《新时代AI+质量管理》1天

《新时代AI+质量管理》

——从‘传统系统预防’到‘AI技术预防’的质量管理课

主讲：杨朝盛老师

【课程背景】

国家“十五五”（2026~2030年）发展规划是中国迈向社会主义现代化国家的关键蓝图，其核心逻辑是以高质量发展为主题，以创新驱动为核心，以绿色发展为路径，以共同富裕为目标。也就是说，未来五年，中国将在科技自立自强、产业升级、绿色发展等领域取得突破性进展，这意味着我们不再满足于“稳住”，而是要“升级”。不再只是守成，更要进取。不再仅仅是数量扩张，更要确保质量提升。

作为企业，我们的质量管理同样正面临双重的挑战：

一方面，必须追求“零缺陷”的绝对高标准，实现从“事后检验”到“事前预防”的质量管理标准范式，以确保一次就做对，降低巨额质量损失；

另一方面，必须借助数字化与AI技术，打破传统质量管理系统的效能瓶颈，升级到“智能预防”的新型质量管理范式，从而实现“如虎添翼”般的质量管理范式革命。

本课程旨在深度整合经典质量管理智慧与前沿数字技术，为企业提供一套从理念重塑、方法升级到系统落地的完整方案，助力企业构建预防型、数据驱动的智能质量管理体系，铸就可持续的核心竞争力。

【课程收益】

新时代质量管理模式认知升级，获得深度融合AI质量管理的经验参考与方法论。

规划本企业质量管理转型路线图：能够系统评估企业质量管理现状，识别关键瓶颈与机会点，初步制定符合自身特点的数字化、智能化转型的实施策略与行动要点。

【课程对象】

1、质量、检测、研发、工艺、工程、产品、PMC、采购、生产、仓储、物流、设备、销售、售后等供应链部门的负责人、主管人员、工程技术人员优先参加。

2、负责数字化转型、信息系统（ERP/MES/PLM）建设的项目经理与技术专家。

3、战略、市场、营销、HR、EHS、PMO等职能部门的分管领导。

4、希望理解质量数字化投资价值与实施路径的高层领导。

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、导论——数字时代质量管理的必然演进

1. 数据说话：数字化企业的增长优势

开场导入： 引用麦肯锡数据——数字化能力与业务增长的直接关联

2. 时代紧迫性：萨利姆·伊斯梅尔的九大事实启示

信息让一切加速发展

去货币化势不可当

颠覆已成新常态

警惕专家意见

五年计划已过时

以小胜大

租赁取代拥有

信任胜于控制，开放胜于封闭

一切皆可认知、可衡量

课堂研讨：我们企业当前正面临哪些速度与响应性的挑战？

3. 从“质量管理”到“质量数字化管理”：定义与内涵

详解“全面数字化方法”与“大质量”范畴。

核心理念： 一切质量要素皆可量化，实现端到端的标准化与数字化。

4. 国家战略与人才趋势：数字化管理师的出现意味着什么？

306578053340《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》关键信息解读（如右图）

《信息物理系统(CPS)建设指南2020》关键信息解读

《坚定数字化转型之路，铸就“未来企业”》关键信息解读

2020年国家人社部发布了15个新兴职业，其中就有数字化管理师岗位

案例分享：三一集团打造以制造管理系统(MOM)为核心的数字管理系统

二、蓝图——质量数字化管理的架构与核心

1. 质量数字化管理的技术基石

工业4.0与CPPS：物理世界与信息世界的融合。

典型数字化工具：

物联网（LoT）（数据采集）

移动互联网（实时协同），如微信小程序、OA智慧办公

5G（高速传输）

大数据与人工智能（AI）（分析决策）

AR/VR技术

案例分享1：肯德基在中国上线“肯德基口袋炸鸡店”的微信小程序

案例分享2：某大型锂电池材料制造企业过程质量管控AR技术在客服质量中的应用

2. 企业在构建质量数字化管理模式过程中面临的挑战

Gartner咨询指出企业在构建质量数字化管理模式的过程中，将面临十大挑战：

质量数字化管理如何有效落实中央部署，分步实施；

如何达成产品生命周期追溯的有效性，确保数据透明化、实现快速访问、实施报表优化；

如何实现现场设备自动化质量参数的采集与分析；

如何有效实施PLM、WMS、MES等多个系统的接口集成，并确保现场检验设备的有效接入；

如何实现对质量原始数据的访问，并确保信息安全；

如何确保实现质量策划到质量执行的全过程无缝衔接；

如何开展质量用户培训；

如何确保标准化管理；

如何实现IT设备自动运维；

如何摒弃传统纸质形式的质量管理习惯。

课堂研讨： 对照Gartner十大挑战，咱们企业当前最亟待解决的是哪三项（TOP3）？

3. 构建“质量数字化管理中心”

