精品课程|《AI赋能·智造先锋:TWI在精益智造中的实战应用与落地》定制内训

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当下制造业全面迈入工业4. 0精益智造时代，智能工厂、工业AI、设备互联加速普及，硬件自动化水平持续提升，但基层人的能力、经验传承、班组管理反而成为企业提质降本的核心短板。

行业普遍痛点凸显：设备愈发精密，但企业OEE均值仅60%–65%，远低于行业标杆；生产数据海量沉睡、利用率不足30%，无法支撑现场决策；一线员工年轻化、流动性大，老师傅实操经验难以沉淀复制，新人培养周期长；产品一次合格率偏低，质量返工、报废、客诉损失常年占营收5%–15%，利润被持续吞噬；安全管控依赖人工巡检，隐患排查滞后、班组违章难根治。

传统TWI班组管理模式同样遭遇瓶颈：作业标准不统一、师徒口传心授、培训效率低；现场改善凭经验、缺数据、落地难；新生代员工管理难、传统命令式沟通失效。虽然工业AI应用快速普及，但多数一线主管、班组长缺乏AI使用能力，智能技术无法转化为现场管理价值。

AI不会替代TWI，而是为经典TWI赋能升级。用AI固化老师傅经验、标准化作业指导，通过短视频+二维码实现工位随时教学；用AI做根因分析、生成改善方案，让改善从凭感觉变看数据；结合性格色彩与AI话术，高效带教新生代员工；借助AI安全清单、智能预警，实现安全从事后处置转向事前预防。

本课程坚守TWI四大经典模块内核，融合AI工具、数字化方法与现场实战演练，适配精益智造转型需求。帮助一线班组长、生产骨干掌握传统TWI+AI数字化双维实战能力，实现作业指导、现场改善、团队管理、安全管控全面升级，打造适配智能工厂的基层管理先锋，为企业稳产、提质、降本、增效夯实一线基础

掌握TWI与AI融合的核心方法：系统学习JI、JR、JM、JS四大模块的经典方法，理解AI以及数字化工具对传统TWI的赋能升级路径；熟练运用TWI四步法及AI融合框架，解决班组管理中经验流失、培训低效、改善凭感觉、沟通冲突、安全滞后等根本问题。

掌握数字化培训与经验传承实操技巧：学会作业分解表、短视频拍摄、AI赋能等完整操作流程；熟练运用多能工技能矩阵数字化工具及JI模块落地清单，实现“30分钟制作、3天上手”的工位级即时培训，显著缩短新员工培训周期。

掌握数据驱动改善与AI辅助根因分析工具：结合名企案例，学会七大浪费自检清单、AI辅助写改善提案及5Why+AI深挖根因的方法；熟练运用柏拉图、鱼骨图与AI提示词组合工具，实现改善从“凭感觉”转向“看数据”，量化改善收益，提升产线效率。

提升企业经营降本增效与团队管理效能：通过AI赋能的TWI改善，降低质量损失、减少返工报废、提升设备OEE与交付能力；熟练运用性格色彩沟通法、三向沟通技巧，有效管理新生代员工，降低团队冲突与流失率，夯实班组执行力。

提升企业智能化安全防线与组织韧性能力：熟练运用KYT数字化工具及34个AI场景提示词，实现安全管理从“事后处理”到“主动预警”的升级，增强企业智能工厂的基层安全保障与人才可持续发展能力。

工具：《34个AI场景+提示词手册》

导入：从工业革命到TWI——为什么今天还要学TWI

一、工业发展简史：从1.0到4.0到精益智造

工业1.0：蒸汽机与机械化

工业2.0：电力与流水线

工业3.0：计算机与自动化

工业4.0：CPS、物联网、大数据、AI

精益智造：精益思想+智能制造技术的融合

案例：各阶段代表性技术与企业——瓦特蒸汽机、福特流水线、PLC诞生、工业互联网平台

二、工业发展带来的六大新问题（进步的另一面）

1. 设备更复杂→对操作技能要求更高

2. 数据爆炸→班组长不会用数据做决策

3. 人员流动加快→经验传承困难

4. 多品种小批量→柔性生产压力大

5. 新生代员工涌入→传统管理方式失效

6. 安全风险形态变化→传统巡检不够用

三、问题的答案：精益生产与TWI的诞生（TWI四大模块）

1. JI（工作指导）

2. JR（工作关系）

3. JM（工作改善）

4. JS（工作安全）

讨论：TWI如何成为丰田生产方式的基石

案例：丰田如何使用TWI支撑其精益生产体系

互动探讨：为什么TWI在今天依然重要

——智能制造越先进，“人的问题”越突出

第一讲：JI（工作指导）——从“口口相传”到“AI+数字化工位”

