第一章：AI 與現(xiàn)代PMC 概論
• 知識點：PMC的核心職能與挑戰(zhàn)、AI在PMC中的價值（動態(tài)預(yù)測、實時優(yōu)化）、現(xiàn)代PMC與傳統(tǒng)PMC的差異（數(shù)據(jù)驅(qū)動 vs 經(jīng)驗驅(qū)動）、AI與ERP的高度融合（數(shù)據(jù)互通、實時決策支持）、AI適用于多品種小批量企業(yè)的核心邏輯（柔性響應(yīng)、快速迭代）。
•講授方式：理論講解+行業(yè)痛點討論（如訂單交期延遲率分析）。
•練習(xí)：分組討論某電子廠因計劃不精準(zhǔn)導(dǎo)致的庫存成本問題
• 案例：某家電企業(yè)通過AI與ERP系統(tǒng)融合，實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時同步，訂單交付周期縮短15%。
•輸出工具：智能PMC系統(tǒng)
•解決問題：破除對AI技術(shù)的誤解，明確AI在PMC中的落地場景。
第二章：AI 驅(qū)動主生產(chǎn)計劃
• 知識點：主生產(chǎn)計劃（MPS）制定邏輯、需求預(yù)測模型、AI生成主生產(chǎn)計劃的流程（數(shù)據(jù)輸入→模型訓(xùn)練→多版本方案對比）、多約束條件優(yōu)化（產(chǎn)能、物料、交期、人力、技能、標(biāo)準(zhǔn)文件等）、AI排計劃的未來趨勢（實時動態(tài)調(diào)整、自適應(yīng)學(xué)習(xí)）
•講授方式：算法推演+工具實操（如輸入歷史訂單數(shù)據(jù)生成預(yù)測結(jié)果）
• 練習(xí)：基于模擬的訂單波動數(shù)據(jù)，使用AI工具生成未來3個月的主生產(chǎn)計劃，并對比人工方案的差異。
• 案例：某汽車零部件廠通過LSTM模型預(yù)測需求，計劃準(zhǔn)確率提升25%，并實現(xiàn)插單場景的秒級響應(yīng)。
•輸出工具：AI排產(chǎn)公式下的《主生產(chǎn)計劃》
•解決問題：解決人工計劃主觀性強、響應(yīng)速度慢的問題。
第三章：AI 驅(qū)動人員需求計劃與培訓(xùn)計劃
• 知識點：人力需求預(yù)測方法（工作量分析法、技能矩陣）、AI驅(qū)動的培訓(xùn)路徑設(shè)計（基于崗位能力缺口）、動態(tài)排班優(yōu)化、AI快速生成精準(zhǔn)人力需求計劃的邏輯（主計劃數(shù)據(jù)→技能匹配→缺口分析）。
•講授方式：案例拆解+工具模擬（如輸入產(chǎn)線效率數(shù)據(jù)生成人力需求熱力圖）。
• 練習(xí)：根據(jù)某車間產(chǎn)能數(shù)據(jù)，設(shè)計AI驅(qū)動的月度排班方案，并模擬技能缺口自動生成培訓(xùn)計劃。
•案例：某機械制造廠通過AI分析技能缺口，培訓(xùn)效率提升30%，人力浪費減少18%。
•輸出工具：AI 生成的《人員招聘計劃》、《多能工培訓(xùn)計劃》
•解決問題：避免人力浪費與技能不匹配導(dǎo)致的效率瓶頸。
第四章：AI 驅(qū)動途程計劃
• 知識點：工藝路線優(yōu)化（最短路徑、瓶頸工位識別）、AI實時監(jiān)控與動態(tài)調(diào)整（設(shè)備異常、工藝變更）、多品種混線生產(chǎn)的途程規(guī)劃、AI制作途程計劃的核心目標(biāo)（標(biāo)準(zhǔn)化文件輸出時間與質(zhì)量控制）
•講授方式：算法演示、 工廠仿真系統(tǒng)操作
• 練習(xí)：在仿真系統(tǒng)中調(diào)整工藝參數(shù)，觀察AI如何優(yōu)化生產(chǎn)路徑，并生成標(biāo)準(zhǔn)化工藝文件（如SOP、BOM）。
• 案例：某注塑工廠通過AI優(yōu)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%。
•輸出工具：AI 生成的《途程計劃》
•解決問題：解決傳統(tǒng)途程計劃僵化、無法適應(yīng)突發(fā)變化的問題。
第五章：AI 驅(qū)動精準(zhǔn)庫存管理
