Kaizen & Lean Change Makers Academy

Wprowadzenie do filozofii Kaizen™ i Lean – od historii i genezy po praktyczne zastosowanie zasad ciągłego doskonalenia w organizacji. Uczestnicy poznają podstawowe pojęcia Muda, Mura, Muri oraz rolę lidera i pracowników w budowaniu kultury doskonalenia. Podczas warsztatów nauczą się obserwować procesy metodą Gemba Walk, identyfikować straty i stosować podejście A3 Problem Solving oparte na cyklu PDCA. Zdobędą praktyczne doświadczenie w organizacji miejsca pracy w modelowej fabryce według zasad 5S. Moduł kończy się warsztatem poświęconym analizie przypadków transformacji firm w duchu Kaizen™ – z naciskiem na wdrażanie usprawnień metodą „małych kroków” i angażowanie pracowników w codzienne doskonalenie.

Moduł poświęcony budowaniu kultury codziennego doskonalenia w oparciu o zasady Daily Kaizen™. Uczestnicy poznają cztery poziomy doskonalenia – od podstawowego usprawniania zadań po zaawansowane rozwiązywanie problemów w zespołach. Zajęcia rozwijają umiejętność prowadzenia codziennych spotkań operacyjnych (Daily Management), analizy procesów w ramach Gemba Walk oraz tworzenia i wykorzystania tablic wizualnych do monitorowania KPI. Podczas warsztatów uczestnicy pracują w grupach nad analizą rzeczywistych problemów, opracowują wnioski i usprawnienia, wykorzystując narzędzia takie jak 5x Dlaczego, Diagram Ishikawy oraz A3 Problem Solving. Moduł kształtuje praktyczne nawyki ciągłego doskonalenia i współpracy w zespołach.

Moduł poświęcony kompleksowej analizie przepływu materiałów i informacji w organizacji. Uczestnicy poznają technikę Value Stream Analysis – kluczowe narzędzie do identyfikacji strat, wąskich gardeł i możliwości usprawnień w procesach. Podczas zajęć omawiane są wskaźniki QCDM (Quality, Cost, Delivery, Motivation) jako podstawa oceny efektywności działań oraz sposoby eliminacji strat, redukcji kosztów i skracania czasu cyklu. 
W części praktycznej uczestnicy samodzielnie mapują stan obecny procesów, analizują przepływy i zapasy, a następnie projektują mapę stanu przyszłego. Uczą się planować wdrożenie usprawnień i priorytetyzować działania, aby osiągnąć wymierne efekty operacyjne.

Moduł końcowy poświęcony strategicznemu wymiarowi filozofii Kaizen™ i jej zastosowaniu jako narzędzia budowania trwałej przewagi konkurencyjnej. Uczestnicy uczą się planowania strategicznego w warunkach zmienności i niepewności oraz wdrażania przełomowych celów w oparciu o metodę Hoshin Kanri. Zajęcia obejmują analizę otoczenia organizacji, identyfikację priorytetów strategicznych i mapowanie wartości na poziomie całej firmy. Omówione zostają także poziomy Kaizen™ – Daily, Value Stream, Transformation – oraz ich rola w tworzeniu kultury ciągłego doskonalenia. Podczas warsztatów uczestnicy projektują długoterminowe plany działań, tworzą wizualizacje strategii i inicjatyw doskonalących oraz uczą się angażować liderów i zespoły w proces trwałego rozwoju organizacji.

1. WPROWADZENIE DO LEAN

• Kultura Lean oraz jej znaczenie w rozwoju organizacji.
• Wartości jako fundament organizacji
• Zarządzanie procesem w oparciu o fakty i dane

2. ZESPOŁOWE DOSKONALENIE

• Identyfikacja źródeł strat w procesie i ich wpływu na wynik
• Wspólne projektowanie usprawnień w oparciu o fakty i dane
• Szybkie wdrażanie zmian w procesie oraz ocena ich skutków

3. WSPARCIE NARZĘDZI LEAN

• Procesy: 5S, System Pull (Kanban), One Piece Flow, Poka-Yoke
• System Zarządzania: Wizualne Zarządzanie Wynikami
• Zespoły: Standaryzacja Metody Pracy

