引言：從優(yōu)化到智能，推進辦的使命升級

在今天的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)字化浪潮已不再是選擇題，而是生存的關鍵。對于已經(jīng)成功推行 精益六西格瑪（Lean Six Sigma, LSS） 的企業(yè)而言，精益推進辦無疑是流程改進與變革管理的核心引擎。然而，面對人工智能（AI）這一顛覆性技術，精益推進辦的職能必須升級。

AI卓越中心（AI CoE）是企業(yè)集中AI資源、標準化實踐、確保項目與核心戰(zhàn)略對齊的中央?yún)f(xié)調機構。本文將論證，將現(xiàn)有的精益推進辦升級為AI CoE，不僅可行，更是利用既有優(yōu)勢、加速企業(yè)AI成熟度的[敏感詞]效路徑。精益推進辦賦能后的AI CoE，將肩負起AI戰(zhàn)略制定、工具推廣、知識管理和跨部門協(xié)作的重任，從而實現(xiàn)資源優(yōu)化、風險降低和創(chuàng)新加速。

精益推進辦：轉型AI CoE的獨特優(yōu)勢

成功的AI項目需要技術能力，更需要成熟的項目管理體系和深入的業(yè)務理解。這正是精益推進辦的核心競爭力，使其成為AI CoE的[敏感詞]“胚胎”。

1. 項目管理和治理的完美契合

精益推進辦已經(jīng)深度掌握DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 或 DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify) 等結構化項目推進框架。

• AI項目的結構化保障： AI項目本質上也是一種高級分析驅動的改進項目。精益推進辦可以利用DMAIC框架確保：

• D（定義）： AI項目聚焦于解決清晰的業(yè)務問題，而非盲目追逐技術。

• M & A（測量與分析）： 確保數(shù)據(jù)質量（Data Quality）和結果的可測量性，為AI模型提供可靠的基線。

• I & C（改進與控制）： 將AI模型部署后的流程標準化，并通過控制圖等工具持續(xù)監(jiān)控模型性能和業(yè)務效益。
  

2. 深入骨髓的數(shù)據(jù)驅動文化

精益六西格瑪?shù)暮诵氖?strong>數(shù)據(jù)驅動的決策。精益推進辦已建立了嚴格的KPI體系、財務收益評估和流程數(shù)據(jù)收集機制。這種文化基因與AI的本質需求高度一致。

• 加速數(shù)據(jù)準備： 精益團隊熟悉關鍵過程變量（KPV）和關鍵產(chǎn)出變量（KPO），能夠迅速識別、清洗和整理AI所需的訓練數(shù)據(jù)。

• 確保商業(yè)價值： 精益推進辦不會允許“黑箱”項目存在。他們將確保每個AI模型都直接關聯(lián)到減少浪費、降低變異或提高效率的財務收益，從而保障投資回報率（ROI）。

3. 卓越的變革管理能力

AI技術落地[敏感詞]的阻力往往不是技術本身，而是員工的接受度。精益推進辦擅長通過培訓、溝通和消除抗拒，成功推行復雜的流程變革。

• 降低AI應用阻力： 精益推進辦的黑帶大師和綠帶是天然的AI“布道師”，能夠將復雜的AI原理轉化為業(yè)務人員易懂的語言，并設計出高效的AI應用培訓，確保AI工具的采納率。
  

轉型路徑：LSS嚴謹性賦能AI治理

精益推進辦賦能轉型AI CoE應是一個有計劃、分階段的漸進過程，而非顛覆式革命。

階段1：評估與規(guī)劃

首先，精益推進辦需利用其評估能力（類似于項目選擇標準）來盤點自身的AI資源，包括現(xiàn)有員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和所需的AI工具集。明確AI CoE的使命——“利用智能技術，放大LSS的改進成果”。

階段2：組織重構與治理框架

這是轉型的核心。精益推進辦應主動整合外部AI專家（數(shù)據(jù)科學家、AI工程師），與內部的黑帶大師、流程專家形成混合團隊。更重要的是，建立AI治理框架，將LSS的項目篩選與AI項目的倫理、風險和可解釋性指南相結合，確保合規(guī)與穩(wěn)健。

階段3：能力建設與孵化

精益推進辦應立刻啟動雙向賦能：

• LSS人員AI化： 為黑帶大師提供機器學習基礎和AI工具使用培訓，使他們能像選擇統(tǒng)計工具一樣選擇AI算法。

• AI人員LSS化： 為AI專家提供精益思維和流程優(yōu)化訓練，確保他們開發(fā)出的模型真正能落地到生產(chǎn)流程。

階段4：運營與優(yōu)化

在運營階段，AI CoE將扮演“精益加速器”的角色。所有AI項目都將像LSS項目一樣被嚴格監(jiān)控、定期評審，并將其成果固化為新的智能標準作業(yè)。

預期收益：精益+AI的倍增效應

將精益推進辦賦能為AI CoE，能為企業(yè)帶來超越單一改進模式的倍增效應：

1. [敏感詞]化ROI，最小化“黑箱”風險： LSS的嚴謹性保證AI項目從一開始就聚焦于高價值、可量化的痛點，避免了AI試點項目常見的“技術炫技”但無商業(yè)價值的困境，大大降低了項目失敗率。

2. 實現(xiàn)超乎想象的流程突破： 過去，LSS受限于線性分析和假設檢驗。AI（如深度學習）能夠發(fā)現(xiàn)人眼和傳統(tǒng)統(tǒng)計學無法發(fā)現(xiàn)的復雜關系和隱藏模式，助力企業(yè)實現(xiàn)下一代流程能力（如制造業(yè)中的零次品預測、服務業(yè)中的實時客戶意圖識別）。

3. 人才復合化，知識復用： 轉型后的AI CoE成為企業(yè)復合型人才的搖籃，通過中央化的知識管理平臺，實現(xiàn)AI模型、數(shù)據(jù)管道和[敏感詞]實踐在不同業(yè)務部門間的快速復用，避免重復投資。

案例參考： 某全球汽車零部件制造商在將精益推進辦升級為AI CoE后，啟動了“智能質量控制”項目。AI CoE利用其DMAIC的項目框架，將預測性維護模型與精益的換?？焖偾袚Q（SMED）相結合，在短短一年內，不僅將設備計劃外停機時間減少了35%，還實現(xiàn)了生產(chǎn)效率 20% 的綜合提升。

結論與建議

精益六西格瑪是流程管理的地基，而AI是能夠將這座地基推向云端的強大助推器。精益推進辦承擔AI CoE的角色，是企業(yè)在數(shù)字化時代維持競爭優(yōu)勢的自然演進。

我們建議企業(yè)立即采取以下行動：

1. 獲得高層支持： 將精益推進辦賦能為AI CoE視作公司級的戰(zhàn)略項目，并確保高層在資金和跨部門協(xié)作上提供全面支持。

2. 啟動試點項目： 挑選1-2個數(shù)據(jù)基礎好、業(yè)務價值清晰的領域，讓LSS黑帶與外部AI專家組成試點團隊，通過實踐來證明AI CoE模式的有效性。

3. 強化跨界協(xié)作： 促進AI CoE與IT、業(yè)務部門的深度集成，將“精益思維”和“AI能力”同時嵌入到每個新項目中。

精益推進辦的未來，在于智能。這場轉型不是放棄過去，而是利用多年積累的嚴謹性，去擁抱更廣闊的智能未來。

（來源：科理咨詢）