全面推行零缺陷管理及AI应用

课程大纲

树立超群的全员零缺陷意识

一、突破传统质量的定势思维

案例：质量何尝不是企业的命根子
1. 如何轻松有效跳出质量管理的误区
2. 阻碍企业零缺陷发展的4个要素
1. 能力瓶颈：多技能工矩阵式管理
2. 材料瓶颈：辅佐式驱动管理模式
3. 工艺瓶颈：数字化质量改善系统
4. 需求瓶颈：用户思维的合作机制
研讨：为什么质量不等于客户满意
3. 有效提升全面零缺陷意识的三道防火墙
1. 解决员工看不到：眼见为实的信赖感

二、零缺陷管理的核心精髓

1. 什么是品质零缺陷
2. 如何更好的理解品质零缺陷
3. 一个中心思想
4. 两个基本点
5. 三个代表
6. 四项基本原则
7. 管理好质量未来的势、道、术
研讨：品质零缺陷成熟度模型

三、让零缺陷成为员工习惯

1. 四个及时：品质支持企业未来
演练：【四个及时】管理确认表
2. 五项检查：过程质量做得更好
演练：【五项检查】管理确认表
3. 六个动作：让工作效能最大化
演练：【6个动作】管理确认表
4. 学习会：最佳质量学习奖机制
5. 竞赛会：最佳质量贡献奖机制
案例：从新质量走向心质量蜕变
视频：向服务业学习质量管理

零缺陷数字化在现场管理中的应用

一、数字化的技术解决案

1. 企业的数字化与物联网的关系
2. 传统老设备与设备自动化模式
3. 数字化模式与现场人机物法环
4. 借助传感器等技术实现数字化
5. 智能质量技术与标准体系三维模型
1. 管理维度：管理体制与机制
2. 技术维度：IT架构与软硬件
3. 业务维度：生产管控一体化
案例：CKT现场一体化管控模式

二、可视化缺陷治理看板

1. 案例：用监控视频回放定位动作浪费
2. 核心
工具：全民质检照片墙
3. 研讨：生产现场可视化管理痛点
演练：用手机制作缺陷对比图
5. 复盘：过去因目视不到位引发的批量事故
6. 行动：建立工位缺陷警示看板

三、标准化作业AI视频化

1. 案例：新员工看视频学习效率提升70%
梳理三、标准化作业AI视频化的适用场景、输入输出和使用边界
工具：XTCAPP傻瓜式剪辑教学
3. 研讨：现行作业指导书的3大弊端
演练：拍摄1分钟标准操作短视频
5. 复盘：版本混乱导致的操作失误
6. 行动：建立车间视频SOP云库

四、数字化智能质检

1. 案例：用小程序识别产品印刷模糊
梳理四、数字化智能质检的适用场景、输入输出和使用边界
工具：Teachable Machine训练零件缺陷分类
3. 研讨：人工目检疏忽的缺陷类型
4. 复盘：传统质检的漏检/误检率统计
5. 行动：选定首个人工智能检测点

零缺陷可持续运营

一、缺陷根源歼灭战

1. 案例：用5Why分析法破解某焊接气孔顽疾
梳理一、缺陷根源歼灭战的适用场景、输入输出和使用边界
工具：车间级简易鱼骨图画布
2. 研讨：反复出现的3类顽固缺陷
演练：现场实地开展缺陷根源追踪
2. 复盘：过云治标不治本的改进
2：行动：成立缺陷歼灭突击小组

二、零缺陷文化浸润法

1. 构建缺陷实物博物馆
梳理二、零缺陷文化浸润法的适用场景、输入输出和使用边界
工具：质量积分兑换制度
3. 研讨：现有质量奖惩制度弊端
演练：设计本班组质量激励海报
5. 复盘：形式化质量活动失败原因
6. 行动：策划下月质量文化活动

三、AI赋能的持续改进

1. 案例：用数据预测模具磨损周期
梳理三、AI赋能的持续改进的适用场景、输入输出和使用边界
工具：缺陷预测监控看板
3. 研讨：可预测的工序失效模式
演练：用历史数据预测波动预警线
5. 复盘：事后救火式改进的成本代价

精益现场突破性快速改善

一、项目思考方向与选择技术

内部过程声音与常见的项目类型
如何选择合适的精益现场项目改善
选择精益现场项目需要考虑条款与准则？
项目选择中的树形结构图分析
筛选更多项目的矩阵式分析
不适合改进项目条款与准则
项目筛选中的风险管控分析
案例一：不好的项目题目范例
案例二：适合的项目题目范例

二、精益现场突破性改善的方法及工具应用

结构分析图：如何把项目大问题拆解为小问题
目标法：如何合理设定精益现场项目的目标和指标
流程分析法：如何有效找到流程中的隐形工厂
原因分析法：找到有可能性的原因
矩阵法：筛选对大问题有改善帮助的原因
评估法：找到真正有影响的原因
方案整合法：运用一系列的工具及方落实改善项目
标准化：如何让改善变得持续有效

三、精益现场突破性改善小型工作坊流程

讲师引导：学员们分组讨论，发现问题，找到改善的主题
讲师提前制定精益现场突破性改善的项目改善模板
讲师开始讲解精益现场突破性改善的项目改善模板
讲师拆解模板的工具及方法
根据1找到内部改善主题，进行分组模拟练习
学员们分组上台【降本增效落地方案】
讲师辅导及点评

适合对象

课程面向企业中高层管理者、质量工程师及数字化转型负责人

课程定位与主要问题

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核心收益

场景边界更清楚：零缺陷管理的核心理念和实施路径
了解AI技术在质量管理中的应用场景和落地方法
提升全员质量意识，推动零缺陷文化的形成
人工复核有抓手：案例、研讨和复盘，掌握零缺陷管理的实操工具和方法
建立零缺陷管理的长效机制，持续提升企业质量管理水平

课程背景与交付信息

团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起树立超群的全员零缺陷意识、零缺陷数字化在现场管理中的应用和突破传统质量的定势思维，先把可落地路径说清楚。

课程时间

2天，12小时

授课方式

录工具复制、录像观赏、案例解析、训战推演、成果分享、疑难问答、精彩点评

课程内容重点

01树立超群的全员零缺陷意识

02零缺陷数字化在现场管理中的应用

03突破传统质量的定势思维

04如何轻松有效跳出质量管理的误区

05阻碍企业零缺陷发展的4个要素

讲师介绍

吴东翰

生产管理实战专家

生产管理实战专家，精益六西格玛黑带大师。拥有27年生产与质量管理实战经验，擅长精益管理与智能制造转型，累计授课1200余场次，助力企业实现显著成本节约与效能提升

制造业汽车行业电子电器食品酒水医药医疗电力能源

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课程差异说明

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课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

课程面向企业中高层管理者、质量工程师及数字化转型负责人。

学习这门课可以获得什么收益？

掌握零缺陷管理的核心理念和实施路径；了解AI技术在质量管理中的应用场景和落地方法。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用录工具复制+录像观赏＋案例解析+训战推演+成果分享+疑难问答＋精彩点评，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