[北京卷烟厂]数字化工具赋能工厂一线实战

课程导入

• 破冰和共建：借助“寻找资料共鸣”活动迅速分组，共同拟定“学以致用”的研习公约。

• 课程全景图和痛点收集：老师以“汽车仪表盘进化史”故事引出课程核心——让资料成为业务的“仪表盘”。参训者迅速写下当前事务中最希望借助资料破解的一个问题，形成“痛点池”。

学识模块：

1. 学识点一：资料可视化价值再发现：从静态报表到动态决策驾驶舱。

2. 学识点二：制造业BI抓手核心功能速览（以Quick BI/ FineBI为例）：连接，拖拽、展示、共享。

3. 学识点三：业务指标规划：怎样为你的“痛点”选定要害绩效指标（KPIs）。

实例研讨：

• 实例名称：从某重工集团装置故障率下降40%看资料驱动的力量

• 碰头问题：

◦ 这个实例中的核心监控指标（如OEE、MTBF）是怎样服务其业务标的的？

◦ 你认为这套看板在你们部门能够监控什么？

小组碰头：【40分钟】

• 碰头主题：为我们小组的“痛点”规划一个迷你资料监控看板原型。

• 碰头标的：产出包含看板名称、标的用户、3个核心指标以及可视化图表选项的草图。

• 产出要求：在海报纸上清晰绘制看板布局，并阐述规划依据。

• 展示方式：每组3分钟迅速分享。

学识模块：

1. 学识点一：制造业四大核心拆解情境（生产、质量、装置、成本）深度解读。

2. 学识点二：从“事后查看”到“事前预警”：阈值告警和条件格式设置实战。

3. 学识点三：资料下钻拆解：从工厂整体到单台装置的根因追溯办法。

实例研讨：

• 实例名称：某钢铁公司借助“AI火眼”和智能巡检达成人都效率拉升18%

• 碰头问题：

◦ 资料拆解和AI运用在这个实例中是怎样衔接的？

◦ 预警制度在其中起到了什么要害作用？

小组碰头：【50分钟】

• 碰头主题：基于选定的业务情境，规划一个包含预警规则的深度拆解方案。

• 碰头标的：完成“问题描述-拆解维度-预警规则-行动建议”的推演链条规划。

• 产出要求：采用流程图在海报上呈现完整的拆破解策路径。

• 展示方式：每组5分钟演说，接受提问。

抓手交付：《业务拆解情境模板卡》和《资料驱动行动清单》。

学识模块：

1. 学识点一：AI在工厂的三大落地情境：预测性维护、视觉质检、工艺精进。

2. 学识点二：算法概念“秒懂”：用“预测装置故障”讲清分类和预测模型。

3. 学识点三：AI项目成功的要害：高质量资料、明晰情境和可行性评核。

实例研讨：

• 实例名称：某压缩机厂借助声纹智能检测达成100%全检和超高识别率

• 碰头问题：

◦ 这个AI方案替代了哪些传统人工环节？带来了什么价值？

◦ 评核一下，我们工厂的哪些环节可能存在类似的AI运用机会？

小组碰头：【40分钟】

• 碰头主题：评核我们业务痛点的AI破解可行性。

• 碰头标的：对组内痛点开展初步AI可行性拆解，明晰潜在算法类型和所需资料。

• 产出要求：海报上清晰列出痛点、推荐技艺路径、核心资料诉求以及预期收益。

• 展示方式：每组3分钟结论分享。

抓手交付：《制造业AI运用机会评核矩阵》。

学识模块：

1. 学识点一：解题打法规划“金字塔”：从业务标的、技艺方案到施行路径。

2. 学识点二：价值呈现和ROI简易测算：怎样让你的方案获得支持。

3. 学识点三：资料资产化入门：好的解题打法怎样为公司积累资料资产。

实战工作坊：

• 差事发布：各小组整合前两天所学，往细里说，针对最初选定的核心“痛点”，完成一个完整的《数智化解题打法提案》。

• 规划轮廓（提供画布模板）：

◦ 痛点和标的（我们要破解什么？达成什么成效？）

◦ 解题打法概述（结合BI和AI，我们规划怎么做？）

◦ 核心资料流和功能（需要什么资料？达成什么功能？）

◦ 预期价值和要害指标（能带来多少拉升？怎样衡量？）

◦ 后续行动规划（第 一步能够做什么？需要什么支持？）

• 带练和迭代：冰洋老师以及助教队伍开展多轮巡回指导，支援小组完善方案。

• 结晶产出：完整的A1海报提案。

课程收束和行动规划

• 结晶路演和评选：每个小组开展5分钟终 极方案路演，由所有参训者投票评选“最具价值方案奖”，并颁奖。

• 学识地图回顾：冰洋老师带领参训者用思路导图迅速串讲两天核心学识点，强化记忆。

• 个人531行动规划：

◦ 5个要害收获

◦ 3项回到岗位后一周内可启动的行动

◦ 1个希望在季度内达成的数智化小标的

• 资源包交付和闭环：发放包含所有抓手模板、实例摘要、政策速览的电子研习包。收集反馈，合影结业。

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

珀菲特顾问|冰洋老师