• 知識點：安全庫存計算模型、AI缺料預(yù)警（基于BOM與供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)）、庫存周轉(zhuǎn)率優(yōu)化、AI完成物料ABC分類的邏輯（消耗頻次、價值權(quán)重）、不同存貨的管理策略（A類高頻監(jiān)控、C類簡化管理）。
•講授方式：數(shù)據(jù)建模+工具實操（如輸入物料消耗數(shù)據(jù)生成庫存預(yù)警報告）。
•練習(xí)：針對某物料的季節(jié)性波動，設(shè)計AI驅(qū)動的動態(tài)補貨策略，并生成ABC分類報告。
•案例：某食品廠通過AI預(yù)測原料需求，庫存成本降低18%，呆滯庫存減少60%。
•輸出工具：生成自己的智能庫存管理系統(tǒng)、支持ABC分類與策略推薦
•解決問題：減少庫存積壓與缺料停線風(fēng)險。
第六章：AI 驅(qū)動供商管理與采購計劃
• 知識點：供應(yīng)商績效AI評估模型（交貨準(zhǔn)時率、質(zhì)量合格率）、采購需求協(xié)同預(yù)測、風(fēng)險預(yù)警（如原材料價格波動）、AI數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)商管理中的應(yīng)用（歷史數(shù)據(jù)挖掘→評分模型→分級管理）。
•講授方式：案例推演+工具操作（如模擬供應(yīng)商評分并生成采購建議）。
• 練習(xí)：根據(jù)供應(yīng)商歷史數(shù)據(jù)，制定AI驅(qū)動的年度采購策略，并模擬價格波動場景的風(fēng)險應(yīng)對。
•案例：某化工廠通過AI篩選優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商，采購成本下降12%，交貨準(zhǔn)時率提升20%。
•輸出工具：供應(yīng)商智能管理
•解決問題：打破采購信息孤島，提升供應(yīng)鏈協(xié)同效率。
第七章：AI 驅(qū)動生產(chǎn)排程
• 知識點：高級排程算法（遺傳算法、模擬退火）、多目標(biāo)優(yōu)化（設(shè)備利用率、交貨期）、插單與急單的智能響應(yīng)、AI分析產(chǎn)線現(xiàn)狀數(shù)據(jù)（設(shè)備狀態(tài)、工單進度）生成合理排程的邏輯。
•講授方式：算法對比分析+排程工具實戰(zhàn)（如緊急訂單插入后的動態(tài)調(diào)整）。
•練習(xí)：在排程系統(tǒng)中模擬設(shè)備故障，觀察AI如何重新分配任務(wù)，并生成排程優(yōu)化報告。
•案例：某半導(dǎo)體廠通過AI動態(tài)排程，設(shè)備利用率提升22%，訂單延誤率降低35%。
•輸出工具：智能排程（甘特圖可視化）
•解決問題：解決傳統(tǒng)排程僵化、無法應(yīng)對復(fù)雜擾動的問題。
第八章：AI 驅(qū)動生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)分析
• 知識點：生產(chǎn)運營KPI體系（OEE、DTD）、根因分析（決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則）、AI驅(qū)動的實時監(jiān)控與異常預(yù)警、AI快速產(chǎn)能分析（歷史數(shù)據(jù)→瓶頸識別→優(yōu)化建議）、AI提前識別計劃風(fēng)險點（如物料短缺概率、設(shè)備故障預(yù)測）。
•講授方式：全流程實戰(zhàn)（從數(shù)據(jù)采集到生成分析報告）。
•練習(xí)：基于某產(chǎn)線實時數(shù)據(jù)，使用AI工具診斷效率瓶頸，并生成風(fēng)險預(yù)警清單。
•案例：某紡織廠通過AI分析設(shè)備日志，故障停機時間減少35%，產(chǎn)能利用率提升15%。
•輸出工具：生產(chǎn)運營智能分析平臺（支持自定義看板與風(fēng)險地圖）。
•解決問題：避免數(shù)據(jù)分析滯后，實現(xiàn)問題實時定位與閉環(huán)管理。 

