AI赋能：TQM全面质量管理提升｜企业内训课程

课程大纲

课程导入：精益核心质量理念

丰田生产线自停机制与AI应用

案例分享：AI Deepseek在工厂生产外观检查中的应用视频
利用AI图像识别技术快速准确检测产品外观缺陷
课堂思考：质量和效率哪个更重要？

质量管理的核心内涵——零缺陷

零缺陷理论基础

零缺陷的发展历史
零缺陷质量管理观：质量的三层面（人理-工作质量、事理-流程质量、物理-产品质量）
零缺陷的三大核心思想：改变思想、改变角色、改变行为

零缺陷的质量关键目标

客户感知：零缺陷的价值原点（需求精准识别、体验闭环管理、超预期设计）
案例分享：富士康郭台铭质量见解与海尔张瑞敏砸冰箱事件分析
结果绩效：质量成果的量化呈现（不良率、投诉率、准时率）
过程表现：零缺陷的底层支撑
课堂思考：如何理解第一次就把正确的事情做正确
案例分享：运用AI Deepseek对来料进行质量预测和监控

精益质量推进核心方法——自工序完结

自工序完结理论体系

自工序完结的理论框架
良品条件构成：设计要件（物）、生技要件（机、环）、制造要件（法、人）
自工序完结审视
课堂演练：制定《煮饭良品条件整备表》

评价与推进

自工序完结的评价指标
良品条件遵守率计算与课堂演练
自工序完结度评估
自工序完结的推进方法：编制良品条件、确认遵守率
推进成效：过程指标（自工序完结度）与结果指标（后工序发现不良）
案例分析：过程品质推进看板及国内头部企业推行案例

质量波动应对策略——变化点管理

变化点识别与分类

变化点的六个维度：人、机、物、法、测、环
变化点的分类：有计划（可预测）的变化点与突发变化点（异常）
变化点的识别与梳理：发现场景、要素及方法（观察、询问、体验）

变化点管理实施

变化点管理的实施路径：编制基准书、设计管理流程
能预判与不能预判变化点的管理策略
变化点管理流程图绘制、区域地图编制及记录表设计
变化点的目视化管理与看板制作
案例分析：宝马/英菲尼迪供应商变化点管理

错误预防核心技术——防呆防错法（Poka-Yoke）

防错基础与原理

错误和防错的含义及措施成因（健忘、误解、识别错误等10类）
全检游戏与视频案例：产线称重与螺丝自动计数
防错十大原理：断根、保险、自动、相符、顺序、隔离、复制、层别、警告、缓和
课堂提问：生活中常见的防错装置及其对应原理

防错实施策略

防错的装置设计类型
防错策略实施：明确意义、确定目标、遵循原则（动作轻松、不需技能等）
实施防错六步法：识别描述、确定根因、评审标准、识别偏离、确定装置、创建测试
案例分享：运用AI Deepseek对质量问题进行预防措施梳理
案例分析：防呆防错企业改善案例及丰田质量34要素构建

质量管理体系落地保障——质量绩效与运营管理

质量解析与不良品分析

质量解析概述与不良品解析方法
数据收集与分析：鱼骨图、5Why分析法在不良品分析中的应用
案例分享：运用5WHY工具及AI Deepseek辅助分析过程
QC工具（鱼骨图、柏拉图）结合AI Deepseek进行数据挖掘和分析

品质方针与绩效体系

品质方针实施运作流程：制定、承接、计划、实施、点检、总结
品质方针实施关键点：与日常工作结合，区分重点工作
质量信息收集流程：外部与内部信息收集、整理、共享
AI Deepseek在质量成本控制中的应用：预测成本、优化策略、减少故障损失
案例分享：某制造企业利用AI预测质量成本及实时监控降低不良率

质量例会与AI管控

召开两级质量例会的议程：公司级与部门级
Deepseek AI实时监测与异常预警系统案例
基于Deepseek AI的质量管控优化策略案例
Deepseek AI辅助标准化作业制定及质量保证体系持续改进案例

结构化问题解析与解决

问题解决方法论

问题定义与4步结构化问题解决方法
明确问题、原因分析、制定对策、实施与跟踪

SDCA与8D管理

SDCA循环：标准化、执行、检查、处理
8D基础知识：建立团队、描述问题、遏制措施、根因分析、纠正措施、预防措施、复盘总结
案例分析：8D报告的应用案例

零不良活动推进

持续改进与规划

Deepseek AI助力品质零缺陷持续改进：挖掘数据、优化工艺
案例：某家电制造企业利用AI分析用户反馈改进产品设计
企业品质教育：质量教育道场规划
企业质量规划：质量战略制定
案例分析：零不良活动推进
课程总结：企业质量改善推行案例分享、交流与知识回顾