——JI核心理念与价值

案例：某企业因指导不到位导致批量质量事故的真实案例

一、传统JI四步法详解

第一步：学习准备

第二步：传授工作

第三步：试做

第四步：跟踪

二、传统工具：作业分解表

1. 作业分解表的三大要素

2. 关键点的三大标准

现场演示：某简单工序（如更换钻头）的作业分解表填写全过程

工具：《作业分解表模板》

互动探讨：传统JI的痛点

三、JI的五大痛点

痛点一：老师傅会做不会教、经验流失

痛点二：作业分解表纸质版易丢失、不易更新

痛点三：新员工培训周期长

痛点四：多能工培养难

痛点五：不同教练教法不一致

四、AI赋能JI的升级方案

升级1：数字化作业分解表

升级2：AI辅助生成教学内容

升级3：多能工技能矩阵数字化

核心实战演练：30分钟制作一个工位的二维码教学短片

步骤1：手机拍摄关键步骤

步骤2：用剪映快速剪辑

步骤3：用AI生成教学旁白词和操作口诀

步骤4：上传生成二维码

步骤5：贴在工位，扫码测试

工具：《JI模块落地清单》

成果：各组现场完成一个工序的二维码教学短片制作

第二讲：JM（工作改善）——从“经验改善”到“AI+数据驱动”

——JM核心理念与价值

案例：丰田“Kaizen”改善文化的起源与价值

一、传统JM四步法详解

第一步：分解作业

第二步：自问5W1H

第三步：构思新方法

第四步：实施新方法

工具：《5W1H》

二、传统工具：三现主义与七大浪费

1. 三现主义：现场·现物·现实

2. 七大浪费逐一解析：等待、搬运、不良、动作、加工、库存、过量生产

工具：《七大浪费速查表》

互动演练：用七大浪费清单找出当下生产至少5个浪费点

三、传统JM的四大痛点

痛点一：数据靠人工测量效率低

痛点二：根因分析靠经验易遗漏

痛点三：改善提案写起来耗时

痛点四：班组长不知道从哪里开始改善

四、班组长可直接使用的改善方法

方法1：用“七大浪费自检清单”每天花5分钟对照检查

方法2：用AI辅助写改善提案

方法3：用场景提示词预估节约金额

方法4：用5Why+AI深挖根因

工具：《七大浪费自检清单》

五、彻底改善的进阶方法

彻底改善1：数据驱动识别瓶颈

彻底改善2：AI辅助根因分析

彻底改善3：改善效果数字化追踪

工具：《柏拉图/鱼骨图模板》、《改善实施施工追踪表》

案例：

1）某班组长用七大浪费自检清单发现搬运浪费，调整物料摆放后每天节省2小时搬运时间

2）某工厂用AI分析设备数据，发现换型是最大瓶颈，SMED改善后换型时间缩短60%

工具演练：给定某工序一周的停机记录和不良品统计数据

第三讲：JR（工作关系）——从“经验沟通”到“性格色彩+三向沟通”

——JR核心理念与价值

案例：某班组长因沟通不当导致骨干员工离职的真实案例

一、传统JR四步法详解

第一步：掌握事实

第二步：慎思决定

第三步：采取措施

第四步：确认结果

互动探讨：智能时代JR的新挑战

智能制造带来的人员结构变化：员工更年轻、更个性化、跨代际沟通冲突增多

二、性格色彩与高效沟通

1. 红色性格：外向、热情、爱表现→沟通方式：多赞美、给舞台

2. 蓝色性格：理性、严谨、重规则→沟通方式：讲逻辑、给数据

3. 黄色性格：果断、好胜、目标感强→沟通方式：给挑战、授权

4. 绿色性格：温和、随和、怕冲突→沟通方式：多鼓励、少施压

工具：《性格色彩速查卡》

讨论：如何与不同性格的上级、下属、同事沟通

三、班组长三向沟通方法

1. 向上沟通（与上级）的三原则

2. 向下沟通（与下属）的四技巧

3. 平行沟通（与其他班组/部门）的三要点

案例：某班组长用性格色彩分析团队，发现团队缺乏“蓝色性格”，主动向上级申请调来一名细心员工，团队质量提升

场景模拟：员工连续迟到、技能不足导致质量异常、工作态度消极

工具：AI提示词、《班组长沟通话术100条》

第四讲：JS（工作安全）——从“事后处理”到“AI+预测预防”

