课程ID:38185

张胜:质量管控|重塑研发质量管理,助力企业降本增效

在数字化与智能化的浪潮之下,传统的研发质量管理面临着严峻挑战。通过深度融合AI技术与质量管理方法论,帮助企业构建智能化、前瞻性的研发质量管理体系,提升质量管控能力,实现效益最大化。适用于希望打破研发瓶颈、提升市场竞争力的企业团队。

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曹大嘴老师
  • NPI流程深入解析新产品导入流程(NPI),帮助企业了解研发与生产的关键衔接点,提升跨部门协同效率,从而有效降低研发成本与时间。
  • 质量控制聚焦NPI六大阶段的质量控制点,确保每个环节的质量管控到位,防止潜在缺陷的发生,提高产品的市场竞争力。
  • AI工具应用学习如何运用AI工具进行研发设计与质量管控,提升缺陷识别效率与质量问题解析能力,推动智能化质量管理的落地。
  • 数据智能利用数据智能化手段,挖掘质量数据的价值,帮助企业实现从被动应对质量问题到主动预防的转变。
  • 场景化实践通过真实案例的分析与实操演练,使学员能够将所学知识直接应用于企业实际,确保学习效果的落地与实施。

AI驱动的研发质量管理新思维 课程围绕AI技术与质量管理的深度结合,帮助企业识别与解决研发过程中的核心痛点,构建高效的质量管控体系。通过NPI流程、AI应用与质量控制等模块,全面提升企业的研发效率与质量水平。

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九大关键要素,全面提升研发质量管理能力

通过对企业现状的系统分析与实践应用,帮助学员掌握研发质量管理的核心要素,打通战略与执行的链路,确保质量管理工作扎实有效。
  • 市场调研

    深入了解市场需求与行业趋势,通过有效的市场调研为新产品开发提供有力支持,确保产品的市场适应性。
  • 设计验证

    强化设计验证测试环节,确保产品在设计阶段即能满足市场需求,降低后续修改成本,提高产品的可靠性。
  • 风险管理

    通过FMEA等工具有效识别与评估潜在风险,提升企业对风险的敏感度与应对能力,保障研发进程的顺利进行。
  • 质量预测

    运用AI技术进行质量预测,提前识别可能出现的缺陷,降低质量成本,提升产品的一致性与可靠性。
  • 跨部门协同

    强化研发、生产与供应链之间的协同,确保信息共享与资源整合,提升整体研发效率与产品质量。
  • 实操案例

    通过实操案例分析,帮助学员掌握实际应用技巧,将理论知识与实践紧密结合,形成有效的质量管理闭环。
  • 数据分析

    提升学员的数据分析能力,通过数据驱动决策,优化质量管理流程,确保每一步都有据可依。
  • 经验总结

    通过总结研发过程中的经验教训,建立持续改进机制,提升企业整体的质量管理水平。
  • 闭环管理

    实现从战略制定到执行落地的闭环管理,确保企业在质量管理上的高效性与持续性。

掌握研发质量管理的核心能力

通过系统的学习与实践,提升学员在研发质量管理方面的综合能力,使其能够在实际工作中独立应对各种质量挑战。
  • 新品开发流程

    全面理解新品开发流程(NPI),掌握其关键阶段及质量管控点,确保产品开发的高效性与有效性。
  • 质量管理工具

    熟悉多种质量管理工具的应用,如APQP、QFD、FMEA等,提升质量管控的系统性与针对性。
  • AI技术应用

    掌握AI技术在研发质量管理中的应用,能够运用AI工具进行质量预测与问题分析,提升工作效率。
  • 团队协作

    提升团队间的协作能力,通过有效的沟通与资源整合,确保研发过程的顺畅与高效。
  • 问题解析能力

    提高问题解析能力,能够快速识别质量问题的根本原因,并提出有效的解决方案。
  • 数据驱动决策

    通过数据分析支持决策,优化质量管理流程,以数据为基础制定合理的质量控制策略。
  • 持续改进

    建立持续改进机制,定期总结经验教训,不断优化质量管理流程,提升整体质量水平。
  • 市场敏感度

    增强市场敏感度,能够及时捕捉市场变化与趋势,为企业的质量管理提供前瞻性的支持。
  • 智能化管理

    推进智能化质量管理,实现从传统手段向智能化工具的转变,提升企业的竞争力。

解决企业研发质量管理的核心问题

通过系统化的培训与实践,帮助企业识别并解决研发过程中的关键问题,提升整体质量管理水平,实现高效的资源配置与管理。
  • 跨部门协同不足

    针对跨部门协同低效的问题,通过建立清晰的流程与沟通机制,提高不同部门之间的协调与配合,确保项目顺利推进。
  • 缺陷根因追溯困难

    通过AI工具与数据分析技术,提升缺陷识别与追溯能力,减少质量问题的发生率,提高产品的可靠性。
  • 质量数据价值挖掘不足

    运用数据挖掘技术,深入分析质量数据,识别潜在问题与改进机会,为质量管理提供数据支持。
  • 研发与生产脱节

    通过全流程的质量管理,强化研发与生产的衔接,确保产品设计与制造之间的无缝对接,减少资源浪费。
  • 质量管控滞后

    通过建立实时监控与反馈机制,提升质量管控的及时性与有效性,确保问题能够在第一时间被发现与解决。
  • 应对市场变化能力不足

    增强市场敏感度与应对能力,定期进行市场分析,及时调整质量管理策略,确保产品能够适应市场需求的变化。
  • 缺乏系统性的质量管理思路

    通过系统化的质量管理培训,帮助企业建立全面的质量管理框架,提升管理的科学性与系统性。
  • 经验教训未能总结

    建立经验总结机制,定期回顾项目中的成功与失败,积累经验教训,为后续项目提供参考依据。
  • 质量目标未能实现

    通过明确的目标管理与执行机制,确保质量管理目标的实现,提高企业的质量管理水平与市场竞争力。

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