AI賦能制造業(yè)領(lǐng)域的“先鋒導(dǎo)師”，作為AI人工智能授證訓(xùn)練師，他以13年世界500強制造經(jīng)驗與9年咨詢實戰(zhàn)為根基，率先實現(xiàn)“AI技術(shù)”與“工廠管理”的深度融合。他始終秉持“制造業(yè)智能化不是炫技，而是解決真問題”的核心理念，專注AI在生產(chǎn)計劃、設(shè)備維護、品質(zhì)管控、干部人效提升等核心場景的落地實踐，形成了“理論扎實、案例鮮活、落地性強”的獨特優(yōu)勢。在工廠項目推行期間，他主導(dǎo)“AI輔助生產(chǎn)排程”項目，通過算法優(yōu)化多品種小批量訂單的排程，使設(shè)備利用率提升18%，交付周期縮短30%。轉(zhuǎn)型咨詢后，他為企業(yè)設(shè)計“AI+管理”方案，開發(fā)“設(shè)備效率分析系統(tǒng)”，某企業(yè)應(yīng)用后故障預(yù)警準(zhǔn)確率提升37%，突發(fā)停機減少60%。
他深耕AI賦能工廠干部管理領(lǐng)域，不僅撰寫并發(fā)表《AI賦能工廠干部人效提升》專著，系統(tǒng)拆解AI與干部管理的融合路徑，更將理論成果轉(zhuǎn)化為實戰(zhàn)課程，該課程已成功申請版權(quán)并通過認證，成為企業(yè)提升管理團隊智能化能力的核心選擇。其提出的“智能制造實施路徑”方法論，將AI技術(shù)與精益生產(chǎn)、TPM等管理體系深度融合，構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集-算法建模-場景應(yīng)用-持續(xù)優(yōu)化”的完整閉環(huán)，在某電子企業(yè)實施后，生產(chǎn)效率提升35%，質(zhì)量缺陷率下降50%，能源消耗降低20%；在干部人效提升場景中，助力合作企業(yè)實現(xiàn)管理效率提升40%、決策響應(yīng)速度加快50%的顯著成效。
核心資質(zhì)
•AI人工智能授證訓(xùn)練師、企業(yè)工商管理碩士，AI+制造業(yè)領(lǐng)域10+年實戰(zhàn)經(jīng)驗•13年世界500強制造經(jīng)驗：夏普“AI+生產(chǎn)管理”項目主導(dǎo)者，訂單交付率提升25%，庫存周轉(zhuǎn)率提升30%，獲“夏普全球智能制造先鋒”稱號•
9年咨詢實戰(zhàn)：一汽大眾、南京LG新能源等企業(yè)AI項目合作顧問，主導(dǎo)30+AI落地項目，成功率90%以上，覆蓋生產(chǎn)、設(shè)備、質(zhì)量、干部管理等多場景
•專著成果：撰寫《AI賦能工廠干部人效提升》書籍并正式發(fā)表，構(gòu)建AI與工廠管理深度融合的理論體系
•課程認證：核心課程《AI賦能工廠干部人效提升》已成功申請版權(quán)并通過認證，具備標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)制的落地價值
•培訓(xùn)實績：2025年累計完成100個人天AI專題培訓(xùn)，學(xué)員滿意率均超95%，課程復(fù)購率與企業(yè)轉(zhuǎn)介紹率位居行業(yè)前列
服務(wù)客戶
•汽車行業(yè)：一汽大眾汽車有限公司、大陸汽車電子（長春）有限公司、豐田合成(張家港）塑料制品有限公司
•電子電器：富士康科技集團、華為技術(shù)有限公司、蘇州三星電子有限公司、廈門ABB有限公司
•機械制造：中船江南重工股份有限公司、上海電氣集團、沈陽機床集團、大連重工·起重集團有限公司
•新能源：寧德時代新能源科技股份有限公司、南京LG新能源有限公司、比亞迪汽車工業(yè)有限公司、遠景能源有限公司
服務(wù)成果
•AI設(shè)備效率系統(tǒng)使故障預(yù)警準(zhǔn)確率提升37%，停機減少60%，某汽車零部件企業(yè)年減少停機損失超800萬元•AI排程方案使物料周轉(zhuǎn)率提升20%，庫存成本降低15%，某電子企業(yè)通過AI排程優(yōu)化，訂單交付周期從25天縮短至18天
•某新能源企業(yè)應(yīng)用AI質(zhì)量檢測系統(tǒng)，檢測效率提升400%，漏檢率從0.5%降至0.01%，年節(jié)約檢測成本超300萬
•某機械制造企業(yè)導(dǎo)入“智能制造實施路徑”方法論后，生產(chǎn)效率提升35%，質(zhì)量缺陷率下降50%，能源消耗降低20%
•某制造企業(yè)應(yīng)用《AI賦能工廠干部人效提升》課程體系后，干部決策周期縮短50%，團隊工作效率提升40%，管理成本降低18%
•2025年服務(wù)的企業(yè)客戶中，80%實現(xiàn)AI項目3個月內(nèi)快速落地，70%達成效率/效益雙提升目標(biāo)，學(xué)員滿意率持續(xù)保持95%以上. 

