本课程全程围绕一个三篇章完整逻辑展开：前期识别诊断问题、中期分析深挖根因、后期制定并维持改善方案；每个方法工具后均紧跟 AI 应用、案例演练与课堂实战。
思考导入 AI 时代的问题解决新范式
从“经验直觉”到“方法论 + AI”双轮驱动的问题解决
结构化问题解决全流程地图：现状识别 → 原因分析 → 改善维持
AI 在问题解决各环节的定位与边界
AI 应用：用 AI 生成本组织常见问题类型清单，帮助建立系统化的问题解决视野
案例演练：导师演示：用 AI 与经典方法论结合，把一个真实模糊问题走通全流程
课堂实战：描述自己带来的真实问题，并说明其所属阶段
第一篇章（前期） 问题现状的识别与诊断
问题识别与选题
从异常、抱怨、指标波动中发现潜在问题
问题的重要度排序与选题界定
AI 应用：用 AI 汇总同类异常与投诉，辅助识别高频、高影响的问题并排序
案例演练：某企业从客户投诉与报表波动中，用 AI 辅助识别出优先改善的关键问题
课堂实战：用 AI 从自己身边的现象中列出 3 个候选问题并按影响排序，选出本组实战题目
问题描述（5W2H）与目标设定
用 5W2H 把问题描述得具体、清晰、可衡量
设定 SMART 化的改善目标
AI 应用：用 AI 根据一段模糊描述，补全 5W2H 各要素并生成规范的问题说明与可衡量目标
案例演练：导师演示：把“最近质量总出问题”这句模糊表述，用 5W2H + AI 写成清晰的问题定义
课堂实战：用 5W2H + AI 把本组问题写成一句清晰、可衡量的问题说明
现状调查与数据收集
分层法 / 检查表 / 直方图 的数据收集与组织
用数据客观把握问题的范围与严重程度
AI 应用：用 AI 设计数据收集表、对收集到的数据进行分层汇总并输出直方图等可视化
案例演练：某小组用 AI 快速完成对一批现状数据的分层统计与异常分布呈现
课堂实战：用 AI 对本组问题的现状数据做分层统计并生成可视化
现状流程扫描
梳理问题所在的业务流程 / 作业流程
识别流程中的断点、瓶颈与浪费
AI 应用：用 AI 依据流程描述生成现状流程图，辅助识别问题集中的环节
案例演练：用 AI 把一个模糊的业务描述整理成清晰的现状流程图并标记问题环节
课堂实战：用 AI 绘制本组问题相关的现状流程并标出可疑环节
第二篇章（中期） 问题原因的分析与深挖
原因头脑风暴与因果图（鱼骨图）
团队发散、从人机料法环测等维度找原因
用因果图（鱼骨图）把可能原因系统呈现
AI 应用：用 AI 根据问题设定生成鱼骨图主干与候选原因，辅助团队发散补充
案例演练：某团队用 AI 辅助搭建鱼骨图，快速覆盖各维度可能原因
课堂实战：用 AI 为本组问题生成鱼骨图候选原因，小组补充并归类
根因分析（5Why 追问与问题树）
用 5Why 逐层追问直至根本原因
问题树的结构化拆解与逻辑归纳
AI 应用：用 AI 辅助 5Why 逐层追问、构建问题树，并提示追问方向以免跳步
案例演练：导师演示：对一个真实质量问题用 5Why + AI 挖到根本原因
课堂实战：对本组问题的一条可能原因，用 5Why + AI 完成三层以上追问
数据验证与关键少数（柏拉图 / 对比分析）
用柏拉图识别贡献最多的关键少数原因
用对比分析 / 散点图验证原因与问题的相关性
AI 应用：用 AI 基于数据自动生成柏拉图、散点图并给出“抓关键少数”的解读
案例演练：用 AI 从质量缺陷数据自动排序生成柏拉图，锁定最大影响项
课堂实战：用 AI 为本组数据生成柏拉图，找出贡献最大的前 2~3 项
根因确认与排除
通过验证把“可能原因”收敛到“真因”
用排除法、现场验证锁定根本原因
AI 应用：用 AI 编制原因验证 / 排除的检查清单与验证方案
案例演练：某小组用 AI 辅助设计验证方案，排除无关因素、锁定真因
课堂实战：用 AI 为本组候选原因设计一个可操作的验证 / 排除方案
第三篇章（后期） 改善方案的制定与维持
对策发散与创造性思考
针对根因发散对策，突破思维定式
用头脑风暴、类比、逆向思维等产生多条候选对策
AI 应用：用 AI 针对每个根因生成多条备选对策，并跳出常规给出创意方案
案例演练：某团队用 AI 为根因生成数条常规与创新对策，扩大了方案空间
课堂实战：用 AI 为本组根因生成 5 条以上候选对策并作补充
方案评估与选择
用可行性 / 效果 / 成本 / 风险维度评估方案
用决策矩阵辅助选出最优方案组合
AI 应用：用 AI 建立方案评估矩阵，对多方案打分并输出选择建议
案例演练：用 AI 对候选方案做多维度评估矩阵，选出投入产出最优的组合
课堂实战：用 AI 对本组多个对策建立评估矩阵，选出最优方案
实施计划（5W2H 行动计划 / 甘特图）
把方案转化为可执行的行动计划
用甘特图管理进度、责任与里程碑
AI 应用：用 AI 从方案生成 5W2H 行动计划与甘特图，明确责任人、节点与风险
案例演练：某小组用 AI 把改善方案拆成带责任人和节点的实施甘特图
课堂实战：用 AI 为本组方案生成一份 5W2H 行动计划与甘特图
效果验证与确认
用前后对比数据验证改善是否达成目标
确认效果并识别可能的副作用