适合对象

企业总经理、厂长及高层管理人员、生产总监/经理、质量总监/经理、工艺工程部经理

课程定位与主要问题

质量成本高昂，因缺陷导致的返工、退货及召回造成巨大经济损失依赖事后检验，缺乏从源头预防的质量控制体系，无法实现闭环管理面对生产异常缺乏有效应对策略，盲目处理甚至交付不良品质量不稳定损害品牌信誉，导致客户流失和市场份额被挤压企业内部缺乏全员质量文化，员工质量意识薄弱，改善动力不足传统管理方式效率低下，难以满足现代企业对高标准质量的 demand

课程适配与选型边界

这部分用于判断《AI赋能：TQM全面质量管理提升》是否适合当前质量管理培训需求，重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配

适合对象

企业总经理、厂长及高层管理人员、生产总监/经理、质量总监/经理、工艺工程部经理

业务问题

围绕质量管理相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作

训练重点

《AI赋能：TQM全面质量管理提升》的训练重点包括课程导入：精益核心质量理念、质量管理的核心内涵——零缺陷等，实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认

选型判断

建议将《AI赋能：TQM全面质量管理提升》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验，以及郭伟明的授课方向进行区分

这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配；如果仍在了解主题概念，可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出，以沟通后的课程安排为准。

核心收益

深度掌握零缺陷质量管理知识，重塑质量思维，精准定位质量价值与绩效目标
系统学习自工序完结理论，熟练掌握良品条件构成与评价，提升精益质量推进实操能力
全面了解变化点管理维度与分类，熟练识别梳理技巧，保障制造过程质量稳定可控

查看更多收益收起更多收益

扎实掌握防错十大原理及实施策略，结合案例互动，提升错误预防技术应用水平
有效解析生产品质异常，结合Deepseek AI实施自働化管理，提升问题解析效率
熟练掌控生产过程控制，利用Deepseek AI优化资源配置，提高管理经济效益与产品一次质量

课程背景与交付信息

在制造业竞争日益激烈的当下，质量已成为企业生存与发展的关键要素。然而，生产现场存在诸多不可控因素，如供应商来料异常、设备故障等，部分管理人员缺乏有效应对策略，导致不良品交付和重大经济损失

众多企业深陷质量困境：质量成本居高不下，返工、退货频发；传统事后检验模式缺乏源头预防，无法实现质量闭环；内部缺乏全员参与的质量文化，员工改善动力不足，质量管理难以持续推进

随着人工智能技术发展，Deepseek AI在生产质量管理领域展现出巨大潜力。本课程基于全面质量管理（TQM）和持续改善体系，结合Deepseek AI应用，帮助中高层管理者树立全面质量意识，掌握先进管理工具，实现品质零缺陷与效益双重提升

课程时间

2-3天

授课方式

课程讲授60%、案例分析及小组研讨20%、实操练习20%

课程内容重点

01课程导入：精益核心质量理念

02质量管理的核心内涵——零缺陷

03精益质量推进核心方法——自工序完结

04质量波动应对策略——变化点管理

05错误预防核心技术——防呆防错法（Poka-Yoke）

06质量管理体系落地保障——质量绩效与运营管理

讲师介绍

郭伟明

智能制造与精益生产专家

郭伟明，智能制造与精益生产专家，拥有15年实战经验与10年咨询顾问背景。擅长精益六维管理、智能工厂规划及AI赋能降本增效，累计开展500+场培训，赋能100+制造企业实现显著业绩增长

医药制造电子科技汽车零部件钢铁制造业电力行业新能源行业

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能：TQM全面质量管理提升》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门《AI赋能：TQM全面质量管理提升》适合哪些企业或学员？

企业总经理、厂长及高层管理人员、生产总监/经理、质量总监/经理、工艺工程部经理。

这门课主要解决什么问题？

围绕质量管理相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对质量管理的系统解释

课程内容通常会覆盖哪些训练重点？

可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《AI赋能：TQM全面质量管理提升》当前呈现的核心模块包括课程导入：精益核心质量理念、质量管理的核心内涵——零缺陷等

如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？

优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同课程定位，避免只按泛主题词判断

课程配套材料和练习产出如何确认？

页面中如提到练习产出或配套材料，只表示沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程安排为准

AI赋能：TQM全面质量管理提升