生产现场品质管控及质量保障--行动操作落地班（含AI赋能质量实战模块）

生产现场品质管控及质量保障--行动操作落地班（含AI赋能质量实战模块）

培训费用: 4280元/人（含培训费、教材费、午餐费、茶点费等）

培训对象：制造型企业现场生产经理、厂长、主管、车间主任、班组长；现场技术工艺主管、工程师、技术员；品质经理、主管、工程师、班组长；设备工装主管、技术人员

课程背景：处于新常态下的中国制造企业在新的一轮转型升级过程中困难重重。一是社会资金“脱实向虚”俞演俞烈，二是互联网+、大数据、云时代、人工虚拟、智能制造对传统制造企业在逐步产生冲击，三是企业各种经营成本居高不下，四是国内外市场疲软，五是各种市场运行的法规政策越来越完善，六是消费群体个性化特点越来越明显。在这样的严酷的市场环境中，企业如何生存与发展呢。决战在市场，决胜在现场。所以对现场一线主管的要求越来越高。我们在走访、调查多家企业结合自身几十年企业及培训咨询工作经历，成功开发了《生产现场品质管控实操》课程。课程的目的是通过生产现场一线主管如何通过抓质量管理而带动现场的所有管理，真正打造为企业创造巨大利润、高效的现场。

【AI赋能背景补充】

在以上挑战基础上，AI技术（机器视觉、声音检测、数据挖掘等）已开始在生产现场落地。本课程特别增加AI赋能质量管控模块，帮助现场主管在不增加复杂技术门槛的前提下，掌握如何用AI辅助异常预警、缺陷识别、根因分析，让传统方法插上智能翅膀。 

二、课程收益

1、一个中型企业的车间主任，通过培训如能切实运用，能为企业降低不良质量成本50万以上

2、掌握抓好现场工序质量、员工工作质量、产品质量的思路、方法与工具

掌握现场质量管理的基本知识和技能

打造不良品为零的生产现场

3、【AI赋能收益】

学会利用AI工具（如轻量级视觉检测、异常数据自动分析）提升现场质量响应速度30%以上，减少人为漏检。

4、【增值服务】 此课程为制造业企业常见质量问题的定制化解决方案，为更好的帮助企业解决实际问题，给更多人受训的机会

课  程  大  纲

第一章 现场主管对质量及质量管理的深刻认识

1、质量对企业生存发展的重大与深远影响

1.1、丰田公司刹车门事件

1.2、三星电池爆炸事件

1.3、质量公式99＋1=0

1.4、上海质量大会宣言

【AI赋能实战展开】

以“质量公式99+1=0”为例，传统上靠人的责任心堵住那个“1”。现在可通过AI视觉终检在最后工序自动扫描产品表面缺陷（划伤、脏污、装配遗漏），将漏检率从人工的3%~5%降至0.1%以下。例如某汽车零部件厂在刹车盘生产线上部署AI相机，半年内拦截了7起因氧化皮导致的批量不良，避免了召回的“0”风险。学员将了解到：哪些场景适合用AI做最终防错，以及如何用低成本（＜2万元）试点的路径。 

2、质量的定义与内涵

2.1、质量三要素

2.1.1、对产品质量的深刻理解

A、为内部顾客服务运用表的有效运用及案例讲解

B、对重大更改订单要求确认与传递实施方法的有效运用

C、现场主管在深入了解与熟悉内外顾客要求上有什么好的思路？谈谈如何做“钻到铁扇公主肚子里孙悟空”

【AI赋能实战展开】

“钻到客户肚子里”的传统做法是访谈、调研，但往往滞后。现在可以借助AI客户声音分析工具（如用大模型自动分析售后评论、客诉文本），快速提取客户最关注的TOP3质量特性（例如“噪音大”“按键不灵敏”），并自动关联到内部CTQ（关键质量特性）。学员将现场演练：提供10条真实客户反馈，AI自动生成《客户需求-内部控制点映射表》，比人工整理效率提升10倍以上。 

2.1.2、对过程质量深刻理解

A、属下工作过程质量观察与分析改善表

B、跳水原理、红绿灯原理、5+5原理在实际工作的有效运用

【AI赋能实战展开】

过程质量观察以往靠巡线，现在可在关键工位安装AI行为识别摄像头，自动识别：员工是否漏打螺丝、是否未按顺序操作、是否离开工位超时。系统实时生成《过程质量观察分析表》，并标注违规频率最高的动作。例如某电器厂在装配线部署后，发现漏装接地线的频次比人工巡检高出4倍，针对性改善后不良率下降60%。

2.1.3、对社会质量深刻理解 

2.2、产品质量四要素

2.2.1、对策划质量的理解

2.2.2、对设计质量的理解

2.2.3、对制造质量的理解

2.2.4、对售后服务质量的理解

【AI赋能实战展开】

以“制造质量”为例，传统SPC控制图需要人工描点判断异常。现在可用AI实时过程监控：自动读取检测数据，当Cpk趋势下降或出现7点同侧时，立即推送警报至主管手机，并推荐可能的原因（如“刀具磨损概率87%”）。学员将学习如何用Excel插件或免费AI工具实现这一功能。

