学过，却用不起来
课程结束后，员工仍不知道当前问题应该选哪个工具。
AI 深入业务，改善进入日常
深研 DBS 的
AI 企业经营系统
ABS 以细致的体系调研为基础，把经营方法、知识资产、工具规则与 AI 工作流做成产品，
让世界级经营体系的方法，成为每个人、每个团队日常可用的能力。
已有账号？直接登录
新ABS Skill 上线：在你的 AI Agent 里直接用 ABS
- 01个人学习
- 02FDE 工具箱
- 03企业集成诊断
- 04集团私有化
知识工程，是 ABS 的基础投入
系统把分散材料整理成可以检索、学习和组合使用的企业运营资源。
11,000+页
研究与教学素材
94张
工具卡
460+条
中英文术语
1,423节
动画短课
540+张
表格
1,600+条
规则与参数
内容规模按当前版本的统计口径展示，随版本更新；素材、课程、规则的统计边界不同，不相加。规则条目不等同于全部已接入自动执行。
客户需求
企业有方法，执行却容易断在中间
培训、业务数据与改善项目分散，团队难以持续复用同一套工作方法。
看见异常，却难闭环
指标变红后，事实、根因、对策与责任常常分开记录。
做过改善，却难复制
经验留在人身上，下一位经理、下一家工厂又从头开始。
ABS 将学习、工具和业务记录连接起来，让方法更容易进入日常工作。
方法来源
DBS 的启示：持续改善，
可以成为共同的经营方式
ABS 研究丹纳赫业务系统（DBS），将其方法结构用于企业运营知识与软件能力的建设。
1988 年，Danaher 形成 DBS持续改善贯穿运营与增长
- 以客户需求为起点用清晰的目标判断工作是否创造价值。
- 以事实与流程推动改善观察工作过程，持续缩短周期、减少浪费。
- 以团队和管理节奏维持成果让改善成为持续发生的组织行为。
从研究到产品
研究深度
系统研究丹纳赫运营体系及相关实践，将方法整理为术语、工具卡、课程、表格和规则。
产品化实现
不仅展示知识，也把知识组织成可检索、可学习、可规划、可记录和可复盘的产品能力。
业务可延展
个人可学习，FDE 可交付，企业可接入数据，大型企业可进一步私有化部署。
把对世界级经营体系的深入研究，
转化为每个人、每个团队可用的能力。
ABS 为独立产品，参考 DBS 方法不代表丹纳赫官方产品或认证。
业务覆盖
覆盖运营效率，
也覆盖增长与组织建设
以共同的经营语言，连接战略部署、现场改善与跨职能协作。
精益与质量
交付、产能、库存、质量与流程改善
业务增长
理解客户、产品机会与价值主张
领导力
岗位能力、辅导与改善文化
基础运营
战略目标、项目管理与业务保障
功能总览
从业务问题进入，
也可以从岗位学习进入
每个入口都能关联到相应的方法、课程或业务工具。
-
01
学习与查找
资源总览、课程、案例、术语检索
快速找到相关知识
-
02
理解与规划
AI 助手、讲解、笔记与流程规划
组织出下一步方案
-
03
执行与记录
表格库、管理板、战略部署、问题闭环
将方法用于业务工作
-
04
校验与复盘
规则参数、标准版本、审计与复盘简报
形成可追溯的记录
产品能力
九项能力，把方法带进真实工作
以下界面均为 ABS 当前版本的真实截图。
- 按领域找方法精益、增长、领导力与基础运营分区展示。
- 从一张图进入工具工具卡连接定义、流程、规则和参考材料。
- 让团队使用共同语言用同一套方法框架讨论问题与对策。
- 工具解释了解适用问题、使用条件和关键概念。
- 流程与规则把操作步骤与判断依据放在一起阅读。
- 关联内容继续查看术语、课程、表格和参考资料。
- 可按问题检索中英文术语包含定义、详解、应用场景及关联工具。
