课程ID:38185

张胜:深度学习质量优化|用AI驱动的质量管理,突破研发瓶颈,提升竞争力

在全球数字化转型的浪潮中,企业面临着研发质量管理的严峻挑战。本次培训将通过深度学习与质量管理的融合,助力企业实现从经验到数据驱动的转型,解决跨部门协同低效、缺陷追溯困难等痛点,提升研发效能,降低质量成本,构建前瞻性的智能质量管理体系。

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曹大嘴老师
  • 新品开发流程全面了解新品开发流程(NPI),掌握其核心价值与行业趋势,诊断企业在NPI实施中的典型痛点,为后续质量管理打下基础。
  • 质量管控工具学习APQP、QFD等相关工具,提升质量管控能力,确保在新品开发的各个阶段都能有效识别和控制潜在质量问题。
  • AI技术应用深入了解AI在研发质量管理中的应用,通过实际案例掌握运用AI工具进行质量问题解析与研发设计的方法。
  • 质量管理文化推动企业质量管理文化的革新,助力构建以预测、预防和自适应为核心的智能质量管理新阶段。
  • 实践案例分析通过现场案例分析,帮助学员实现理论与实践的结合,提升质量问题的解决能力,确保学到的知识能够落地应用。

智能化研发质量管理的新路径 通过深入剖析新品开发流程和质量管控要点,结合AI技术与质量方法论,帮助企业构建系统化的研发质量管理能力,确保质量管控的高效与前瞻性。

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从理论到实践,构建全面的质量管理体系

通过系统化的学习与实践,帮助企业打通从新品开发到质量管控的各个环节,确保战略目标的有效落地与执行。
  • NPI基础知识

    介绍新品开发流程的基本概念与战略价值,帮助企业识别当前NPI实施中的痛点,提供改进方案。
  • 六大阶段质量控制

    详解新品开发的六大阶段及其质量控制点,确保各阶段的质量管控高效且有效,降低质量风险。
  • AI在质量管理中的应用

    探讨如何将AI技术应用于质量管理,提升缺陷识别效率,降低质量成本,推动企业质量管理向智能化转型。
  • 现场实操演练

    通过现场提供具体需求的案例,帮助学员掌握AI工具的实际操作与应用,提升解决实际问题的能力。
  • 质量管理文化提升

    推动企业在质量管理中形成以数据驱动的文化,提升全员的质量意识与管理能力。
  • 案例分析与讨论

    通过分析成功与失败的案例,深入探讨在实际操作中可能遇到的挑战与应对策略,提升学员的实战能力。
  • 质量数据价值挖掘

    学习如何从质量数据中提取价值,推动企业通过数据驱动的决策,提升整体研发效能。
  • 持续改进机制

    建立持续改进机制,确保研发质量管理体系的灵活性与适应性,及时响应市场与技术变化。
  • 跨部门协同

    提升跨部门协同能力,通过有效的质量管控与信息共享,确保研发、生产、质量等各部门的高效协同。

提升战略执行力,打造市场竞争新优势

通过系统的学习与实践,帮助企业培养具备战略思维与实战能力的团队,提升市场竞争力与业务成长性。
  • 全面掌握NPI流程

    深入理解新品开发流程的每个环节,掌握其核心工具与方法,确保项目高效推进。
  • 应用AI进行质量管控

    熟练运用AI工具进行质量问题的解析与控制,提高缺陷识别效率,降低质量成本。
  • 跨部门协同能力提升

    通过学习与实践,提升跨部门协同能力,确保各部门在质量管理中的高效信息共享与协作。
  • 建立智能质量管理文化

    推动企业形成以数据驱动为核心的新质量管理文化,提升全员的质量意识。
  • 案例分析能力

    通过案例分析,提升学员对实际问题的判断与解决能力,确保理论知识的有效落地。
  • 持续改进的思维方式

    培养持续改进的思维方式,确保企业在快速变化的市场环境中始终保持竞争力。
  • 质量数据应用能力

    掌握如何从质量数据中提取价值,推动数据驱动的管理决策。
  • 增强项目管理能力

    通过NPI项目管理工具的学习,提升学员的项目管理能力,确保项目的成功交付。
  • 质量管理策略制定能力

    具备根据企业实际情况制定有效质量管理策略的能力,推动企业质量管理的系统化与规范化。

破解研发痛点,提升质量管理效能

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质量管理痛点,提升整体效能与竞争力。
  • 跨部门协同低效

    通过培训提升各部门间的信息共享与协作能力,减少研发与生产之间的脱节现象。
  • 缺陷根因追溯困难

    运用AI工具进行缺陷分析,提升缺陷根因追溯的效率,确保问题及时得到解决。
  • 质量数据价值挖掘不足

    帮助企业建立数据驱动的决策机制,确保质量数据能够有效转化为管理洞察与行动方案。
  • 研发效能提升难

    通过系统化的质量管控与AI应用,提升研发效能,确保产品开发的高质量与高效率。
  • 新品开发流程不清晰

    梳理新品开发流程,明确各环节的质量控制点,提升项目管理的规范性与有效性。
  • 质量管理文化缺乏

    推动企业形成以数据驱动为核心的质量管理文化,提升全员的质量意识与责任感。
  • 缺乏实战经验

    通过现场案例分析与实操演练,帮助学员提升实际操作能力,确保学到的知识能够落地应用。
  • 质量改进措施不够系统

    建立系统化的持续改进机制,确保质量管理措施的有效实施与反馈。
  • 市场竞争力不足

    通过提升研发质量管理水平,增强企业在市场中的竞争力,确保可持续发展。

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