——JS核心理念与价值

案例：某工厂因小隐患未及时处理导致重大安全事故的案例

一、传统JS四步法详解

第一步：查明原因

第二步：思考对策

第三步：实施对策

第四步：检查结果

传统工具：安全隐患排查表、红点地图、KYT

KYT（危险预知训练）：四步法（现状把握→本质追究→对策树立→目标设定）

二、传统JS的四大痛点

痛点一：隐患靠人工巡查效率低易遗漏

痛点二：安全培训形式化员工记不住

痛点三：事故分析滞后无法预测

痛点四：班组长不知道如何系统排查隐患

三、班组长可直接使用的安全升级方法

方法1：AI辅助生成安全检查清单

方法2：AI生成安全交底书

方法3：手机拍照+红点地图数字化

方法4：KYT数字化

四、彻底改善的进阶方法

彻底改善1：AI视觉识别不安全行为

彻底改善2：设备预测性维护

案例：

1）某工厂引入AI视觉监控，未戴安全帽自动告警，事故率下降60%

2）某班组长用手机拍摄隐患点发群里，全员排查，3天内整改率100%

实战演练：TWI·AI落地工具箱与《34场景》实战

34个场景分类速览：班前/后会、排产、5S、质量、设备/安全、人员培训、报表、降本、应急、自我提升

——万能提示词公式

工具：AI提示词共享库模板

各组展示成果，讲师点评

累计主导精益/智能制造项目30+个，服务企业覆盖世界500强、中国民企500强、中华老字号三大标杆阵营，单项目最高降本90%、提效120%。

▎工业4.0产线落地：主导德国豪迈智能产线，人工使用率降低90%，月产能从8万㎡跃升至25万㎡，提升超300%

▎智能工厂标杆打造：操盘海尔济阳智能制造基地，生产效率提高120%，订单交付周期从32天压缩至13天，缩短65%

▎精益质量攻坚：三星天津工厂OEE从72%提升至85%，直通率92%→98.5%，年度减少质量损失约500万元

部分授课案例：

主讲课程：

《卓越班组长全维能力实战落地》

《精益共创工作坊：班组长“零缺陷”质量改善与管理实战》

《AI赋能·智造先锋：TWI在精益智造中的实战应用与落地》

《降本增效：智能制造背景下的现场管理》

《AI智造：AI赋能工业制造企业全流程降本增效落地》

《数智驱动：智能制造与智能工厂从规划到运营实战落地》

授课风格：

实战落地，拒绝空谈：深耕名企高管实战经验，课程案例均为亲身操盘项目，方法拿来就能用。

数据驱动，量化赋能：以真实经营数据、改善前后对比拆解问题，逻辑清晰、成果直观。

理实结合，适配性强：融合外企标准管理与本土企业实情，既有体系又贴合现场痛点。

通俗接地气，重互动转化：语言直白易懂，多案例复盘、现场研讨，学完即可落地应用。

训询一体可落地：不止授课，兼具专业驻企咨询辅导能力。可做精益体系搭建、智能工厂规划、机器换人升级、降本增效专项、质量管控、班组长梯队建设、ERP/MES信息化打通等定制咨询、驻企陪跑、全案落地，实现培训+诊断+方案+落地一站式赋能。

部分服务过的客户：

海尔集团、海尔家居、鲁丽集团、鲁丽家居、青岛一木集团、奇瑞新能源汽车、大亚车轮、欧立通（TCK）、青铸集团等；

部分客户评价：

杨老师深耕智能制造与工业4.0智能工厂实战多年，授课不玩虚理论，全部用亲身操盘的智能产线、数字化转型真实案例拆解，内容专业扎实，听完对企业建厂、产线升级有极强指导价值。

——海尔集团王总

精益生产课程特别接地气，从现场浪费消除、降本增效到TPM、TQM质量管理，全是可直接复制的实操工具和改善方法，贴合工厂一线现状，落地性非常强。

——大亚车轮何总

老师精通企业数字化转型与数智化管理落地，善于用真实数据前后对比讲解，逻辑清晰、剖析透彻，帮我们理清了从传统制造到智能制造的转型思路与实施路径。

——鲁丽集团王总

班组长、一线主管管理课程收获极大，杨老师结合海尔、三星等名企班组运营经验，从人员管理、现场管控、问题闭环全维度赋能，非常适合基层管理全员学习提升。

——奇瑞新能源郑总

老师授课兼具外企标准化管理和民企实战落地思维，在TWI一线主管修炼、零缺陷质量管控等课程中，案例鲜活、互动性强，精准点破企业生产管理中的常见痛点与瓶颈。

——青岛一木集团姜总

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