持续实践,向内探索。

我是 Louie,一名制造业从业者,拥有15年整车制造经验。

Louie 的卡通人物形象

来时的路

生产线-设备维修-精益生产-工业工程-企业培训-智能制造(转型中)

2012-2015

上汽通用汽车

从生产线走向精益生产

车身生产线-总装生产线-总装设备维修-总装精益生产

2015-2019

沃尔沃汽车

从精益生产走向工业工程

工厂精益生产-工厂精益内训-工厂工业工程

2019-至今

华晨宝马汽车

从工业工程走向智能制造

冲压工业工程-公司MTM培训-集团MTM培训-智能制造(转型中)

持续关注

01

制造业AI项目落地

开发MTM AI Copilot,根据过程的文字描述,自动生成MTM分析代码与标准时间;建设工时分析RAG知识库,涵盖MTM、REFA、Work Sampling三大方法。持续学习和应用AI,探索能够解决工业现场实际问题的产品。

过程描述-AI分析-代码生成-标准时间

02

精益生产方法论

拥有通用GM-GMS、沃尔沃VCMS和宝马VPS三套汽车制造精益生产体系的实践经验,关注建厂-投产-运营全过程的体系建设、精益工具落地与全员精益思维塑造。

体系建设-工具部署-现场实践-思维塑造

03

工业工程数字化

利用ema仿真软件开展工位和产线分析,快速验证规划与改善方案,提高方案验证和现场改善效率;探索测力手套在人机工程评估中的应用,解决传统评估中的数据采集难点。

数据采集-数字仿真-方案验证-现场改善

04

系统学习与知识分享

通过系统化课程持续补全知识结构、拓展专业边界,并将学习和实践过程中形成的方法、经验与思考整理成文章,持续对外分享。

系统学习-实践验证-经验沉淀-公开分享

思考逻辑

发现异常-分析原因-制定方案-验证效果-沉淀标准

  1. 01

    判断异常

    结合既有经验、标准数据与现场观察捕捉细节。当发现异常,或判断存在潜在风险时,定义问题并开启分析。

  2. 02

    分析原因

    梳理问题产生的可能原因,沿不同支线逐项分析,从表面现象持续深挖,寻找潜在原因,最后结合证据形成综合判断。

  3. 03

    制定方案

    围绕分析结果,评估可能受到影响的因素与范围,罗列可实施的举措,比较效果、成本、风险与实施条件,按照优先级确定最优方案。

  4. 04

    验证闭环

    在设定的周期内持续监测问题与相关指标。方案有效,则记录问题表象、分析过程和解决方案,并将有效经验标准化;问题仍然出现,则返回原因分析与方案制定阶段,调整思路后再次验证。

建站初衷

小时候刚接触互联网那会儿,我就想成为一名“站长”,拥有一个属于自己的网站。然而,多年过去,我经过多次尝试,却始终被技术门槛挡在门外。

直到新时代到来,随着人工智能的发展,一个人不必再精通所有技术,也能在人工智能的协作下完成网站的设计与搭建。于是,我终于圆了儿时的梦,建起了这个网站。

“欲买桂花同载酒,终不似少年游。”

网站上线的那天,我却再没有当年那份纯粹的憧憬。一丝失落并未让我消沉,反而让我更加笃定:年龄从来不是枷锁,任何时候,开始学习新知识,为以后的人生再次出发,都不算晚。

所以,这里会存放我的记忆:心路历程、经验复盘、学习思考,以及琐碎的日常;也会持续整理制造业实践、工具应用、方法解读与专业知识。

我没有为网站预设某类固定的读者。它写给曾与我同路的人、走过相似路径的人,也写给偶然路过、恰好对某段文字产生共鸣的人。若这里的一篇文章、一种方法或一段思考,能为你带来一丝启发或共鸣,那我的网站也就有了它真正的意义。