3、质量、数量、成本、效率、效益、风险之间的关系（原文不变）

【AI赋能实战展开】

这六者之间的平衡很难量化。AI可以通过历史数据回归分析，帮助企业建立“质量-成本”模型。例如某企业通过AI分析发现：当某工序不良率从2%降到1.5%时，需要增加检测时间20秒，但返工成本下降足够覆盖。AI可以自动计算出最优质量目标。学员将得到一份《AI质量经济性分析模板》。

4、质量管理的定义与内涵

4.1、质量策划的理解

4.2、质量控制的理解

4.3、质量保证的理解

4.4、质量改进的理解

【AI赋能实战展开】

质量改进环节，传统PDCA循环耗时长。现在AI根因分析可以大幅缩短“C”（检查）和“A”（处置）阶段：将过去一年的不良数据（包括缺陷类型、人机料法环标签）输入AI聚类模型，自动输出“80%的划伤集中在夜班、3号机台、B批次原料”，直接锁定改进方向。某五金厂使用后，改善周期从3周缩短到3天。

5、现场主管的质量管理责任是什么（原文不变）

【AI赋能实战展开】

现场主管的责任正在从“事后处理”转向“事前预防+智能辅助决策”。本课程将教会主管如何看懂AI生成的《质量风险热力图》，如何向老板汇报“AI试点计划”，以及如何带领班组与技术部门配合部署简单AI工具。

第二章 工序质量控制要点

1、如何提升自身及员工的质量意识

1.1、什么是质量意识

1.2、如何提升自身的质量意识

1.3、如何提升员工质量意识

【AI赋能实战展开】

员工质量意识的提升需要即时反馈。现在可在工位旁安装AI质量指示灯：每完成一个产品，AI自动判断合格/不合格，绿灯或红灯立即亮起。员工得到秒级反馈，意识提升效果显著。另外，利用AI培训助手，可以自动分析每个员工的常见错误，推送15秒短视频到其手机（如“螺丝扭力不足的后果”）。某电子厂使用后，新员工质量上岗周期从2周缩短到5天。

2、在车间扎实推进“6S”，为工序质量打下良好基础

2.1、6S产生背景

2.2、6S的定义

2.3、6S的真正内涵

2.4、6S对企业重大意义与作用------现场管理之屋

讨论：6S为什么能显著改善企业产品质量？

2.5、推进6S管理中存在的主要问题

2.6、6S实施步骤及要点

2.6.1、整理的实施步骤及要点

2.6.2、整顿的实施步骤与要点

2.6.3、清扫的实施步骤与要点

2.6.4、清洁的实施步骤与要点

2.6.5、素养的实施步骤与要点

2.6.6、安全的实施步骤与要点

2.7、全公司6S的实施要点及常用工具

2.8、6S的效果评估

【AI赋能实战展开】

6S中的“整顿”和“清扫”可以与AI视觉结合：在工具柜、物料架前安装AI摄像头，自动识别工具是否归位、物料是否混放。一旦发现异常，现场大屏显示并播报提醒。例如某企业实施“AI+6S”后，寻找工具时间减少70%，且有效防止了因工具遗落导致的产品磕碰。学员将看到“AI智能点检”演示：手机拍照，AI自动判断是否合格，生成整改单。 

