AI+精益：智能制造下的成本管控与降本增效实战-聚焦料、工、费、质、机”五大成本场景，构建的完整智能降本体系

引入：智能制造下公司演进新形势

(1)

现代工业的演进：从工业1.0（机械时代），换个角度看，到工业4.0（智能化工厂时代）

(2)

智能制造演进形势-五大工程、十大领域、三步走打法

(3)

工业4.0和智能制造

(4)

未来工厂的最 高境界：AI+可视化互联工厂

课堂研讨：“智能制造的核心是‘资料驱动’还是‘装备智能化’？请结合要害技艺（如工业物联网、数字孪生、AI等等）和制造业演进阶段，阐述你的看法。

第 一讲：制造业利润最 大化的利器—AI驱动的全价值链精益降本

一，伴随经营环境变化制造业增加利润的三种办法

1. 拉升价格

2. 增加销售量

3. 精益降本改进

碰头：怎样领会利润最 大化 =（销售最 大化 - 成本最小化）？在当前市场环境下，哪种办法最具可持续性？

二、AI驱动的成本管控革命—从“事后核算”到“实时预警+事前预测”

1. 传统成本管控的三大困境

(1) 事后核算：问题发生后才知晓

(2) 心得驱动：倚重个人心得，缺乏资料支撑

(3) 局部精进：部门各自为战，缺乏全链协同

1. AI赋能成本管控的三大价值

(1) 识别（Identify）：AI自动识别成本异常和浪费点

(2) 预测（Predict）：基于历史资料预测成本趋势和隐患

(3) 精进（Optimize）：AI推荐最 优资源配置和决策方案

1. 课程全景图：“料、工、费、质、机”五大成本情境AI赋能路径

三、“向改进要利润”—精益降本的四大要害办法

1. 消除七大浪费

-过剩检验、货品缺陷、等待、搬运，低效率动作、过量生产、过多库存

2. 削减三大管控不善成本

-质量成本、效率成本、资金占用成本

3. 自主改进意识改进

-从“要我降本”到“我要降本”的信念转变

4. 管控技艺改进

-从心得管控到资料驱动管控

碰头：

(1)

在公司总成本里面，哪些是该花的成本？哪些是不该花的成本？

(2)

在不该花的成本里面，在实际应用里，质量损失成本、效率损失成本、资金占用成本有哪些？

四，从“局部降本”到“全价值链降本”

1. 传统降本的陷阱：90%公司困在“局部降本”

2. 全价值链降本的六大环节

-研发规划 → 采购供应 → 生产制造 → 质量管控 → 装置运维 → 物流交付

3. AI怎样打通全价值链成本资料孤岛

实战上手：销量拉升50%和精益降本10%对制造业利润贡献还原

课堂碰头：

(1)

结合您所在公司的情况，谈谈当前成本管控中最让您头疼的问题为何？

(2)

您认为AI能在哪些环节支援破解这些成本问题？

次讲：AI赋能“料+工+费”—物料、人工和营运费用成本精准管控

模块一：AI赋能“料”—库存和物料成本精准管控

一、传统物料成本管控的痛点

1. 库存积压和缺料并存的两难困境

2. 齐套率低导致生产停线，往细里说，损失巨大

3. 替代料未有效利用，错失降本机会

4. 物料诉求预测不准，运行层面，采购规划被动

5. 呆滞物料积压，资金占用严重

二，AI在物料成本管控中的解题打法

1. 智能诉求预测

2. 动态安全库存精进

3. 智能齐套管控

4. 呆滞物料识别和处置

实例拆解：

(1)

某电子公司借助AI诉求预测模型，在实际应用里，库存资金占用降低25%，落地时，缺料率下降40%

(2)

某汽车零部件公司施行智能齐套管控，停线时间减少60%

模块二：AI赋能“工”—人工成本智能精进

一、人工成本痛点

1. 工时利用率低，往细里说，无效工时占比高

2. 人机协同效率差，装置等待人、人等待装置

3. 本领和岗位匹配度不高，培训成本高

4. 人员流动大，招聘和培训成本持续攀升

二、AI解题打法

(1) 工时智能拆解

(2) 人机协同精进

(3) 本领匹配推荐

(4) 排班智能精进

实例分享：某汽车零部件公司借助AI人机协同精进，产线效率拉升18%，单件人工成本下降12%

模块三：AI赋能“费”—营运费用智能将控

一、费用成本痛点

1. 能耗资料分散，缺乏实时监控和异常识别

2. 动力费，修缮费、一般消耗品等等费用难以归因

3. 异常费用发现滞后，从实践看，错失干预时机

4. 费用预算和实际偏差大，管控乏力

二、AI解题打法

1. 能耗智能监控

2. 异常费用预警

3. 装置启停精进

4. 费用预算智能管控

实例分享：某制造公司借助AI能耗精进系统，年节省电费120万元，综合能耗下降8%

课堂上手：料、工、费AI机会点挖掘

三讲：AI赋能“质+机”—质量损失和装置成本压降

模块一：AI赋能质量成本精进

1. 一、质量成本痛点

1. 传统质检：人眼疲劳，准则不一，漏检率高

2. 质量损失归因不清，实操中，内外部损失成本难以追溯

3. 质量根因拆解周期长，问题反复发生

4. 买方投诉成本高，品牌损失难以量化

1. 二，AI解题打法

1. AI视觉质检

(1) 7x24小时高一致性缺陷识别

(2) 运用情境：裂纹、划伤、色差、尺寸超差、装配完整性，包装完整性

1. OCR字符识别和追溯

(1) 自动识别批次号，生产日期、规格型号

(2) 对接MES/ERP达成全流程质量追溯

1. 质量根因拆解

(1) AI自动关联工艺参数、装置状态和缺陷类型

(2) 迅速定位问题根源，缩短拆解周期

1. 质量预测

(1) 基于进程资料预测潜在质量隐患

(2) 从事后检验转向事前预防

1.

