爾玻璃股份、無錫遠東集團、先尼科化工（上海)、銅陵泰富特種材料、浙江安諾芳化工、寶泰工程塑料（南通）、無錫圣馬氣體

新能源行業：艾德太陽能科技（徐州）、威泰能源（蘇州）、徐州協鑫太陽能材料、江陰愛康太陽能器材、鎮江環太硅、江蘇常州天合光能、中興能源裝備、南京鵬力科技集團、中國電子科技集團公司第十四研究所、北京金色科創風電設備、蘇州獨墅湖培訓中心、無錫斯威克科技、蘇州宇量電池

其他行業：江蘇南通三潤服飾、南京恒業服飾、臺灣旺旺集團、青島啤酒上海分公司、上海福喜食品、江蘇力寶建材工業、佛山鷹牌陶磁、民豐特種紙、浙江縉云千秋門業、協順、鷹牌控股、常熟盛客郎集團、上海福喜食品、

周老師善于結合企業實際情況量身定制出最適合的解決方案，課程突出實用性，方法講求時效性，采用通俗易懂的語言對課程內容進行演繹，融匯貫通。由于現場管理改善實戰經驗，造就了周老師生動、詳實的案例可隨手拈來。

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