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運用精益工具實現降本增效

【課程編號】:MKT005889

【課程名稱】:

運用精益工具實現降本增效

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:生產成本培訓|精益生產培訓

【時間安排】:2025年09月26日 到 2025年09月27日3600元/人

2024年10月11日 到 2024年10月12日3600元/人

2023年10月20日 到 2023年10月21日3600元/人

【授課城市】:濟南

【課程說明】:如有需求,我們可以提供運用精益工具實現降本增效相關內訓

【課程關鍵字】:濟南精益工具培訓,濟南降本增效培訓

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課程大綱

企業經營的邏輯與新經濟寒冬

企業經營的目的和目標

企業活動和運營績效概覽

1 企業活動

2 解讀財務三表-利潤表、資產負債表、現金流量表

3 企業凈運營資金來自哪里

4 運營周期和資金運轉周期

5 資金周期的重大意義-速度支撐盈利

制造企業經營的危機意識

1 傳統經濟向新經濟的快速轉變

2 新七劍下天山

3 寒冬來了,你準備好過冬了么

4 后疫情時代,消費趨勢的變化

新經濟背景下,企業如何做到可持續競爭領先

1 企業競爭戰略

2 運營周期效益-聚焦成本,構造成本領先戰略

3 資金周期效益-快速周轉,構造 OPM 戰略

新經濟背景下,企業盈利的邏輯

1 重新認識利潤

2 重新認識成本-成本結構

3 降低成本和擴大營業的對比

制造業的升級之路=精益之路

制造模式和成本的內在關聯

制造的本質

制造的理想狀態

制造模式決定成本

制造模式決定利潤

三種不同的制造模式

大批量制造存在的問題

什么是浪費

1 生產中的浪費-3MU

2 工作的分類(4 種工程和 5 種作業)

3 識別作業中的浪費

4 生產現場最常見的 7 大浪費

5 庫存是最大的浪費

精益生產的內核與邏輯TPS 的發展歷程

1 TPS-自働化

2 TPS-準時制生產 JIT

3 豐田之屋的結構【視頻】

TPS 帶給豐田的收益

1 TPS 與精益生產的關系

2 精益制造的本質

3 精益生產的理想模型

精益五大原則

1 價值

2 價值流

3 流動

4 需求拉動

5 盡善盡美

精益思想落地的途徑-持續改善

對改善的理解

對問題的理解

1【小組演練-問題意識】

2 三種不同的問題

TBP 問題分析與解決的步驟和意識

企業降本增效的精益工具箱

降本增效的關鍵-原單位管理體制

現場改善-5S 管理,打造一目了然的現場

作業改善-工時測定及流水線平衡

【小組演練】利用瓶頸理論實施作業改善

布局改善-生產線的整流化與 CELL 化

流程改善-降低批量,價值流 VSM 優化

搬運改善-JIT 準時配送

1 傳統搬運和 JIT 搬運

2 搬運的理想狀態

3 JIT 搬運的設計原則

4 水蜘蛛

5 基于單件流的 SPS 配送體制

質量改善-消減質量損失

1 質量損失的概念

2 內建質量-一次就做好

3 防呆法

4 質量小組活動

設備改善-提升 OEE

1 OEE 的概念和構成

2 OEE 提升的思路和方法

3【小組演練】-計算 OEE

4 計劃改善-平準化排產

設計改善-VE/VA 活動

1 什么是價值工程

2 價值工程的思路和實踐

3 價值工程的案例

消耗品改善-工具、勞保用品、動能改善技能改善-多能工與專項技能認證制度

1 多能工的意義和培養思路

2 專項技能認證制度

3 新員工培養

文化改善-創意功夫

創意功夫的概念

班組改善-圍繞七大任務,構建自主管理班組

制造企業降本增效指標匯總

精益經營之道路徑規劃

九段精益模型

精益變革道路和領導力

精益改善的方法論

激發全員改善創造力

強化改善體制的構建

建立 PDCA 和 SDCA 持續改善循環

推行內部改善的推進方法

康老師

國家版權課程《九段精益系列》版權所有人,工業工程專業畢業,15 年改善實戰及精益體系導入經驗,華東理工大學工程管理碩士 MEM(智能制造方向)德國柏林工業大學全球生產工程碩士 GPE(智能制造方向)

康老師服務于美資、日資跨國企業、民營企業,具有 15 年IE 現場改善、精益體系推行、智能裝備項目操盤經驗,曾任日資企業中國區兩地工廠生產技術部經理,安全總監,曾任智能裝備(AGV)機器人有限公司運營副總,曾任 IE 工程師、工藝主管、生產技術部經理、培訓中心院長、安全總監、運營副總等職位,曾主導新工廠規劃建設,多次前往日本進行精益生產研修,系統學習了豐田式生產方式,并負責向國內企業導入,通過對中國、歐洲、日本、東南亞等多個國家和地區的近,1000 家不同企業進行走訪考察后,提出了從零基礎走向精益工,廠的九段精益™踐行理論,同時康老師親身接觸過國內 100+外資 500 強、國企、民營 100 強企業在智能裝備及數字化工廠實踐案例現場,因此在智能工廠應用及規劃方面具有相對豐富的實操經驗

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