课程ID:38185

张胜:AI质量管理|破解研发瓶颈,构建智能化质量管理体系

在数字化与智能化的浪潮下,企业面临质量管理的严峻挑战。通过AI技术与质量管理方法的深度融合,帮助企业提升研发质量,降低成本,实现高效协同与持续改进。为企业打造智能化、前瞻性的研发质量管理体系,助力数字化转型的成功落地。

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曹大嘴老师
  • 新产品导入(NPI)了解新产品导入流程的基本概念、关键工具与战略价值,识别企业在NPI过程中的痛点,确保产品开发的顺利进行。
  • AI技术应用掌握AI技术在质量管理中的应用,利用AI工具进行研发设计与质量管控,提升质量问题的解析效率。
  • 质量控制点深入了解NPI的六大阶段及每个阶段的质量控制点,确保每个环节的质量可控,减少后期的质量风险。
  • 数据分析与决策支持学习如何通过AI平台进行数据分析与决策支持,提升质量管理的智能化水平,助力精细化管理。
  • 实践案例解析通过实际案例分析与现场操作,帮助学员将理论知识应用于实践,快速识别并解决质量管理中的实际问题。

构建智能质量管理体系,提升研发效能 在全球制造业快速发展的背景下,企业需要通过有效的质量管理来降低研发成本,提升市场竞争力。课程围绕新产品导入流程(NPI)、AI技术应用、质量控制点等核心内容,帮助企业全面掌握研发质量管理的关键要素,提升整体研发效能。

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九大关键点,提升企业质量管理能力

课程聚焦研发质量管理的九大关键点,通过系统的理论与实际案例相结合,帮助企业打破质量管理瓶颈,实现整体效能的提升。
  • 市场调研与需求分析

    掌握市场调研的方法,进行功能需求的分析,为新产品的开发奠定基础,确保产品符合市场需求。
  • 可行性分析

    进行技术、质量、财务及制造可行性分析,确保项目在立项前具备实施的基础,降低后期风险。
  • 设计开发阶段控制

    在设计开发阶段进行需求冻结与设计方针的设定,确保产品设计的规范性与可行性。
  • 工程验证测试

    通过工程验证测试,确保产品的功能与性能达到预期标准,及时发现并解决潜在问题。
  • 生产验证与量产爬坡

    确保批量生产过程中的质量一致性,快速推进量产爬坡,落实持续改进机制。
  • AI平台的应用

    学习如何使用AI平台进行质量数据的分析与管理,提升质量管理的智能化水平。
  • 质量问题追溯

    掌握质量问题的追溯方法,能够快速定位问题根源,制定有效的改进措施。
  • 持续改进与经验积累

    建立经验教训库,进行持续改进,促进企业质量管理文化的提升与发展。
  • 案例讨论与实操

    通过案例讨论与实操,帮助学员将理论知识转化为实际操作能力,提升解决问题的能力。

提升市场竞争力,锻造高效质量管理团队

通过系统的学习与实践,学员将掌握研发质量管理的核心技能,提高团队的整体质量管理能力,增强市场竞争力。
  • 掌握NPI流程

    全面理解新产品导入流程,识别关键质量控制点,确保产品开发的顺利进行。
  • 运用AI工具

    能够熟练使用AI工具进行质量管理,提升质量问题的解析能力与效率。
  • 建立质量管理体系

    构建系统化的质量管理体系,实现从战略规划到执行落地的闭环管理。
  • 提升团队协作

    促进跨部门的高效协作,提升团队的整体工作效率与质量意识。
  • 数据驱动决策

    通过数据分析与决策支持工具,提升质量管理的科学性与准确性。
  • 案例分析能力

    具备较强的案例分析能力,能够快速识别并解决实际问题。
  • 持续改进能力

    建立持续改进的机制,推动质量管理文化的不断优化与发展。
  • 质量管理思维

    形成系统的质量管理思维,提升对质量管理的全面理解与把控能力。
  • 应对市场变化

    具备应对市场快速变化的能力,能够灵活调整质量管理策略。

解决质量管理难题,提升企业运营效率

通过系统的培训与实战演练,帮助企业解决在研发质量管理中遇到的实际问题,提升整体运营效率。
  • 跨部门协同低效

    通过优化NPI流程,提升各部门之间的协同效率,确保信息流畅与资源高效配置。
  • 缺陷根因追溯困难

    借助AI工具,快速定位缺陷根源,制定有效的解决方案,提升质量管理的精准度。
  • 质量数据挖掘不足

    通过数据分析,挖掘质量数据的潜在价值,提升决策的科学性与有效性。
  • 研发与生产脱节

    改进研发与生产的衔接机制,确保产品在开发与生产过程中的一致性与可控性。
  • 质量管控滞后

    建立有效的质量管控机制,确保在各阶段及时发现并处理质量问题,减少质量风险。
  • 市场需求变化迅速

    通过市场调研与需求分析,及时调整产品开发策略,满足市场变化的需求。
  • 缺乏持续改进机制

    建立持续改进机制,促进质量管理文化的提升,实现质量管理的动态优化。
  • 决策依据不足

    通过数据驱动的决策支持,提升决策的科学性与准确性,确保企业运营的有效性。
  • 质量管理思维缺乏

    培养系统的质量管理思维,提升团队对质量管理的重视与理解,推动质量管理的全面提升。

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