课程背景
中信戴卡作为全球领先的铝合金车轮和轻量化零部件制造公司，正处在高端化、智能化、全球化方略升级要害期。
面对原材料成本波动、能耗管控、装置综合效率（
OEE）拉升、质量一致性、多基地协同管控等等核心挑战，传统心得式管控、事后改进模式已难以支撑持续竞争力。
AI和工业数智化不再是“可选项”，而是工厂长必须掌握的一把手本领。
本次课程立足中信戴卡生产情境，围绕降本、提质、增效、减耗、防错五大标的，以训战结合、工作坊、实战输出为核心，支援工厂长队伍构筑
AI认知、掌握落地办法、形成可直接带回工厂执行的AI降本增效方案，支撑“远望规划”主力后备链和经营标的双达成。
课程收益
1.
认知升级：构筑工厂长视角的
AI和数智化方略认知，领会AI在汽车零部件/轻量化制造中的真实价值和落地边界。
2.
本领建模：掌握
AI在装置管控、能耗管控、质量管控、生产排程、安全管控五大情境的降本增效模型和指标架构。
3.
办法落地：学会从经营标的倒推
AI项目立项、投资回报（ROI）测算、路径规划和隐患将控的一把手决策办法。
4.
实战输出：以小组为单位，执行层面，完成本工厂
AI降本增效初步方案/行动规划，可直接用于内部呈报和推进落地。
5.
生态协同：统一总部和子公司管控语言，形成多基地可复制、可推广的
AI精益改进办法论。
课程大纲
模块一：
AI时代工厂长的新定位和新本领
【核心主题】：
从
“生产管人者”到“智能工厂经营者”——AI重构工厂管控推演
1.全球汽车零部件业界智能化趋势：博世、佛吉亚，西门子标杆实践对比。
2.
中信戴卡
“远望规划”下，工厂长在数智化转型中的一把手责任和价值定位。
3.AI不是替代人，而是放大管控半径、拉升决策精度、降低试错成本。
4.
工厂
AI落地的三大前提：资料基础、流程准则化、组织共识。
【实例研讨】
实例：某汽车零部件工厂
**OEE从72%拉升至85%**的AI驱动路径复盘
碰头：我们工厂当前最大的浪费点为何？
AI可能从哪里切入？
模块二：
AI降本增效核心推演和指标架构
【核心主题】
用
AI思路重新定义成本、效率、质量和能耗
1.工厂经营痛点拆解：制造成本、能耗、装置停机、不良率、在制品库存，交期。
2.AI降本增效核心公式：预测+精进+闭环=持续收益。
3.
要害指标：
OEE、单位能耗、PPM、装置MTBF/MTTR、人都产值、库存周转。
4.
工厂
AI项目ROI测算轮廓和投资回报周期判断。
【实例研讨】
实例：某轻量化合金工厂
AI能耗精进年省千万级实例拆解
抓手：提供《
AI项目ROI简易测算表》思路和模板
模块三：
AI在工厂五大情境落地实战
【核心主题】
情境化
AI运用：装置、质量、能耗、排程、安全——一把手看得懂、推得动
3.1 情境一：AI装置管控和预测性维护
【核心主题】
从事后维修，预防性维修到
AI预测性维护
1.
传统
TPM的局限和资料痛点。
2.AI振动、温度、电流、压力等等异常预测模型推演。
3.预测点选项、预警阈值、停机防止、备件精进。
4.工厂长怎样设定阶段标的、责任部门、验收准则。
【实例研讨】
实例：博世工业
4.0样板工厂AI预测维护减少非规划停机30%+
碰头：我们工厂哪类装置最适合先上
AI预测？为何？
3.2 情境二：AI质量管控和防错
【核心主题】
AI视觉、进程资料建模达成质量事前将控
1.汽车零部件业界表面缺陷、尺寸偏差、装配错误典型痛点。
2.AI视觉检测和传统人工/装置检测的对比和成本收益。
3.
进程工艺参数（温度、压力、时间）
AI精进和稳定性将控。
4.
质量
AI落地的资料采集、工位改造、人员本领要求。
【实例研讨】
实例：佛吉亚汽车电子
+西门子Valor质量闭环实例
上手：画出本工厂要害质量痛点
→AI解题打法简易链路
3.3 情境三：AI能耗和成本精进
【核心主题】
AI实时监控、负荷精进、峰谷管控、单位货品能耗下降
1.
熔炼、喷涂、冲压、机加等等高能耗环节
AI精进点。
2.能源资料采集、负荷预测、峰谷电智能调度推演。
3.AI节能项目见效快、投入低、隐患小的落地特点。
4.工厂长怎样构筑能耗看板、责任到人、持续改进制度。
【实例研讨】
实例：多基地制造集团
AI能耗管控年节约成本实例
碰头：我们工厂节能空间在哪里？谁来负责？多久见成效？
3.4 情境四：AI智能排产和物流在制品精进
【核心主题】
多品种、小批量、交期怯场下的
AI智能调度
1.传统排产倚重规划员心得，导致等待、搬运、在制品积压。
2.AI排程核心标的：交期达成、装置利用率、在制品下降。
3.
和
MES/SAP/ERP系统协同的基础条件。
4.工厂长推进排程精进的分步路线图。
【实例研讨】
实例：汽车零部件业界
AI排产达成在制品下降20%+
迅速上手：用一句话描述你们产线排程最大痛点
3.5 情境五：AI安全和人员效率
【核心主题】
AI行为识别，区域预警、违章识别、安全闭环管控
1.AI视频拆解在厂区/车间安全管控的合规和运用。
2.
安全隐患从
“被动查验”到“主动预警”。
3.
安全
AI项目的投入小、见效快、管控强价值。
4.
和现有安防
/监控系统的融合思路。
【实例研讨】
实例：大型制造基地
AI安全预警减少违章和事故实例
模块四：工厂
AI降本增效项目规划和路径规划
【核心主题】
一把手工程：从
0到1推进AI项目——定情境、定标的、定路径、定责任
1.
工厂
AI落地三阶段：痛点梳理→试点验证→周全推广。
2.
怎样选项第一个
AI试点情境（准则：见效快、投入低、易量化，易协同）。
3.
跨部门协同：生产、装置、质量、
IT、采购、财务的定位和分工。
4.隐患将控：资料不全、实地阻力、成效不达预期的化解打法。
5.
结晶固化：形成
SOP、看板、考核指标、持续改进制度。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|颜少林老师
适合谁听
管人者。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。