4. WARSZTAT PRAKTYCZNY – GRA SYMULACYJNA FSU

• Doświadczenie działania procesu tradycyjnego i Lean w praktyce
• Zbalansowanie i usprawnienie całego procesu realizacji zamówień klienta
• Analiza efektów zmian – wpływ usprawnień na wynik całego procesu

OCZEKIWANE REZULTATY:

• Poznanie metod i narzędzi Lean Management
• Nauka się jak identyfikować i eliminować marnotrawstwa
• Wiedza na temat zasad systematycznego wykorzystania narzędzi wizualnych w przepływie materiału i informacji
• Rozwinięcie umiejętności usprawniania procesów
• Utrwalenie postaw pozytywnego nastawienia zespołu do zmian
• Obserwacja wpływu zmian na efektywność i jakość procesu
• Wiedza o sposobach budowania przepływu i eliminacji wąskich gardeł

1. WPROWADZENIE – ROLA LIDERA LEAN

• Kluczowe role w kulturze Lean i systemie Ciągłego Doskonalenia
• Lean Leadership – przywództwo oparte na szacunku i rozwoju ludzi
• Metody angażowania i motywowania pracowników w działania doskonalące

2. DOSKONALENIE PROCESÓW I PRZEPŁYWU

• Mapowanie procesów międzydziałowych metodą Makigami
• Wizualne monitorowanie zmian w procesach
• Kamishibai, czyli jak upraszczać audyty i wdrażać nowe standardy

3. DOSKONALENIE PRACY ZESPOŁÓW

• Tworzenie i wdrażanie standardów pracy zespołowej
• Matryca kompetencji – planowanie rozwoju i zarządzanie potrzebami organizacji
• TWI – rozwój kompetencji poprzez instruktaż i doskonalenie metod pracy

4. WARSZTAT PRAKTYCZNY

• Warsztat: Mapowanie Procesu metodą Makigami wraz audytem Kamishibai
• Opracowanie Matrycy Kompetencji dla Zespołu
• Opracowanie Dokumentacji szkoleniowej z wykorzystaniem Arkusza Podziału Pracy

OCZEKIWANE REZULTATY:

• Zrozumienie roli lidera Lean w rozwoju procesów i ludzi
• Umiejętność prowadzenia mapowania procesów międzydziałowych
• Umiejętność tworzenia i wdrażania standardów pracy
• Zdolność budowy i wykorzystania matrycy kompetencji w praktyce
• Umiejętność budowy Arkusza Podziału Pracy wg zasad TWI
• Umiejętność Analizy metod pracy według zasad TWI

Pierwszy dzień poświęcony jest zrozumieniu, czym jest sztuczna inteligencja w praktyce – bez żargonu technicznego, za to z dużą liczbą przykładów z przemysłu i usług. Celem dnia jest zbudowanie wspólnego języka i świadomości, jak AI realnie wspiera Kaizen, Lean i proces ciągłego doskonalenia.

Omówione zostaną rzeczywiste wdrożenia AI m.in. w:

• fabrykach samochodowych, papieru i żywności,
• energetyce (ciepłownictwo),
• kancelariach prawnych,
• sprzedaży hurtowej i detalicznej,
• działach obsługi klienta i automatyzacji biur,
• przemyśle chemicznym.

Każdy przykład zakończony będzie moderowaną dyskusją, w której uczestnicy analizują:

• jakie były cele wdrożenia,
• jakie przyniosło efekty,
• jak podobne rozwiązania mogłyby znaleźć zastosowanie w ich branży.

Program:

1. Wprowadzenie do AI w przemyśle i usługach – czym AI jest w praktyce i jak różni się od automatyzacji czy klasycznej analizy danych.
2. 5 kluczowych obszarów zastosowania AI w przemyśle:

• Predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance)
• Prognozowanie awarii sprzętu, zapobieganie nieplanowanym przestojom, filtrowanie i priorytetyzacja alarmów.
• Integracja z systemami: IoT, SCADA, MES, CMMS.
• Efekty: mniej przestojów, niższe koszty, dłuższa żywotność maszyn, lepsze zarządzanie zasobami.
• Optymalizacja produkcji
• Redukcja odpadów, zwiększenie efektywności, wsparcie decyzji opartych na danych.
• Integracja z: IoT, MES, ERP.
• Kontrola jakości
• Inspekcja wizualna (wizja komputerowa), wykrywanie anomalii akustycznych, analiza przyczyn źródłowych, zapewnienie stałej jakości.
• AI w energetyce
• Prognozowanie zapotrzebowania na energię (np. ciepłownictwo), równoważenie źródeł odnawialnych i konwencjonalnych, optymalizacja strategii tradingowych, redukcja strat energii.
• Agenci AI w praktyce biznesowej i przemysłowej
• Interakcja w stylu ChatGPT z systemami przemysłowymi (SCADA, MES, CMMS).
• Asystent AI wyszkolony na danych i dokumentach firmy.
• Bieżące analizy i automatyzacja powtarzalnych zadań.
• Współpraca agentów z innymi systemami i zespołami w organizacji.

3. Jak wygląda proces wdrożenia AI – etapy, analiza kosztów, ocena ROI, zarządzanie zmianą.
4. Analiza case studies z różnych branż – wspólna refleksja nad wynikami wdrożeń i możliwymi adaptacjami.

Dzień 1 to część teoretyczna modułu, uzupełniona moderowanymi dyskusjami i inspiracjami do pracy koncepcyjnej.

Drugi dzień ma charakter warsztatowy. Uczestnicy – indywidualnie lub w grupach – opracowują własny pomysł zastosowania AI w konkretnym kontekście (swojej firmie lub w środowisku symulowanym). Zajęcia prowadzone są z mentoringiem praktyków wdrażających AI w różnych branżach.

Program:

1. Podział na grupy i wybór obszaru problemowego.
2. Identyfikacja problemu / wyzwania możliwego do rozwiązania za pomocą AI.
3. Opracowanie koncepcji rozwiązania i zarysu architektury.
4. Wstępne oszacowanie kosztów i ROI.
5. Refleksja nad zmianą organizacyjną towarzyszącą wdrożeniu AI.
6. Mentoring indywidualny – dopracowanie pomysłów pod kątem praktycznego wdrożenia.

Dzień kończy się wspólnym podsumowaniem, w którym uczestnicy dzielą się wnioskami i rekomendacjami dla własnych środowisk biznesowych.

Oczekiwane rezultaty:

Uczestnicy:

• zrozumieją, jak AI wspiera procesy Kaizen i Lean w praktyce,
• poznają rzeczywiste wdrożenia AI w przemyśle i usługach,
• nauczą się analizować wartość i efekty zastosowań AI,
• opracują koncepcyjny projekt wdrożenia AI w swojej organizacji,
• nauczą się unikać błędów fragmentarycznego podejścia do cyfryzacji,
• zyskają zdolność rozumienia języka dostawców technologii i przekształcania go w język biznesu,
• będą przygotowani do rozmów o kosztach, ryzykach i ROI projektów AI.

Al dla liderów innowacji: optymalizacja, automatyzacja procesów – warsztat koncepcyjny z mentoringiem. Cz.2. (8 godz.) - partner byteLAKE UWSB

Część 2 odbywa się po 3-4 tygodniach przerwy, co daje uczestnikom czas na przeanalizowanie swoich pomysłów w kontekście realiów organizacyjnych. 
Celem jest przejście od koncepcji do planu wdrożenia i zrozumienie pełnego cyklu projektu AI – od potrzeby po uzasadnienie inwestycyjne.

Program:

1. Wprowadzenie i omówienie doświadczeń studentów po pierwszym zjeździe.

• Dyskusja nad reakcjami organizacji, barierami, wnioskami i inspiracjami.

2. Przegląd przykładów wdrożeń AI od strony korzyści biznesowych.

• Co zyskały konkretne przedsiębiorstwa po wdrożeniu AI (produktywność, koszty, decyzje, jakość).

3. Prezentacja koncepcji przez studentów / grupy.

• Analiza doświadczeń, konsultacje, wspólne dopracowanie pomysłów.

4. Symulacje kosztów i struktur inwestycji AI.

• Omówienie kosztów infrastruktury (serwerowej), oprogramowania, integracji, szkoleń i zarządzania zmianą.

5. Mentoring i praca w grupach – finalizacja koncepcji wdrożeniowych.
6. Podsumowanie i omówienie dobrych praktyk wdrożeniowych.