- 从听过到会用理解一个词在业务中何时使用、如何使用。
- 管理语言一致面向新人学习，也面向跨部门沟通。
- 1,423 节动画短课多数约 3–6 分钟，适合岗位学习、会议准备和改善辅导时按需使用。
- 长课程建立体系短课与系统课程配合使用。
- 围绕任务补齐知识课程、案例与工具主题相互关联。
- 按场景选表从现场管理、项目推进到问题改善。
- 按方法填表表格与说明、流程和知识关联。
- 以记录支撑复盘将口头讨论落实为可以追踪的事实。
- 针对当前主题讲解围绕课程或工具继续问「为什么」「如何用」。
- 从业务问题寻找方法例如：交付延误，该先分析流程还是产能？
- 把理解留下来将有用的解释保存为笔记，便于再次查阅和分享。
- 描述希望改善的问题明确业务目标、范围和已有事实。
- 生成结构化方案组织阶段任务、工具选择与推进节奏。
- 由业务负责人确认校准计划、资源和优先级后再进入执行。
- 日常管理数字管理板、安灯升级与会议记录。
- 问题解决问题闭环、改善周与复盘简报。
- 战略部署目标、指标与对策表相互连接。
- 规则可查说明数值口径、适用条件和来源。
- 标准可管理保留版本与变更记录，减少口径混乱。
- 执行有边界已接入引擎的规则用于计算与判定，其余用于参考。
AI Agent 接入
在你常用的 AI Agent 里，
直接调用 ABS
装上 ABS Skill，WorkBuddy、Claude Code、Codex 等 AI Agent 会在需要时调用 ABS：查方法、带出处回答、陪你学课程、做规划、做诊断。回答依据 ABS 知识库，并附出处链接。
- 查方法「5S 审核怎么打分？SMED 换型时间怎么压？」
- 带出处回答「新产线的节拍和配员怎么算？给我出处」
- 学课程「中层管理者该学哪门课？讲讲第 3 课」
- 做规划「下周一开一场改善周，提升 L1 线的一次合格率」
- 做诊断「看看这份产量表，为什么总是完不成日产？」
用 ABS 帮我规划下周一的改善周，目标是提升 L1 线的一次合格率
调用 ABS · 做规划
规划书草稿已在 ABS 生成：
- 阶段与步骤，按天排好的时间规划
- 每一步要用的表格与工具卡
- 依据的知识库出处
在 ABS 里确认提交后，才会建项目和任务
-
01
下载 ABS Skill
在 ABS 的公开页下载，按说明装进 AI Agent；包里已写好站点地址。
-
02
生成访问令牌
登录 ABS，在「个人设置 → 访问令牌」生成，令牌只显示一次。
-
03
交给 Agent
把令牌发给 Agent，之后直接说要做的事。
适用于
下载 ABS Skill
令牌只在 Agent 接口上有效，权限、可见范围和到期都跟随账号，可随时撤销；规划只存为草稿，由人在 ABS 里确认后才生效。使用 ABS Skill 需要 ABS 账号。
应用示例
交付延误：把一次问题处理，
变成下一次的改进依据
从管理板上的一格偏差，到一份更新后的标准作业。
-
发现差距
- 管理板记录计划与实际
- 明确影响范围和指标口径
-
分析原因
- 检索案例，选择问题解决工具
- 用事实检验根因假设
-
推进对策
- 形成负责人、任务和时间安排
- 持续记录行动与业务结果
-
修订标准
- 复盘有效对策，更新标准作业
- 供后续项目与其他团队复用
以上为示范流程，上线时需结合客户数据、岗位权限和管理节奏配置。
企业使用保障
AI 参与建议，人保留关键决策权
规则、模型和人工各自承担合适的职责，系统保留可追溯记录。
规则
明确规则负责计算
公式、阈值和清单用于可确定的判断。
AI
