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智能PMC-AI赋能的生产计划与物料控制

智能PMC-AI赋能的生产计划与物料控制

课程编号：63563   课程人气：6

课程价格：￥4880  课程时长：2天

行业类别：不限行业    专业类别：生产管理 

授课讲师：周新奇

课程安排：

       2026.6.25 武汉 2026.9.17 上海



  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
厂长，中高层管理者， 生产运营主管，企业销售运营人员，销售计划跟踪管理人员，生产计划人员，物料计划人员,班组长。

【培训收益】
场景聚焦：围绕PMC全流程设计模块，覆盖计划、排程、库存、采购等核心场景。 技术实用：结合制造业数据特点（时序性、多维度），提供可落地的AI算法与工具指南。 案例实战：基于真实工厂数据（如离散制造、流程制造），模拟AI优化决策过程。 工具赋能：推荐低成本、高适配性的AI工具，降低技术应用门槛。

 第一章：AI 与现代PMC 概论
知识点：PMC的核心职能与挑战、AI在PMC中的价值（动态预测、实时优化）、现代PMC与传统PMC的差异（数据驱动 vs 经验驱动）、AI与ERP的高度融合（数据互通、实时决策支持）、AI适用于多品种小批量企业的核心逻辑（柔性响应、快速迭代）。
讲授方式：理论讲解+行业痛点讨论（如订单交期延迟率分析）。
练习：分组讨论某电子厂因计划不精准导致的库存成本问题
案例：某家电企业通过AI与ERP系统融合，实现生产数据实时同步，订单交付周期缩短15%。
输出工具：智能PMC系统
解决问题：破除对AI技术的误解，明确AI在PMC中的落地场景。
第二章：AI 驱动主生产计划
知识点：主生产计划（MPS）制定逻辑、需求预测模型、AI生成主生产计划的流程（数据输入→模型训练→多版本方案对比）、多约束条件优化（产能、物料、交期、人力、技能、标准文件等）、AI排计划的未来趋势（实时动态调整、自适应学习）
讲授方式：算法推演+工具实操（如输入历史订单数据生成预测结果）
练习：基于模拟的订单波动数据，使用AI工具生成未来3个月的主生产计划，并对比人工方案的差异。
案例：某汽车零部件厂通过LSTM模型预测需求，计划准确率提升25%，并实现插单场景的秒级响应。
输出工具：AI排产公式下的《主生产计划》
解决问题：解决人工计划主观性强、响应速度慢的问题。
第三章：AI 驱动人员需求计划与培训计划
知识点：人力需求预测方法（工作量分析法、技能矩阵）、AI驱动的培训路径设计（基于岗位能力缺口）、动态排班优化、AI快速生成精准人力需求计划的逻辑（主计划数据→技能匹配→缺口分析）。
讲授方式：案例拆解+工具模拟（如输入产线效率数据生成人力需求热力图）。
练习：根据某车间产能数据，设计AI驱动的月度排班方案，并模拟技能缺口自动生成培训计划。
案例：某机械制造厂通过AI分析技能缺口，培训效率提升30%，人力浪费减少18%。
输出工具：AI 生成的《人员招聘计划》、《多能工培训计划》
解决问题：避免人力浪费与技能不匹配导致的效率瓶颈。
第四章：AI 驱动途程计划
知识点：工艺路线优化（最短路径、瓶颈工位识别）、AI实时监控与动态调整（设备异常、工艺变更）、多品种混线生产的途程规划、AI制作途程计划的核心目标（标准化文件输出时间与质量控制）
讲授方式：算法演示、 工厂仿真系统操作
练习：在仿真系统中调整工艺参数，观察AI如何优化生产路径，并生成标准化工艺文件（如SOP、BOM）。
案例：某注塑工厂通过AI优化模具切换顺序，换模时间减少40%，工艺文件输出效率提升50%。
输出工具：AI 生成的《途程计划》
解决问题：解决传统途程计划僵化、无法适应突发变化的问题。
第五章：AI 驱动精准库存管理
知识点：安全库存计算模型、AI缺料预警（基于BOM与供应链数据）、库存周转率优化、AI完成物料ABC分类的逻辑（消耗频次、价值权重）、不同存货的管理策略（A类高频监控、C类简化管理）。
讲授方式：数据建模+工具实操（如输入物料消耗数据生成库存预警报告）。
练习：针对某物料的季节性波动，设计AI驱动的动态补货策略，并生成ABC分类报告。
案例：某食品厂通过AI预测原料需求，库存成本降低18%，呆滞库存减少60%。
输出工具：生成自己的智能库存管理系统、支持ABC分类与策略推荐
解决问题：减少库存积压与缺料停线风险。
第六章：AI 驱动供商管理与采购计划
知识点：供应商绩效AI评估模型（交货准时率、质量合格率）、采购需求协同预测、风险预警（如原材料价格波动）、AI数据分析在供应商管理中的应用（历史数据挖掘→评分模型→分级管理）。
讲授方式：案例推演+工具操作（如模拟供应商评分并生成采购建议）。
练习：根据供应商历史数据，制定AI驱动的年度采购策略，并模拟价格波动场景的风险应对。
案例：某化工厂通过AI筛选优质供应商，采购成本下降12%，交货准时率提升20%。
输出工具：供应商智能管理
解决问题：打破采购信息孤岛，提升供应链协同效率。
第七章：AI 驱动生产排程
知识点：高级排程算法（遗传算法、模拟退火）、多目标优化（设备利用率、交货期）、插单与急单的智能响应、AI分析产线现状数据（设备状态、工单进度）生成合理排程的逻辑。
讲授方式：算法对比分析+排程工具实战（如紧急订单插入后的动态调整）。
练习：在排程系统中模拟设备故障，观察AI如何重新分配任务，并生成排程优化报告。
案例：某半导体厂通过AI动态排程，设备利用率提升22%，订单延误率降低35%。
输出工具：智能排程（甘特图可视化）
解决问题：解决传统排程僵化、无法应对复杂扰动的问题。
第八章：AI 驱动生产运营数据分析
知识点：生产运营KPI体系（OEE、DTD）、根因分析（决策树、关联规则）、AI驱动的实时监控与异常预警、AI快速产能分析（历史数据→瓶颈识别→优化建议）、AI提前识别计划风险点（如物料短缺概率、设备故障预测）。
讲授方式：全流程实战（从数据采集到生成分析报告）。
练习：基于某产线实时数据，使用AI工具诊断效率瓶颈，并生成风险预警清单。
案例：某纺织厂通过AI分析设备日志，故障停机时间减少35%，产能利用率提升15%。
输出工具：生产运营智能分析平台（支持自定义看板与风险地图）。
解决问题：避免数据分析滞后，实现问题实时定位与闭环管理。

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