品质自动化、数字化AI管理与运用

引入：

1

制造业质量成本占比高达营收15-20%

2

73%制造公司将"质量AI数智化"列为未来3年重点投入方向

1.

第 一讲：公司质量变革和数智化转型趋势

2. 一、工业4.0驱动质量变革

1. 智能制造演进趋势

2. 传统质量管控模式的局限性

1. （1）资料孤岛严重

2. （2）反应滞后

3. （3）效率低下

1. 质量4.0的核心特征

1. 二、质量数智化的商业价值

1. 降本：减少报废/返工/客诉成本

2. 增效：实时监控和迅速响应

3. 风控：合规追溯和质量预警

1. 三、从质量数智化到自働化

1. 丰田质量理念

2. 自働化的三大核心机能

3. 自働化落地施行

1. （1）安灯系统（Andon）的智能化升级

2. （2）工程技艺人员实地办公（Gemba Office）

3. （3）三现主义（现地·现物·现实）在质量攻关中的运用

4.

交流碰头:

(1)

当前质量痛点和技艺匹配度拆解

(2)

识别3个可落地的数智化机会点

1.

2.

次讲：品质自动化——智能质检技艺

3. 一、认识智能质检

1. 传统质检的三大痛点

1. （1）人眼检测易疲劳

2. （2）测量结果不统一

3. （3）纸质记录难追溯

1. 智能质检的4大优势

2. 常见运用情境

1. （1）外观检测（划痕、污渍，缺陷）

2. （2）尺寸测量（要害尺寸自动判定）

3. （3）装配验证（缺件/错装识别）

4. 二、为何要用智能质检？

1. 传统质检的烦恼

2. 智能质检能破解哪些问题

1.

实例剖析:

2.

（1）汽车零部件：AI减少60%质检员，检测速度拉升8倍，买方投诉下降40%

3.

（2）食品包装：瓶盖检测准确率达99.9%

4.

（3）电子元件：微米级尺寸测量，在实际应用里，不良率从3%降到0.5%

5.

小组碰头:哪个质量检测点最值得引入智能质检？

6.

7.

三讲：质量数智化抓手和资料可视化

8. 一、质量数智化到底为何？

1. 传统质量管控三大痛点

1. （1）纸质记录易丢失

2. （2）问题发现太滞后

3. （3）拆解报告做半天

1. 数智化带来的改变

1. （1）扫码完成检验记录

2. （2）系统自动预警拦截问题

3. 二、为何要做可视化？

1. 常见问题

1. （1）质量报告“看不懂”

2. （2）要害问题被资料表格埋没

3. （3）重复做图表耗时

1. 三个判断准则：哪些资料值得可视化？

1. 三、要害质量指标（KQI）规划

1. 定方向：买方投诉率 vs 内部进程指标

2. 拆维度：按照货品线/车间/供应商层层下钻

3. 设阈值：红黄绿三色预警区间

4. 联奖惩：和绩效考核挂钩

1. 四、最实用的3个质量数智化抓手

1. 电子检验单

2. 质量看板

3. 移动端问题上报

1. 五、智能移动看板和预警设置

1. 推送规则配置

1. （1）条件触发（不良率超阈值自动推送）

2. （2）分级预警（微信/短信/邮件）

1. 多终端适配

2. 资料权限将控

1.

实操上手:采用还原资料，规划一个质量看板（包含不良率、缺陷趋势）

2.

3.

四讲：AI在质量管控中的核心运用

4. 一、AI视觉检测

1. 和传统机器视觉的区别：识别未知缺陷、持续研习

2. 运用情境

1. （1）外观缺陷检测

2. （2）包装喷码/标签检测

3. （3）装配完整性验证

4. 二、质量根因拆解（AI挖掘）

1. 多维度关联拆解（工艺参数+原料批次+环境+操作工）

2. 自动输出相关性排序，迅速锁定主因

1. 三、虚拟量测

1. 用当前工艺参数预测最终货品品质指标

2. 减少破坏性检测

1. 四，生成式AI在质量报告中的运用

2.

交流碰头:AI视觉检测和传统自动光学检测的优劣对比

3.

4.

五讲：质量数智化助力达成品质零缺陷

5. 一、零缺陷管控核心和要则

1. 一个核心：第 一次就将事情做对

2. 二个基本点：有用的和可信赖的

3. 三个代表：买方、供应商和员工

4. 四项基本要则

1. 二、自工序完结施行

1. 自工序完结的持续推进

2. 怎样达成自工序完结

3. 自工序完结的基本架构

4. 自工序完结的作业三要素

1. 三、零缺陷管控AI数智化赋能规划

1. 推进组织和职责

2. 营运制度

3. 良品条件梳理

4. 查验模式和结果追溯

5. 异常分类、汇总、推送、升级、闭环

1.

小组差事：规划一个“零缺陷AI数智化赋能制度”轮廓（异常发现→自动推送→原因拆解→闭环改进）

2.

3.

第六讲：公司质量AI数智化达成路径和实战工作坊

4. 一、成熟度评核

1. 5维度评核表

2. 对标拆解

3. 输出数智化“体检报告”

1. 二、3-6-12个月施行规划

1. 分阶段打法

2. 低成本启动方案

1. （1）检验无纸化

2. （2）移动端异常上报

3. （3）电子看板

4. 三、变革管控和队伍赋能

1. 阻力破解办法

2. 赋能抓手

3. 持续改进制度

1.

四、实战工作坊：每组选项一个质量情境，规划一套“品质自动化+数智化+AI”解题打法

1.

可选情境

1.

（1）外观缺陷自动检测+自动报警+自动记录

2.

（2）要害尺寸在线自动检测+SPC将控图+异常自动推送

3.

（3）包装线视觉检测+自动剔除

4.

（4）成品批次质量一键追溯系统

5.

（5）质量缺陷的AI根因拆解

1.

输出模板

1.

（1）情境描述和当前痛点（量化）

2.

（2）自动化检测方案（传感器/视觉）

3.

（3）数智化达成（资料采集、看板规划）

4.

（4）AI运用点（如有）

5.

（5）预期收益

6.

（6）施行难点和化解

1.

展示和互评（每组5-7分钟）

1.

课程收束、回顾、答疑

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