实例拆解：

(1)

表面缺陷检测：某精密制造公司AI视觉质检拉升检出率至99.5%，往细里说，降低质量损失成本32%

(2)

字符识别和追溯：某汽车零部件公司达成全流程追溯，买方投诉下降50%

模块二：AI赋能装置成本精进

1. 一，装置成本痛点

1. 非规划停机频繁，实操中，生产损失大

2. 维修成本高企，备件库存不合理

3. 装置状态监测滞后，故障发现晚

4. 维修心得未沉淀，重复故障频发

1. 二、AI解题打法

1. 预测性维护

(1) 振动拆解、油液监测、红外热成像

(2) 多维资料融合预测装置健康状态

1. 装置健康度评核

(1) AI模型评核装置剩余寿命和故障概率

(2) 达成从“定期维修”到“状态维修”

1. 维修学识库

(1) 常见故障库 + AI推荐历史维修方案

(2) 扫码调取，拉升维修效率

1. 备件智能精进

(1) AI预测备件诉求

(2) 降低备件库存占用，运行层面，减少资金积压

1. AR远程协助

(1) 专家实时指导实地维修

(2) 缩短故障处理时间

1.

实例分享：AI预测性维护在某汽车工厂达成年减少停机时间200小时，维修成本下降15%

2.

问题思索：你的维修流程够高效吗？传统维修模式和AI赋能维修模式情境对比

3.

课堂上手：质量和装置成本AI机会点挖掘

四讲：AI赋能成本管控架构构筑和落地实践

一、AI+精益成本改进架构构筑

1. 精益和AI的融合推演

(1) 精益识别浪费，AI识别规律

(2) 精益定义准则，AI精进准则

(3) 精益促成改进，AI固化心得

1. AI+精益成本改进施行路径

(1) 资料基建：IoT、MES、ERP资料打通，构筑成本资料底座

(2) 情境选项：高价值、高频次、高复杂度优先，迅速见效

(3) 模型开发和部署：从试点验证到规模化推广

(4) 持续精进制度：人机协同、模型迭代、学识沉淀

1. 成本精细化核算和AI融合

(1) 按照班组，货品、批次，工序的成本核算方式

(2) AI自动生成成本核算报表，达成实时成本监控

(3) 非正常损失成本自动识别和归因

二、常用AI抓手在日常成本管控中的运用

1. 国内常用AI大模型平台以及其特点对比

2. DeepSeek引见和核心优势

3. DeepSeek在日常成本管控事务中的运用

(1) 成本资料拆解和可视化

(2) 异常成本报告自动生成

(3) 降本方案建议和可行性评核

(4) 成本会议纪要整理和待办跟踪

1. 4.AI提示词精进办法

(1) 明晰诉求，结构化提问

(2) 提供来由资讯和资料

(3) 分步骤或者列表式提问

(4) 指定回答格式（表格，报告、清单）

(5) 设定定位，拉升专精性

(6) 限制条件，缩小范围

(7) 多轮修正和迭代精进

1.

课堂上手：DeepSeek在成本管控中的运用实战，每组结合事务业务实际，运用DeepSeek开展以下上手（选取2-3个情境），往细里说，落地时，每组输出1-2个运用结晶，派代表上台分享

三，实战工作坊：AI降本可执行清单输出

2. 差事说明：每组结合自身公司实际，选项“料、工、费，质，机”中至少两个情境，执行层面，输出以下内容：

(1) 降本机会点：具体问题描述（如“某产线漏检率高导致买方投诉成本大”）

(2) AI破解路径：用什么技艺（AI视觉、预测拆解、智能排程）、资料来源、模型推演

(3) 预期收益：量化标的（金额、效率、质量等等）

(4) 施行步骤：试点范围、时间节点、责任人

(5) 隐患和化解：资料获取、组织协同、技艺可行性

(6) 输出形式：每组15分钟呈报，讲师点评 + 跨组互评

四、课程收束和回顾

1. 课程核心学识点回顾

2. AI+精益成本管控的三大转变：

(1) 从事后到事前

(2) 从心得到资料

(3) 从局部到全链

1. 后续落地建议：试点先行，小步快跑、持续迭代

2. 答疑和交流

1.

备注说明：

本课为制造公司管人者提供一套从AI技艺认知到成本情境运用、从五大成本要素到架构构筑的完整智能降本实战轮廓。课程锁住“料、工、费、质、机”五大核心情境，结合业界实例和抓手上手，助力公司精准规划AI降本路径，达成成本可知、可管、可控。课程内容根据公司诉求开展针对性调整，如有进一步定制化要求请在培训前和讲师充分交流。

1.

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