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《构建智能化背景下的企业持续改进系统》 【课程背景】 期望为制造业企业所面对的以下问题提供解决之道: · 战略与执行脱节：如何通过BPD等方法将战略 目标分解为可落地的改进项目？ · 数据利用率低：如何通过智能化工具（如安灯系统、数据中台）实现异常闭环管理？ · 跨部门协作困难：如何打破“上下、内外、左右、前后”割裂，构建协同改进机制？ · 知识沉淀不足：如何高效提炼、评估和复制最佳实践，避免重复造轮子？ · 改进文化缺失：如何通过制度设计（如对标管理、 激励方案）推动全员参与？ 【课程收益】 · 战略对齐：帮助企业将动态战略分解为可落地的改进路径（如BPD方法）。 · 工具整合：掌握智能化工具（安灯系统、数据中台）与精益方法（VSM、KAIZEN）的协同应用。 · 闭环生态：构建“感知异常-解决问题-提炼实践-推广复制”的改进循环。 · 文化转型：推动从“经验驱动”到“数据驱动”的改进文化，培养复合型人才。 【课程特色】 本课程以系统性设计为核心，融合智能化工具与实战方法论，帮助企业构建“战略-执行-改进”一体化管理体系，实现持续竞争力的提升。 1、系统性的设计 · 从战略分解到执行落地，构建完整的“改进生态系统”，涵盖 目标管理（BPD）、异常处理（安灯系统）、问题升级、最佳实践推广等全流程闭环。 · 强调“环环相扣，紧密联动”，避免割裂式管理，确保战略、流程、工具、人员协同一致。 2、实战导向 · 直击企业常见痛点（如 目标传递失真、问题泛滥、响应滞后），提供可落地的解决方案。 · 案例丰富，包含制造业标杆实践（如丰田安灯、 小米对讲机应用）。 3、智能化赋能 · 分享：场景化的AI应用案例。 【课程对象】 · 企业中高层管理者：需理解战略与改进系统的协同机制。 · 持续改进/精益六西格玛团队（黑带、绿带、项目经理）：掌握智能化工具与传统精益的融合方法。 · 数字化转型负责人（IT、数据团队）：学习如何通过数据驱动改进闭环。 · 运营与生产管理人员：提升异常管理、流程优化能力。 · 知识管理与标准化团队：推动最佳实践的提炼与复制。 【课程时长】 2天（6小时/天） 【课程大纲】 一、引言：智能化时代的企业持续改进 · 阶梯式的重组和持续改进需要组合使用，这样才能保证自身与环境最好地贴合。 · 构建“改进的生态系统”：战略分解→异常感知→改进推广 · 智能化与持续改进的相互作用： 智能化核心：数据驱动资源优化，降低不确定性 双向赋能：持续改进推动智能化转型，智能化工具提升改进效率 1. 建立支撑财务指标的驱动指标体系的必要性和方法 1）建立与战略对齐的驱动指标体系 2）指标的分解和实施策略的建立 3. 案例：某企业集团财务和驱动指标体系的构建 三、异常事件与问题管理 1. 异常事件管理 1）异常事件的概念与分类 2）安灯管理的流程和优秀实践分享 演练：典型异常事件处理模拟 2. 问题管理 1）问题管理的要领 2）提升问题解决有效性的策略（案例分享） 四、激发群体智慧的持续改进项目管理 1. 与持续改进相关的活动总览 2. 提案改善的流程与优秀实践 3. 持续改进工作坊实施的流程与优秀实践 4. 常设性改善组织HPT的实施流程与优秀实践 5. 持续改进项目的管理 五、对标竞速与知识复制的双重奏 1. 对标、创新/持续改进、最佳实践的相互关系 2）案例：运营指标对标（事业部内部） 3）案例：通过对标启动Six Sigma项目 3. 最佳实践管理方法论 1）最佳实践管理的概念 2）案例分享：某企业的最佳实践管理体制和电子平台 六、持续改进培训与认证管理 2. 持续改进人才培训与认证的流程 3. 对于出海企业，如何培养本地化的培训师/教练 4. 发挥和放大已认证人员的作用 七、工厂快速诊断与改善工具的应用 1. 工厂诊断 1）对工厂的选择和改进的实施策略 2）对工厂的诊断方法：财务和KPI分析、人员访谈、Goodson的工厂快速诊断量表 2. 常用的改进工具及其应用方法 案例：某工厂诊断改善案例 3. 智能化工具（含：AI）应用的案例分享 案例分享 八、制造体系"护城河"的构建 1. 为什么说制造体系是终极“护城河“？ 2. 制造体系的边界：服务于卓越运营，但不限于“运营”职能 4. 制造体系的架构：案例分享 5. 智能时代中“制造体系“的”变“与”不变“ 6. 构建 “轻量化” 的制造体系 7. 让制造体系推进的成效可以被衡量
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