Oczekiwane rezultaty:

Uczestnicy:

• przeanalizują i dopracują swoje projekty wdrożeniowe AI,
• nauczą się oceniać koszty i strukturę inwestycji w rozwiązania AI,
• zrozumieją, jak planować proces wdrożenia w duchu Kaizen i Lean,
• poznają symulacje kosztowe wdrożeń w różnych branżach,
• będą umieli powiązać aspekty technologiczne z celami biznesowymi,
• przygotują finalny koncept wdrożenia AI gotowy do przedstawienia decydentom w organizacji.

Podsumowanie (efekty modułu AI dla liderów innowacji)

Korzyści dla studentów:

• Zyskają praktyczne rozumienie, jak wykorzystać AI do doskonalenia procesów.
• Poznają przykłady wdrożeń z wielu branż.
• Opracują własny pomysł na zastosowanie AI.
• Nauczą się rozmawiać o AI w języku biznesu i wartości, a nie technologii.
• Zdobędą umiejętność oceny kosztów, ryzyk i potencjalnych korzyści inwestycji w AI.

Umiejętności:

• Identyfikacja procesów nadających się do automatyzacji z użyciem AI.
• Planowanie wdrożeń AI w oparciu o zasady Kaizen i Lean.
• Komunikacja z dostawcami technologii AI w sposób świadomy i biznesowy.
• Ocena opłacalności i wpływu wdrożenia AI na procesy operacyjne.

Kompetencje techniczne i społeczne:

• Rozumienie znaczenia danych w podejmowaniu decyzji.
• Łączenie podejścia procesowego z narzędziami cyfrowymi i analitycznymi.
• Efektywna współpraca w interdyscyplinarnych zespołach wdrożeniowych.
• Postawa otwartości na zmiany i uczenia się w duchu Kaizen.

Część 2 odbywa się po 3-4 tygodniach przerwy, co daje uczestnikom czas na przeanalizowanie swoich pomysłów w kontekście realiów organizacyjnych. Celem jest przejście od koncepcji do planu wdrożenia i zrozumienie pełnego cyklu projektu AI – od potrzeby po uzasadnienie inwestycyjne.

Program:

1. Wprowadzenie i omówienie doświadczeń studentów po pierwszym zjeździe.

• Dyskusja nad reakcjami organizacji, barierami, wnioskami i inspiracjami.

2. Przegląd przykładów wdrożeń AI od strony korzyści biznesowych.

• Co zyskały konkretne przedsiębiorstwa po wdrożeniu AI (produktywność, koszty, decyzje, jakość).

3. Prezentacja koncepcji przez studentów / grupy.

• Analiza doświadczeń, konsultacje, wspólne dopracowanie pomysłów.

4. Symulacje kosztów i struktur inwestycji AI.

• Omówienie kosztów infrastruktury (serwerowej), oprogramowania, integracji, szkoleń i zarządzania zmianą.

5. Mentoring i praca w grupach – finalizacja koncepcji wdrożeniowych.
6. Podsumowanie i omówienie dobrych praktyk wdrożeniowych.

Oczekiwane rezultaty:

• przeanalizują i dopracują swoje projekty wdrożeniowe AI,
• nauczą się oceniać koszty i strukturę inwestycji w rozwiązania AI,
• zrozumieją, jak planować proces wdrożenia w duchu Kaizen i Lean,
• poznają symulacje kosztowe wdrożeń w różnych branżach,
• będą umieli powiązać aspekty technologiczne z celami biznesowymi,
• przygotują finalny koncept wdrożenia AI gotowy do przedstawienia decydentom w organizacji.

Podsumowanie (efekty modułu AI dla liderów innowacji)

Korzyści dla studentów:

• Zyskają praktyczne rozumienie, jak wykorzystać AI do doskonalenia procesów.
• Poznają przykłady wdrożeń z wielu branż.
• Opracują własny pomysł na zastosowanie AI.
• Nauczą się rozmawiać o AI w języku biznesu i wartości, a nie technologii.
• Zdobędą umiejętność oceny kosztów, ryzyk i potencjalnych korzyści inwestycji w AI.

Umiejętności:

• Identyfikacja procesów nadających się do automatyzacji z użyciem AI.
• Planowanie wdrożeń AI w oparciu o zasady Kaizen i Lean.
• Komunikacja z dostawcami technologii AI w sposób świadomy i biznesowy.
• Ocena opłacalności i wpływu wdrożenia AI na procesy operacyjne.