架构图： 如何集成ERP, MES, PLM等系统，构建统一质量信息库。

质量数字化管理建设的要点：

数字化建模技术：质量体系运行过程建模技术、采购质量管理过程建模技术、设计过程控制建模技术、制造过程控制建模技术、售后服务过程建模技术、质量问题追溯处理过程建模技术；

数字化管理技术：质量数据获取和分析技术、基于产品结构的质量控制技术、基于企业总体质量运营数据构建的质量评价模型技术；

数字化质量信息管理平台建设：数字化质量信息管理平台首先通过建立统一完备的质量信息库，实现企业内部各类型管理系统，如ERP、CAD、FMS、MES、PLM、PDM、CIMS等系统的互联互通；

数字化信息质量管理：结合数字化时代的各项新兴技术，如云计算、大数据、人工智能、数字仿真等，打造集成化的质量数据管理中心，简称QDMC。

92710393065案例分享：某跨国新能源企业时建立的集团质量数据中心功能规划图

三、实践——数据驱动质量管理的落地应用

1. 数据驱动决策的闭环

301625308610如何通过质量信息看板实现管理透明化？

企业综合运营成熟度评价模型简介

案例分析：国内某乳制品龙头企业如何利用大数据分析实现重大质量预警与事前预防？

2. 客户声音（VOC）的数字化量化（CTQ）

超越传统调研：利用数字渠道捕获VOC

案例分享：湖北工业大学《基于AHP-QFD-FBS集成模型的户外咖啡茶饮机设计研究》

3. 全生命周期质量追溯

详解如何通过系统集成，为每个产品建立“数字孪生”质量档案，强化可追溯性。

4. AI与智能分析在质量场景中的深度应用

利用AI模型解决人工难以处理的复杂问题，实现预测与优化。

常见的AI分析应用场景：

智能检测：机器视觉在高速、高精度外观检测，以及复杂装配完整性检查中的应用，替代重复性人工目检。

预测性质量：利用机器学习算法（如随机森林、XGBoost）对生产参数进行多变量分析，预测质量指标（如关键尺寸、性能）并提前干预。

预测性维护：利用数字孪生与传感器技术实现设备的预测性维护，减少非计划停机，降低质量问题的意外发生。

根本原因智能分析：应用自然语言处理技术分析历史客诉报告、维修记录，自动聚类问题并关联潜在原因，加速分析过程。

工艺参数优化：介绍如何使用实验设计结合AI算法，寻找最佳工艺参数组合，提升过程能力指数。

案例分享1：AI对制造过程中人员的动作进行分析

案例分享2：AI视觉系统对小零件进行高速计数

案例分享3：数字孪生在设备预测性维护中的应用

案例分享4：医学家如何通过AI算法突进新药研发进程——给工艺参数优化提供思路

四、破局——实施路径、挑战与组织变革

1. 质量数字化转型的路径图

207708514605数字化转型五阶段

单点实验

局部推广

扩展复制

运行管理

优化创新

1270316230智能制造能力成熟度评价模型（1.0-4.0等级）

中国企业当前数字化转型成熟度各阶段占比

数字化转型六要素

发展理念转型

领导力转型

组织结构转型

运营管理转型

技术能力转型

外部合作转型

2. 化解阻力：应对挑战的实战策略

艾瑞咨询研究院企业数字化转型阻力演进理论：777240343535如何统一变革思想、打破部门墙？

自上而下：领导者工作方式的转变是关键

变革推进工具：

力场分析

权力&利益矩阵

约束理论（TOC）

如何改变传统的纸质作业习惯？

通过培训转变观念

通过平台易用性养成习惯

“利他主义”的应用

课堂研讨：对照艾瑞咨询数字化转型阻力演进理论，讨论咱们企业当前的质量管理数字化转型阻力有哪些？有什么办法应对？

3. 组织与人才的现代化

质量部门的角色转型：从警察到教练，从成本中心到价值创造中心。

培养数字化应用人才：既懂质量专业，又具备数据思维的复合型人才。

组织形态的转变：从传统的金字塔组织形态转变为敏捷快速反应组织形态；从任务型组织向学习型组织转变。

综合沙盘演练：小组讨论，为公司制定一个为期6个月的质量数字化管理转型启动计划，需明确首要目标、关键举措与预期成果，最后老师按小组点评并给出意见。