• OKR+AI 雙引擎 -助力中國智能制造業(yè)績騰飛

  開課時間：2026-05-15 — 2026-05-15

  開課地點： 上海-上海

  開場：OKR的意義，助力智能制造行業(yè)趨勢 模塊一：智能制造業(yè)績增長瓶頸與破局思路 分析行業(yè)現(xiàn)狀，剖析傳統(tǒng)目標(biāo)與績效管理模式局限，引出 OKR+AI 協(xié)同價值 模塊二：OKR 在智能制造企業(yè)的實戰(zhàn)落地 講解 OKR 制定邏輯、與生產(chǎn)/研發(fā)/采購/人力資源等各..

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• 數(shù)智賦能—走在 AI 浪潮之巔——對標(biāo)科大訊飛&阿里巴巴&百度

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  第一天：參觀科大訊飛+阿里巴巴參觀+主題分享09:00-10:00 標(biāo)桿學(xué)習(xí)行前引導(dǎo)隨團顧問通過對科大訊飛的簡單介紹，引導(dǎo)大家對其人工智能的深入思考。10:00-10:30 參觀科大訊飛人工智能展廳觀摩展廳虛擬人，歷史大事記，深入體驗人工智能+教育、人工智能＋醫(yī)療、人工智能+金融..

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• 數(shù)智賦能—走在 AI 浪潮之巔 ——對標(biāo)商湯科技&百度

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  開課地點： 上海-上海

  第一天：商湯科技參觀+主題分享08:30-09:30 標(biāo)桿學(xué)習(xí)行前引導(dǎo)隨團顧問通過對商湯科技的簡單介紹，引導(dǎo)大家對其人工智能的深入思考。09:30-10:00 參觀商湯科技展廳體驗商湯科技基于計算機視覺技術(shù)的各項人工智能“黑科技”，了解商湯科技AI技術(shù)的發(fā)..

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• 數(shù)智賦能—走在 AI 浪潮之巔

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  開課地點： 浙江-杭州

  第一天：阿里巴巴參觀+主題分享08:30-09:30 標(biāo)桿學(xué)習(xí)行前引導(dǎo)隨團顧問通過對阿里巴巴的簡單介紹，引導(dǎo)大家對其人工智能的深入思考。09:30-10:10 參觀阿里巴巴西溪園區(qū)參觀阿里特色文化墻；阿里一年香、三年醇、五年陳的酒文化；阿里戰(zhàn)袍文化；510阿里日；阿里公益&ldq..

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• SAI 質(zhì)量控制環(huán)（QCC）培訓(xùn)

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  開課地點： 廣東-廣州

  一、全員改善-- QCC品管圈活動的認知如何提高員工的品質(zhì)意識品質(zhì)問題解決方法及基本步驟透過現(xiàn)象看本質(zhì)-QCC的目標(biāo)宗旨案例分析與討論二、全面細節(jié)改善-QCC的非凡能耐團隊向心力-對員工的改善作用產(chǎn)品創(chuàng)新力-對技術(shù)的改善作用利潤集成力-對八大浪費的消除方法..

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• SAI 質(zhì)量管理體系（ISO 9001：2008）內(nèi)審員課程

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  開課地點： 上海-上海

  一、質(zhì)量管理體系介紹背景作用發(fā)展趨勢二、ISO9001:2008標(biāo)準(zhǔn)理解標(biāo)準(zhǔn)詳解八大質(zhì)量管理原則理解要點質(zhì)量管理持續(xù)改進從新舊標(biāo)準(zhǔn)的對比看標(biāo)準(zhǔn)的變化及理解其變化要點三、管理體系文件要求四、質(zhì)量管理體系思路與方法五..

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