AI Deepseek深度赋能：研发质量优化

【课程背景】

在数字化与智能化浪潮的冲击下，研发质量管理正经历从“经验驱动”向“数据智能驱动”的范式转变。全球制造业研发投入年均增长12%，但质量问题导致的成本浪费仍占总研发预算的18%-25%。尤其对于业务多元、技术复杂的集团公司，跨部门协同低效、缺陷根因追溯困难、质量数据价值挖掘不足等问题，已成为制约研发效能提升的核心瓶颈。

与此同时，生成式AI与深度学习技术的突破为质量管理提供了全新解决方案——麦肯锡研究指出，AI驱动的质量管理系统可将缺陷识别效率提升60%，并降低30%以上的质量成本。在此背景下，本次《AI_Deepseek深度赋能：研发质量优化》培训应运而生，旨在通过“AI技术+质量方法论+场景化实践”的三维融合，助力企业构建智能化、前瞻性的研发质量管理体系。

本培训不仅是一次技术赋能，更是研发质量管理文化的革新起点。通过AI_Deepseek与质量工程的深度耦合，企业将率先迈入“预测-预防-自适应”的智能质量管理新阶段。

【课程收益】

Ø 了解新品开发流程(NPI)

Ø 了解其中的核心关联工具

Ø 了解NPI的关键点及质量管控点

Ø 能够运用AI工具进行研发设计以及质量管控

Ø 能供运用AI工具进行质量问题解析

【课程特色】

多年企业工程师从业经历、管理经历及创业经历使得老师能够从具体实施角度、宏观及可持续发展的角度去讲解课程，并做到理论与实践并重、循序渐进，善于从底层逻辑讲解。

张老师的课程脱离了模块化的通用培训或咨询逻辑，能够帮助学员快速识别、分析问题，并能结合企业当前阶段的实际资源及发展阶段制定“落地”的对策。

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程对象】

质量/工艺/生产工程师、企业各部门基层、中层管理人员

【课程大纲】

第1单元：新产品导入流程（NPI）基础知识

1. 概念与定义

2. NPI战略价值与企业痛点分析

Ø NPI的核心价值与行业趋势

Ø 企业NPI典型痛点诊断

² 研发与生产脱节的表现

² 供应链协同问题

² 质量管控滞后

3. NPI部分关联工具

Ø 流程工具：APQP（先期产品质量策划程序）

Ø 需求管理工具：QFD（质量功能展开）

Ø 项目管理工具：甘特图

Ø 风险管理工具：FMEA（失效模式与影响分析）、风险矩阵

第2单元：NPI六大阶段概述及质量控制点

1. 概念与规划：

Ø 市场调研

² 功能需求

² 标准要求

² 目标价格

² 产量要求

Ø 可行性分析

² 技术可行性

² 质量可行性

² 财务可行性

² 制造可行性

Ø 项目立项

2. 设计与开发

Ø 需求冻结

Ø 设计方针

Ø 方针评审

Ø 开发设计

² 功能

² 图纸

² 标准

² BOM

² 工艺等

Ø DFX设计理念

3. 工程验证测试(EVT)

Ø 样本试做

Ø 功能验证与极限环境测试

Ø EVT测试结果输出

Ø 问题输出及闭环

4. 设计验证测试(DVT)

Ø 小批试产及量产工艺验证

Ø 可靠性测试

Ø 设计成熟度评估

Ø DVT测试结果输出

Ø 问题输出及闭环

Ø 成本优化

5. 生产验证测试(PVT)

Ø 批量生产

Ø 质量一致性测试

Ø PPAP（生产件批准程序）交付

6. 量产爬坡

Ø 持续改进

Ø 经验教训库

第3单元：AI_应用基础知识

1. AI的作用

2. 常见的AI平台

3. Deepseek平台概述

Ø 核心功能模块（数据管理、分析、协作）

Ø 适用场景与行业案例

² 质量预测与缺陷预防

² 知识管理与决策支持

4. Deepseek注意事项

Ø 避免使用结构化提示词

Ø 万能公式：4步提问法

² 身份：你是谁

² 任务：要解决什么问题

² 细节：限制条件

² 格式：要什么形式的结果

Ø 注意Deepseek的分析逻辑

第4单元：AI_deepseek在研发质量领域中的应用（实操与答疑）

注意：客户可以现场提供具体需求，现场实操演示

1. 案例1：生成技术可行性评估表

Ø 说明背景及要求

Ø 细化要求

2. 案例2：如何追寻某个具体缺陷的根本原因

Ø 如何提问

Ø 设定具体的解析维度

Ø 细化要求

3. 案例3~5：不同阶段缺陷案例解析

Ø 案例3：概念与规划阶段_功能可行性分析失败案例

² 问题、根因、改进措施

² 逐级细化要求

Ø 案例4：设计与开发阶段：工艺设计缺陷案例

² 问题、根因、改进措施

² 逐级细化要求

Ø 案例5：设计验证测试(DVT)：可靠性测试失败案例

² 问题、根因、改进措施

² 逐级细化要求

4. 案例6：数据分析案例(Cpk值的生成)

Ø 数据的导入

Ø 输入数据的注意事项

5. 案例7：某企业因质量问题无法拿回货款

Ø 输入限制维度

Ø 输入有利方

6. 案例8：某大型船厂年利润较低，应该如何提升效益？

Ø 应该如何输入内容

Ø 应该如何引导AI逐级解决问题

第5单元：总结