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培训学院：制造业方法与 AI 落地能力建设

君本培训以精益生产、Six Sigma、WCM/TPM 为方法主干，结合 OEE 指标管理、AI Agent 和 FDE 能力，围绕制造现场的质量、效率、成本、设备和流程问题设计课程。

课程体系以制造现场为基础

制造业培训不能停留在工具定义和概念介绍。课程需要回到产线、设备、质量、物流、工艺和班组管理，说明方法如何识别损失、分析原因、组织行动，并在日常管理中持续运行。

君本培训学院保留原有精益、Six Sigma 和 WCM 课程中的成熟内容，同时增加 AI Agent、制造业 FDE、数据与知识地图、工作流设计等新模块，使传统改善方法能够与新的 AI 应用方式结合。

课程形式适用场景训练重点

公开课

面向跨企业管理者、改善骨干、工程师和数字化团队。

通用方法、典型案例、行业实践，以及精益、WCM/TPM、Six Sigma 与 AI 的融合应用。

企业内训

面向企业管理层、业务部门和内部改善团队。

结合企业流程、数据、岗位职责和现场问题调整案例、练习与课程重点。

专题工作坊

面向已经明确经营问题或 AI 应用场景的团队。

完成现场观察、指标定义、损失分析、方案设计或 AI 场景梳理。

项目制训练营

面向需要边学边做的改善项目团队。

围绕项目里程碑、收益验证、复盘材料、标准更新和案例积累开展训练。

课后辅导

面向需要持续练习和复盘的学员团队。

跟踪行动闭环、方法应用、案例复盘和关键岗位能力提升。

每门课程都应与制造企业正在面对的经营问题相连接。OEE 课程围绕停机、速度和质量损失展开；Six Sigma 课程围绕项目选择、数据质量、根因验证和控制计划展开；AI 课程围绕场景价值、数据基础、知识管理和岗位工作流展开；WCM/TPM 课程则围绕支柱运行、设备管理和损失治理展开。

公开课强调方法框架和案例理解，企业内训进一步纳入企业自己的流程、数据和问题材料。真正专业的培训，不是把通用课件讲完，而是让学员理解方法为什么适用、如何使用，以及如何判断应用效果。

LEAN + AI精益生产与 AI 辅助现场改善

VSM、八大浪费、标准作业、SMED、线平衡，以及 AI 辅助损失识别和改善复盘。

WCM / TPM + AIWCM/TPM 世界级运营与设备管理

WCM 支柱、日常回顾、AM/PM、损失展开，以及 AI 辅助设备知识管理和异常复盘。

SIX SIGMA + AISix Sigma 与 AI 辅助 DMAIC

VOC、CTQ、SIPOC、FMEA、MSA、DOE、SPC，以及 AI 辅助数据分析和根因验证。

OEEOEE 指标管理与设备效率提升

指标口径、停机分类、速度损失、质量损失和班组复盘，以及 AI 日报解读。

QUALITY + AI质量异常、8D 与 AI 质量知识库

缺陷分层、5Why、FMEA、8D 报告、知识结构化和复发预防。

FDE制造业 AI FDE 公开课与企业内训

FDE 6C、现场诊断、问题定义、方案设计、数据连接、价值验证和组织采用。

KAIZEN改善小组、损失展开与日常管理

改善小组、12 步法、8 字循环法、损失分解、TWI 和 AI 辅助管理复盘。

课程案例不从抽象工具开始，而从制造现场的具体问题开始。例如，围绕“设备停机频繁但 OEE 报表无法解释”这一问题，学员需要统一指标口径、分类损失、观察现场、分析原因，再讨论 AI 如何辅助日报解读和行动追踪。

同样，在质量改善课程中，可以将历史 8D、客户投诉、缺陷数据和工艺记录作为训练材料；在 Six Sigma 课程中，可以围绕真实项目完成 DMAIC 练习；在 FDE 课程中，则以一个具体 AI 工作流为载体，训练学员从业务问题走到方案验证。