3、工序重点检查清单的理解与实施

3.1、人

A、是否有新员工上岗

B、是否有不良情绪的员工上岗

C、特别要关注经常违规操作和质量不稳定的员工

D、员工是否经严格考核及资格认证

E、操作员工、机长、检验员、现场主管、设备维护人员是否清楚明白每个订单及相关标准要求

F、员工是否能理解并严格执行相关标准并提出改善的建议

G、员工是否能主动为下道工序服务

H、员工是否能及时发现工序异常并及时反馈解决，是否真正了解及熟悉工序异常的各种条件及工序异常的实际状态

J、现场员工的关系是否和谐

K、是否对员工进行了工序及设备结构原理、工序质量控制要点及设备保养维护有效培训

L、现场的员工是否能从心底重视自身的工作质量、工序质量从而确保产品质量

M、现场员工是否有强烈的问题预防意识并掌握一定的预防方法来防止问题及不良的产生

【AI赋能实战展开】

针对A~M的每一项，AI都可以辅助：

A（新员工）：AI系统可自动记录新员工上岗后一周内的质量数据，生成“新员工质量风险日历”。

B（情绪）：工位摄像头+表情识别（非侵犯式）可分析员工疲劳/焦躁状态，主动提醒主管关注。

C（不稳定员工）：AI自动统计每人不良率趋势，标记“质量波动超标”人员。

E（标准传递）：通过AI语音助手，员工可问“这个螺丝扭矩多少？”系统秒回。

H（异常发现）：AI设备参数监控比人更早发现异常波动。

M（预防意识）：AI可以模拟“如果取消这道检验会发生什么不良”，让员工直观看到预防的价值。

学员将学习如何用现有MES数据+简单AI算法实现上述1~2个功能。

3.2、机

A、是否建立了可操作有效的设备保养、诊断、维护的作业标准并严格实施

B、设备状态是否稳定是否达到要求

C、对设备异常是否能自动报警与防错

D、对设备运行及停机是否定期分析并切实改善

E、操作及设备维护人员能否实时监控设备运行情况

F、是否在工序分析中对设备的影响因素进行了逐一展开并切实改善必要纳入相关的标准中

G、现场设备的可视化是否符合要求

H、现场人员是否了解设备的结构原理、设备常见故障的排除方法、设备规范安全操作方法、设备保养方法等

【AI赋能实战展开】

针对C“自动报警与防错”：传统设备报警往往已经产生了废品。现在可利用设备振动、温度、电流传感器+AI预测模型，提前30分钟预测“即将产生不良品”，自动降速或停机。例如某注塑厂在模温上增加AI预测，成功避免了4次大面积缩水不良。

针对D“停机分析”：AI可以自动聚类停机原因（如“换刀”“等待物料”），并计算每种停机的质量损失。

学员将得到一份《设备AI预测维护导入评估表》，用于自己企业。

3.3、料

A、现场物料流动是否符合要求------车间布局是否合理

B、现场物料质量是否符合要求

C、现场物料的标识、摆放、储存、保管是否符合6S要求

D、现场物料损耗是否得到有效控制------每天、每周、每月总结改进

E、现场物料数量是否准确无误

【AI赋能实战展开】

针对B“物料质量”：来料检验往往抽检，存在漏检风险。可在IQC工位部署AI视觉质检（对小零件可识颜色、尺寸、缺料），实现100%全检，成本仅为人工的1/5。

针对C“标识”：AI摄像头可识别物料标签是否正确，防止错料混料。例如某PCBA工厂，AI识别电阻料盘上的阻值，一旦放错立即报警。

针对D“损耗”：利用AI分析各工序投入产出比，自动定位损耗超标点，并推荐改善方向（如“调整切刀间隙”）。 

3.4、法

A、现场所有方法是否经过验证是否形成标准，是否可操作有效

B、现场标准是否有缺失和遗漏

C、现场标准是否生动形象、简单实用、员工一看就懂、一看就明白

D、现场标准员工是否真正理解并严格执行

E、现场标准是否定期修订和完善

【AI赋能实战展开】

针对A“方法验证”：AI可以模拟不同工艺参数对质量的影响，减少试错次数。例如用历史数据训练模型，输入新参数即可预测不良率。

针对C“生动形象”：可借助生成式AI将SOP文本转化为带箭头、标注的3D示意图，甚至生成30秒操作视频，员工扫码即可观看。

针对E“标准修订”：AI可以分析近3个月的异常数据，自动建议SOP中需要更新的条款（如“将扭力范围从1.2-1.5调整为1.3-1.45”）。

4、不合格品的处理

4.1、现场痛点

4.2、处理思路

4.3、案例及练习

【AI赋能实战展开】

现场痛点往往是：不良品记录了一堆，但分析不出真因。

AI赋能处理思路：

用手机拍摄不良品照片，上传至AI缺陷识别系统，自动分类（划伤/气泡/错位等）。

AI根据缺陷类型+当时的人机料法环数据，给出根因概率排序（例：划伤-夹具磨损概率72%，操作手法概率18%）。

系统自动推荐处置措施（返工/报废/特采）并生成8D报告草稿。

案例：某压铸厂使用该流程后，平均每起不良的处理时间从2小时降到15分钟，且纠正措施准确率提升50%。学员将在课堂上用模拟数据完成一次AI辅助不良分析。

讲师介绍—一流质量经营实战专家王小伟老师   

21年制造型企业管理实战经验，横跨三种类型企业—国企、外企、民企；七大制造行业—机械、电子、电器、五金、电动工具、服装、汽车零配件工作经验，曾任知名企业爱仕达电器集团总裁助理、全球前十大眼镜制造企业香港雅视集团品质经理、浙江知名企业金磐机电集团常务副总裁。至今为止7年培训咨询经历（具体祥见工作履历），公开课场次超200场次，内训课超700多天，培训人数超5万多人，培训满意率平均不低于90%；培训过的知名客户有：美的集团、太原钢铁集团、奇瑞汽车、吉利汽车、广汽本田、上海外高桥造船厂、东风日产、成都飞机制造集团、中联重科、韩国现代等

授课风格：战略性和实用性相结合的生动传授方式，促使学员全神贯注。

报名说明

1. 培训费用：RMB4280元/人（含培训费、教材费、午餐费、茶点费等，团队参加优惠）