AI赋能：全员质量管理提升

课程大纲

企业质量管理解读

一、对现状进行自评

1. 我们目前觉得做的好的有哪些？
2. 我们目前觉得做的不足的有哪些？

二、对目标进行谈讨

1. 我们认为好的质量是怎样的？
2. 什么原因我们做不到我们期待的这个目标？

三、分析目标与现状之间的距离和实现路径

1. 寻找目标和不足之间的对应关系，寻找到达路径
2. 什么原因我们无法自发主动的去实现我们的目标

四、质量管理发展历史概述

五、全面质量管理认知

1. TQM含义
2. TQM目的
3. TQM八项管理原则
4. TQM推行六步骤
5. 质量管理目标
6. 质量管理四核心
7. 质量管理部门职责

Ai工具对于生产质量数据管理的帮助

一、Ai工具介绍

1. open Ai
3. 常用Ai工具

二、Ai与QC七大手法的结合应用

1. Ai前的数据准备
2. QC七大手法：检查表、控制图、因果图、直方图、排列图、层别法、散布图
3. QC新七大手法：关联图、亲和图、系统图、过程决策程序图、矩阵图、矩阵数据分析法、箭条图

三、质量成本简介

1. 质量成本与构成
2. 质量成本核算的意义

Ai工具完善企业质量管理体系

一、质量管理体系的真相

1. 质量管理体系的最大误区：质量管理体系管的不是产品质量，而是企业质量。企业的质量由企业的管理水平决定
2. 生产管理与质量管理体系的关系
1. 对企业日常运营项目进行系统性的管理，形成的体系称为质量管理体系
2. 按照ISO9001标准建立的质量管理体系称为：ISO9001质量管理体系
3. 企业的生产管理包括：5S、TPM、安全生产、生产制造、产品检验、PMC……
3. PDCA为什么叫戴明环、日本最高质量奖为什么叫戴明奖，戴明对日本产生了什么样的影响
4. 质量管理体系的古往今来
5. 质量管理体系的好处

二、系统性管理的基本结构与特征

1. 基础构成：预防+纠正
1. 预防：建立企业运行的预防机制
2. 纠正：建立企业运行的纠错机制
2. 优质管理的两大特征
1. 目标明确：明确生产的最终目标
2. 系统全面：标准和操作细则覆盖整个生产运营过程
3. 生产管理系统性优化步骤
1. 明确目标：了解生产管理的目标
2. 状况梳理：对生产管理中经常出现的问题点及需改善项目进行状况梳理。梳理内容包括人、机、料、法、环五个方面
3. 制定策略：根据现状制定改善措施，并根据SMART原则制定改善计划

纠错实战演练

一、8D报告实战

每个人按照8D的思路进行分析
小组探讨，并互相点评，选出小组优秀的代表上台分享
老师点评

二、QCC活动实战

1. 课上每个小组寻找一个企业内部的可改善项。选题在时间上课上可以有效完成的，或作出理论分析的，便于课上探讨
2. 按照学习小组开展活动
3. 小组派出代表上台讲解分享
4. 老师点评

精益管理核心思想

一、思想的重要性

1. 游击战的成功是游击战思想指导下采取有效的游击战术从而获得的成功
2. 企业管理如果没有思想，只学工具会如何？
互动：如果山区的游击队去学铁道游击队的战法会如何？

二、精益管理核心思想

1. 目标清晰
1. 什么是目标清晰
2. 如何保证目标是清晰的
3. 如何保证目标的实现
2. 全员参与
1. 为什么要全员参与
案例：肥皂包装机的故事
2. 全员参与的提前是什么
3. 我们该如何引导全员参与
4. 全员参与的成果是怎样创造出来的

适合对象

企业基层管理人员及储备干部（50人左右最佳）

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题

核心收益

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
企业质量管理解读和Ai工具对于生产质量数据管理的帮助会被串成一组可练习的AI应用
流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
人工复核有抓手：Ai工具完善企业质量管理体系相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

在很多制造型企业中关注质量管理，很多人的焦点都是在产品质量，从而导致生产部门与质量部门往往会存在很多矛盾和冲突，产生冲突的原因就是因为生产管生产、质量管质量，但是最终企业所有的质量问题都是生产部门制造出来的，由生产部门承担后果并接受处罚，长此以往矛盾不可避免而且质量问题依旧频发

产生这样的现象的原因就是对于质量管理的片面理解，产品质量只是企业质量管理的一部分，是企业质量管理的结果呈现，但是真正的质量管理是一个系统性和持久性的工作，管的是企业质量而不仅仅是产品质量

企业质量=管理质量+工作质量+产品质量，将质量管理的高度上升到企业质量，才是真正做好质量的基础

课程时间

3天，18小时

授课方式

探讨、互动、案例、练习、视频、工具

课程内容重点

01企业质量管理解读

02Ai工具对于生产质量数据管理的帮助

03Ai工具完善企业质量管理体系

讲师介绍

邱尉宁

生产制造与安全综合管理专家

生产制造与安全综合管理实战专家，20年工厂管理经验。擅长精益生产、EHS管理及基层班组建设，累计主操盘100+个生产项目，主导多个新厂筹建，助力企业实现产能与效率双重提升

制造业电子通信政府国企建筑工程化工行业能源/电力行业

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能：全员质量管理提升》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合企业基层管理人员及储备干部（50人左右最佳）等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

充分利用 Ai 工具归纳总结，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：3天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用探讨+互动+案例+练习+视频+工具，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配