Kompetencje techniczne i społeczne:

• Rozumienie znaczenia danych w podejmowaniu decyzji.
• Łączenie podejścia procesowego z narzędziami cyfrowymi i analitycznymi.
• Efektywna współpraca w interdyscyplinarnych zespołach wdrożeniowych.
• Postawa otwartości na zmiany i uczenia się w duchu Kaizen.

Wprowadzenie do zarządzania wydajnością w produkcji

- Definicja i znaczenie KPI w kontekście strategii przedsiębiorstwa. 
- Dlaczego pomiar jest kluczowy dla sukcesu produkcyjnego? 
- Przegląd najważniejszych wyzwań w zarządzaniu produkcją. 
- Podstawowe zasady wyboru i definiowania KPI. 
- Typy KPI w produkcji: operacyjne, finansowe, jakościowe. 
- Jak unikać pułapek w stosowaniu KPI (np. zbyt wiele wskaźników, brak związku z celami).

Kluczowe KPI w produkcji i ich wpływ na wyniki

1. KPI wydajności i efektywności

OEE (Overall Equipment Effectiveness): 
- Definicja i elementy składowe (Dostępność, Wydajność, Jakość). 
- Metodyka obliczania i interpretacji OEE. 
- Studia przypadków i najlepsze praktyki w poprawie OEE.

Wykorzystanie Zdolności Produkcyjnych: 
- Pomiar i analiza wykorzystania maszyn i linii produkcyjnych. 
- Identyfikacja wąskich gardeł.

2. KPI jakościowe

Wskaźniki wadliwości (DPMO, PPM): 
- Definicje i metodyka obliczania. 
- Wpływ na koszty i satysfakcję klienta.

Wskaźniki reklamacji i zwrotów: 
- Analiza przyczyn i działań korygujących. 
- Wskaźniki zgodności z normami i specyfikacjami.

3. KPI kosztowe i terminowości

Koszt jednostkowy produktu: 
- Analiza składowych kosztów (materiały, robocizna, narzuty). 
- Wpływ efektywności na koszt jednostkowy.

Wskaźniki realizacji zamówień na czas (OTIF - On Time In Full): 
- Znaczenie dla klienta i łańcucha dostaw. 
- Czynniki wpływające na terminowość.

Zapasy (wskaźniki rotacji, dni zapasów): 
- Optymalizacja poziomu zapasów a koszty i płynność.

Wpływ Shop Floor Managementu na jakość produkcji

1. Podstawy Shop Floor Managementu (SFM) 
- Czym jest Shop Floor Management i dlaczego jest kluczowy? 
- Rola lidera/brygadzisty na hali produkcyjnej. 
- Elementy skutecznego SFM (standardy pracy, wizualizacja, rozwiązywanie problemów).

2. Zarządzanie standardami pracy i wizualizacją

Standardy pracy: 
- Tworzenie i wdrożenie jasnych, zrozumiałych standardów. 
- Znaczenie standardów dla jakości i powtarzalności. 
- Szkolenie pracowników z przestrzegania standardów.

Wizualizacja na hali produkcyjnej (Visual Management): 
- Tablice wyników, wykresy, instrukcje wizualne. 
- Jak skutecznie wykorzystać wizualizację do poprawy jakości i efektywności.

3. Rola lidera w zapewnianiu jakości

Kontrola jakości na linii: 
- Role i odpowiedzialności pracowników produkcyjnych w kontroli jakości. 
- Systemy samokontroli i kontroli wzajemnej.

Reagowanie na problemy jakościowe: 
- Szybka identyfikacja i analiza przyczyn defektów. 
- Metody rozwiązywania problemów (np. 5 Why, diagram Ishikawy). 
- Kultura ciągłego doskonalenia w kontekście jakości.

Praktyczne aspekty i podsumowanie

1. Integracja KPI i SFM 
- Jak KPI mogą wspierać działania SFM i vice versa. 
- Wykorzystanie danych z KPI do podejmowania decyzji na hali produkcyjnej. 
- Przykłady sukcesów firm, które skutecznie integrują KPI i SFM.