AI 协助理解与推理
解释问题、推荐工具、提出根因假设与方案。
人
人员确认业务动作
关键修改与处置按角色权限、授权级别执行。
记录
记录支持追溯
标准变更、指标口径与操作审计便于复核。
客户分层
同一套系统，服务四类不同客户
价值路径从个人学习延伸到企业经营，再延伸到 FDE 交付和大型企业私有化。
精益管理与精益制造的学习平台
面向精益从业者、制造业工程师、管理者与希望系统学习经营方法的个人。
- 建立系统知识通过课程系统学习精益管理、精益制造与持续改善，按主题补齐知识结构。
- 工作中随用随查查询术语、工具卡、案例和表格，遇到不理解的内容继续向 AI 追问。
- 学完就尝试应用结合岗位问题使用工具与模板，在实践中积累自己的工作笔记。
入口建议选择一个主题，学习一节短课，结合一个工作问题使用工具。
ABS 是 FDE 团队的强大后备工具箱
FDE 深入客户现场时，需要一个能快速查方法、组方案、接数据、留证据的业务底座。
- 现场前：快速准备围绕客户问题检索工具和案例，选用表格与规则，减少从零整理方法的工作。
- 现场中：推动交付围绕真实问题做规划、组织任务、记录事实，帮助客户把方法带进业务节奏。
- 现场后：沉淀复用把交付经验、校准口径和复盘结果留在系统，形成下一次交付的后备能力。
价值让 FDE 把更多时间用于理解客户、配置场景和验证业务价值。
扩展方向
企业数据接入后，让诊断贴近真实业务
现有知识与工具是基础，数据集成与持续诊断按客户场景规划实施。
- 导入企业数据从经过授权的业务表格、指标记录开始，明确口径与取数周期。
- 连接业务系统评估 ERP、MES、CRM 等接口，将关键流程与业务对象关联。
- 配置企业标准校准阈值、检查规则和岗位权限，使判断符合客户实际。
- 诊断与改善结合指标偏差形成分析建议，由业务负责人确认并跟踪效果。
说明以上为未来集成方向，并非当前均已开通的连接器或自动诊断服务。
私有化部署与集团应用方案
面向集团、多事业部和要求在受控环境使用知识与 AI 能力的客户。
- 部署边界可规划客户受控环境中的私有化部署，网络、模型、算力与运维按项目评估。
- 内部知识在授权范围内纳入企业标准、经验与业务资料，形成企业专属知识体系。
- 权限与审计结合现有角色和审计能力，设计集团组织访问、隔离与安全验收方案。
- 集团推广先在一个事业部验证，再逐步推广共同方法与各业务单元的差异化规则。
原则私有化不是一次性安装，而是数据、权限、流程和运营责任的共同设计。
先确定客户所处层次，再选择产品入口、交付方式和部署边界。
建议试点
90 天试点：
围绕一个真实问题建立样板
建议范围为一个业务单元、一个关键场景。周期与交付内容在启动时共同确认。
定义问题
- 确认指标基线、数据范围
- 业务负责人和验收标准
配置与试用
- 选择方法、工具和表格
- 跑通主要工作步骤
验证与校准
- 观察使用记录和业务变化
- 调整规则与推进节奏
复盘与扩展
- 总结收益与使用条件
- 决定下一阶段复制范围
价值验收
用业务结果验收，而不仅看 AI 使用次数
试点前约定基线与目标，试点后按同一口径复盘。以下指标按客户场景选择。
交付与效率
- 交付达成率
- 交付周期
- 返工或等待时间
验证：改善是否进入实际业务
问题闭环
- 对策逾期率
- 问题关闭周期
- 重复发生率
验证：团队是否更快解决问题
人才与复用
- 独立完成任务的时间
- 标准复用率
验证：方法是否成为组织资产
先验证一个场景的价值，再决定扩展范围。
以上为建议路线，不构成固定工期或效果承诺；实际周期受 IT 条件、数据质量与业务参与程度影响。