引言：从优化到智能，推进办的使命升级

在今天的商业环境中，数字化浪潮已不再是选择题，而是生存的关键。对于已经成功推行 精益六西格玛（Lean Six Sigma, LSS） 的企业而言，精益推进办无疑是流程改进与变革管理的核心引擎。然而，面对人工智能（AI）这一颠覆性技术，精益推进办的职能必须升级。

AI卓越中心（AI CoE）是企业集中AI资源、标准化实践、确保项目与核心战略对齐的中央协调机构。本文将论证，将现有的精益推进办升级为AI CoE，不仅可行，更是利用既有优势、加速企业AI成熟度的[敏感词]效路径。精益推进办赋能后的AI CoE，将肩负起AI战略制定、工具推广、知识管理和跨部门协作的重任，从而实现资源优化、风险降低和创新加速。

精益推进办：转型AI CoE的独特优势

成功的AI项目需要技术能力，更需要成熟的项目管理体系和深入的业务理解。这正是精益推进办的核心竞争力，使其成为AI CoE的[敏感词]“胚胎”。

1. 项目管理和治理的完美契合

精益推进办已经深度掌握DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 或 DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify) 等结构化项目推进框架。

• AI项目的结构化保障： AI项目本质上也是一种高级分析驱动的改进项目。精益推进办可以利用DMAIC框架确保：

• D（定义）： AI项目聚焦于解决清晰的业务问题，而非盲目追逐技术。

• M & A（测量与分析）： 确保数据质量（Data Quality）和结果的可测量性，为AI模型提供可靠的基线。

• I & C（改进与控制）： 将AI模型部署后的流程标准化，并通过控制图等工具持续监控模型性能和业务效益。
  

2. 深入骨髓的数据驱动文化

精益六西格玛的核心是数据驱动的决策。精益推进办已建立了严格的KPI体系、财务收益评估和流程数据收集机制。这种文化基因与AI的本质需求高度一致。

• 加速数据准备： 精益团队熟悉关键过程变量（KPV）和关键产出变量（KPO），能够迅速识别、清洗和整理AI所需的训练数据。

• 确保商业价值： 精益推进办不会允许“黑箱”项目存在。他们将确保每个AI模型都直接关联到减少浪费、降低变异或提高效率的财务收益，从而保障投资回报率（ROI）。

3. 卓越的变革管理能力

AI技术落地[敏感词]的阻力往往不是技术本身，而是员工的接受度。精益推进办擅长通过培训、沟通和消除抗拒，成功推行复杂的流程变革。

• 降低AI应用阻力： 精益推进办的黑带大师和绿带是天然的AI“布道师”，能够将复杂的AI原理转化为业务人员易懂的语言，并设计出高效的AI应用培训，确保AI工具的采纳率。
  

转型路径：LSS严谨性赋能AI治理

精益推进办赋能转型AI CoE应是一个有计划、分阶段的渐进过程，而非颠覆式革命。

阶段1：评估与规划

首先，精益推进办需利用其评估能力（类似于项目选择标准）来盘点自身的AI资源，包括现有员工的数据素养和所需的AI工具集。明确AI CoE的使命——“利用智能技术，放大LSS的改进成果”。

阶段2：组织重构与治理框架

这是转型的核心。精益推进办应主动整合外部AI专家（数据科学家、AI工程师），与内部的黑带大师、流程专家形成混合团队。更重要的是，建立AI治理框架，将LSS的项目筛选与AI项目的伦理、风险和可解释性指南相结合，确保合规与稳健。

阶段3：能力建设与孵化

精益推进办应立刻启动双向赋能：

• LSS人员AI化： 为黑带大师提供机器学习基础和AI工具使用培训，使他们能像选择统计工具一样选择AI算法。

• AI人员LSS化： 为AI专家提供精益思维和流程优化训练，确保他们开发出的模型真正能落地到生产流程。

阶段4：运营与优化

在运营阶段，AI CoE将扮演“精益加速器”的角色。所有AI项目都将像LSS项目一样被严格监控、定期评审，并将其成果固化为新的智能标准作业。

预期收益：精益+AI的倍增效应

将精益推进办赋能为AI CoE，能为企业带来超越单一改进模式的倍增效应：

1. [敏感词]化ROI，小化“黑箱”风险： LSS的严谨性保证AI项目从一开始就聚焦于高价值、可量化的痛点，避免了AI试点项目常见的“技术炫技”但无商业价值的困境，大大降低了项目失败率。

2. 实现超乎想象的流程突破： 过去，LSS受限于线性分析和假设检验。AI（如深度学习）能够发现人眼和传统统计学无法发现的复杂关系和隐藏模式，助力企业实现下一代流程能力（如制造业中的零次品预测、服务业中的实时客户意图识别）。

3. 人才复合化，知识复用： 转型后的AI CoE成为企业复合型人才的摇篮，通过中央化的知识管理平台，实现AI模型、数据管道和[敏感词]实践在不同业务部门间的快速复用，避免重复投资。

案例参考： 某全球汽车零部件制造商在将精益推进办升级为AI CoE后，启动了“智能质量控制”项目。AI CoE利用其DMAIC的项目框架，将预测性维护模型与精益的换模快速切换（SMED）相结合，在短短一年内，不仅将设备计划外停机时间减少了35%，还实现了生产效率 20% 的综合提升。

结论与建议

精益六西格玛是流程管理的地基，而AI是能够将这座地基推向云端的强大助推器。精益推进办承担AI CoE的角色，是企业在数字化时代维持竞争优势的自然演进。

我们建议企业立即采取以下行动：

1. 获得高层支持： 将精益推进办赋能为AI CoE视作公司级的战略项目，并确保高层在资金和跨部门协作上提供全面支持。

2. 启动试点项目： 挑选1-2个数据基础好、业务价值清晰的领域，让LSS黑带与外部AI专家组成试点团队，通过实践来证明AI CoE模式的有效性。

3. 强化跨界协作： 促进AI CoE与IT、业务部门的深度集成，将“精益思维”和“AI能力”同时嵌入到每个新项目中。

精益推进办的未来，在于智能。这场转型不是放弃过去，而是利用多年积累的严谨性，去拥抱更广阔的智能未来。

（来源：科理咨询）