Case study:

- Przedstawienie procesu produkcyjnego firmy „X”

- Omówienie założeń i problemów procesowych

- Omówienie celów zakładu na najbliższe półrocze

Podział na grupy: każda grupa musi zaproponować rozwiązania uwzględniając KPI wydajności, jakości i finansowe. Produktem będzie action list bazujący na definicjach poznanych KPI

Prezentacja i omówienie wyników

2. Sesja Q&A i Podsumowanie 
- Dyskusja i odpowiedzi na pytania uczestników. 
- Kluczowe wnioski i zalecenia do wdrożenia.

Zdobyta wiedza: 
Uczestnicy zdobędą kompleksową wiedzę na temat najważniejszych wskaźników efektywności (KPI) w produkcji oraz nauczą się, jak skutecznie wykorzystywać je do monitorowania, analizowania i poprawy wyników produkcyjnych. Zrozumieją również kluczową rolę odpowiedniego zarządzania na hali produkcyjnej (Shop Floor Management) w zapewnianiu wysokiej jakości produkcji.

Celem warsztatów jest rozwój praktycznych umiejętności z zakresu optymalizacji procesów produkcyjnych, logistycznych oraz cyberbezpieczeństwa przy wykorzystaniu innowacyjnych technologii VR (Virtual Reality). 
 

Uczestnicy uczą się poprzez symulację rzeczywistych sytuacji produkcyjnych, analizę błędów, podejmowanie decyzji i wdrażanie usprawnień zgodnych z filozofią Lean Manufacturing
 

SYMULACJA VR

Optymalizacja rozwiązań produkcyjnych metody/ narzędzia w wirtualnym środowisku

Nauka poprzez doświadczenie i praktyczne ćwiczenia

Poznanie działania w technologii szkoleń pracowników z wykorzystaniem Virtual Reality

Metody pracy: 
- Symulacje VR – wirtualne środowisko hali produkcyjnej, 
- Ćwiczenia praktyczne z wykorzystaniem okularów VR, 
- Analiza przypadków (case study), 
- Dyskusja moderowana i podsumowania refleksyjne.

Warsztat VR w zakresie cyberbezpieczeństwa
Trening wykorzystujący technologię wirtualnej rzeczywistości (VR) w zakresie cyberbezpieczeństwa pod tytułem Company Unhacked. Jest to autorskie szkolenie opracowane wspólnie z ekspertami merytorycznymi z branży cyberbezpieczeństwa. W Polsce z oprogramowania korzystają takie firmy jak PZU, T-mobile, Mondelez czy Volkswagen a także wiele uczelni. Hakerzy nieustannie wykorzystują niewiedzę i nieuwagę ludzi aby wykraść hasła, dostępy i dane wrażliwe z wnętrza organizacji. Wcielając się w rolę hakera można poznać zagrożenia u ich źródła. Celem Company (Un)Hacked jest uświadomienie i zmiana zachowania względem niebezpiecznych sytuacji np. podejrzanych telefonów, nieznanych linków czy znalezionych pendrive’ów. Ostrożny użytkownik = Bezpieczna organizacja.

Symulacja VR w zakresie procesu przyjęcia i wydania materiałów i towarów do i z magazynu wraz z dokumentacją.Aplikacja zawiera scenariusz, w którym student wykonujący zadanie poznaje funkcjonowanie i użytkowanie podstawowych dokumentów magazynowych. 

Przyjęcie surowców na magazyn, wydanie surowców na produkcję i przyjęcie na magazyn wyrobów gotowych  - student obsługuje proces przepływu między poszczególnymi magazynami aż do wydania gotowego produktu 

Zapoznanie z dokumentami poprzez dobór właściwego dokumentu do zadanego zdarzenia - PZ, WZ, PW, RW, kartoteka magazynowa, faktura, zamówienie 

Odwzorowanie funkcjonowania magazynu - student może poruszać się po magazynie, widzi wszystkie rozwiązania techniczne oraz animacje takie jak poruszanie się wózka widłowego, kompletację zamówienia itp. 

Baza wiedzy - moduł aplikacji z definicjami pozwalającymi na usystematyzowanie wiedzy: magazyn, podział rodzajów magazynów ze względu na różne kryteria, rampa i rodzaje ramp, fazy procesu magazynowania, rodzaje dokumentów wraz z opisanym zastosowaniem 

• Test wiedzy
• Projekt Al