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智能PMC-AI賦能的生產(chǎn)計劃與物料控制

課程編號：63563   課程人氣：125

課程價格：￥4880  課程時長：2天

行業(yè)類別：不限行業(yè)    專業(yè)類別：生產(chǎn)管理 

授課講師：周新奇

課程安排：

       2026.6.25 武漢 2026.9.17 上海



  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
廠長，中高層管理者， 生產(chǎn)運營主管，企業(yè)銷售運營人員，銷售計劃跟蹤管理人員，生產(chǎn)計劃人員，物料計劃人員,班組長。

【培訓收益】
場景聚焦：圍繞PMC全流程設計模塊，覆蓋計劃、排程、庫存、采購等核心場景。 技術(shù)實用：結(jié)合制造業(yè)數(shù)據(jù)特點（時序性、多維度），提供可落地的AI算法與工具指南。 案例實戰(zhàn)：基于真實工廠數(shù)據(jù)（如離散制造、流程制造），模擬AI優(yōu)化決策過程。 工具賦能：推薦低成本、高適配性的AI工具，降低技術(shù)應用門檻。

 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、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：分組討論某電子廠因計劃不精準導致的庫存成本問題
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、需求預測模型、AI生成主生產(chǎn)計劃的流程（數(shù)據(jù)輸入→模型訓練→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、標準文件等）、AI排計劃的未來趨勢（實時動態(tài)調(diào)整、自適應學習）
講授方式：算法推演+工具實操（如輸入歷史訂單數(shù)據(jù)生成預測結(jié)果）
練習：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模型預測需求，計劃準確率提升25%，并實現(xiàn)插單場景的秒級響應。
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、響應速度慢的問題。
第三章：AI 驅(qū)動人員需求計劃與培訓計劃
知識點：人力需求預測方法（工作量分析法、技能矩陣）、AI驅(qū)動的培訓路徑設計（基于崗位能力缺口）、動態(tài)排班優(yōu)化、AI快速生成精準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：根據(jù)某車間產(chǎn)能數(shù)據(jù)，設計AI驅(qū)動的月度排班方案，并模擬技能缺口自動生成培訓計劃。
案例：某機械制造廠通過AI分析技能缺口，培訓效率提升30%，人力浪費減少18%。
輸出工具：AI 生成的《人員招聘計劃》、《多能工培訓計劃》
解決問題：避免人力浪費與技能不匹配導致的效率瓶頸。
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（標準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：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，并生成標準化工藝文件（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、無法適應突發(fā)變化的問題。
第五章：AI 驅(qū)動精準庫存管理
知識點：安全庫存計算模型、AI缺料預警（基于BOM與供應鏈數(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)生成庫存預警報告）。
練習：針對某物料的季節(jié)性波動，設計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險。
第六章：AI 驅(qū)動供商管理與采購計劃
知識點：供應商績效AI評估模型（交貨準時率、質(zhì)量合格率）、采購需求協(xié)同預測、風險預警（如原材料價格波動）、AI數(shù)據(jù)分析在供應商管理中的應用（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（如模擬供應商評分并生成采購建議）。
練習：根據(jù)供應商歷史數(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險應對。
案例：某化工廠通過AI篩選優(yōu)質(zhì)供應商，采購成本下降12%，交貨準時率提升20%。
輸出工具：供應商智能管理
解決問題：打破采購信息孤島，提升供應鏈協(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）、多目標優(yōu)化（設備利用率、交貨期）、插單與急單的智能響應、AI分析產(chǎn)線現(xiàn)狀數(shù)據(jù)（設備狀態(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：在排程系統(tǒng)中模擬設備故障，觀察AI如何重新分配任務，并生成排程優(yōu)化報告。
案例：某半導體廠通過AI動態(tài)排程，設備利用率提升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、無法應對復雜擾動的問題。
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提前識別計劃風險點（如物料短缺概率、設備故障預測）。
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：基于某產(chǎn)線實時數(shù)據(jù)，使用AI工具診斷效率瓶頸，并生成風險預警清單。
案例：某紡織廠通過AI分析設備日志，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。

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