课程背景
在工业4.0和智能制造浪潮的冲击下，制造业正面临前所未有的质量挑战和机遇。据统计，制造业质量成本普遍高达公司营收的15-20%，成为吞噬利润的“隐性黑洞”。传统的质量管控模式，如倚重纸质记录、事后检验和人工拆解，已无法满足小批量、多品种、快交付的市场诉求，导致问题发现滞后、根因追溯困难、改进周期漫长。
和此同时，数智化转型为质量管控带来了革命性契机。调查显示，超过73%的制造公司已将“质量数智化”列为未来三年的方略重点。可是，许多公司在实践中陷入误区：要么盲目引入孤立的技艺抓手，形成新的“资料孤岛”；要么面临组织变革的阻力，导致技艺运用和业务实践“两张皮”。传统周全质量管控（TQM）施行成功率仅为30%，但融合了AI和数智化技艺的TQM新模式，成功率可跃升至65%以上。
本课正是为了化解这一核心矛盾而生。它并非简单的技艺推介，而是一套
融合经典TQM哲学、零缺陷理念和前沿数智化技艺的系统化转型轮廓
。旨在带出公司质量管控者，跨越从“知道”到“做到”的鸿沟，系统地规划并施行质量数智化升级，将质量从“成本中心”转变为“价值创造中心”。
1.
课程获益：
•
明晰方向
：掌握工业4.0下质量数智化变革的核心推演和趋势，防止转型误区。
•
夯实基础
：学会构筑资料驱动的质量KPI架构和成本核算模型，让管控“心中有数”。
•
掌握抓手
：获得电子检验单、智能看板等等可立即上手的数智化抓手包，拉升日常效率。
•
运用技艺
：领会AI质检、海量资料拆解等等前沿技艺的落地情境和价值，评核自身切入点。
•
规划路径
：带走一套分阶段、低成本的公司质量数智化施行路线图和变革管控办法。
•
迈向卓越
：构筑支撑“零缺陷”标的的数智化赋能制度，促成质量信念根本性变革。
课程大纲
引入：
1.
①制造业质量成本占比高达营收15-20%，而周全质量管控（TQM）是系统破解质量成本问题的核心轮廓②73%制造公司将"质量数智化"列为未来3年重点投入方向③传统TQM施行成功率仅30%，而AI+数智化赋能的TQM成功率拉升至65%
2.
交流思索
：“你所在公司的TQM实践处于哪个阶段？数智化怎样赋能？”
第 一讲：公司质量变革和数智化转型趋势
一、数智化转型驱动质量变革
1.工业4.0对质量管控的冲击
(1)
智能制造演进趋势
(2)
传统质量管控模式的局限性
(3)
质量4.0的核心特征
2.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
实例分享：
某公司借助数智化质量追溯系统降低30%客诉成本
3. TQM理念的数智化升级
(1)全员参与的数智化达成：从“口号参与”到“资料驱动的全员贡献”(2)全进程管控的数智化支持：全流程资料的可追溯和可视化(3)持续改进的数智化加速：基于资料拆解的迅速迭代和精进
二、常见挑战和对策、前沿趋势展望
1.
资料孤岛问题
2.
组织变革阻力
3.
技艺和业务融合
4.
生成式AI在质量报告中的运用
5.
质量溯源
6.
TQM+AI的融合运用
(1)
AI赋能的TQM全员参与制度
(2)
智能化的持续改进闭环
(3)
资料驱动的质量信念建设
交流碰头：
1
参训者公司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
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) 自働化的抓手—安灯系统
(2) 工程技艺人员—实地办公
(3) 品质异常处理—三现主义
实例
：安灯系统（Andon System）在电子装配线的智能化升级
实例
：工程技艺人员实地办公（Gemba Office）—某汽车零部件公司的质量革命
实例
：三现主义（现地·现物·现实）在汽车焊接质量攻关中的实战运用
四、智能质检技艺
1. 1.认识智能质检
(1) 传统质检的三大痛点：人眼检测易疲劳，测量结果不统一、纸质记录难追溯
(2) 智能质检的4大优势
(3) 常见运用情境图示
1 外观检测（划痕/污渍）
2 尺寸测量（要害尺寸自动判定）
3 装配验证（缺件/错装识别）
1. 2.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
3.智能质检在TQM中的作用
(1)资料驱动的全员参与：检验资料实时共享，助推全员质量意识(2)预防为主的技艺支持：智能预警达成“第 一次就做对”(3)持续改进的资料基础：质检资料为质量改进提供精准输入
2.
实例：
(1)
汽车业界：某零部件公司用AI减少60%质检员，检测速度拉升8倍，买方投诉下降40%
(2)
食品包装：瓶盖检测准确率达99.9%，往细里说，每年节省人工成本80万元
(3)
电子元件：达成微米级尺寸测量，货品不良率从3%降到0.5%
次讲：质量KPI资料构筑和数智化
一、质量KPI资料化构筑以及运用
1.质量KPI指标分类
(1) 买方尊重&信赖指标
(2) 市场端故障&缺陷指标
(3) 质量成本指标
(4) 货品等级指标
(5) 合格率指标
2.核心指标设定步骤
(1) 识别要害工序
(2) 识别要害质量特性
(3) 规划统计表单
(4) 统计资料，管控目视
(5) 评核并准则化
3.质量KPI运用&管控
(1) 工序内质量资料统计
(2) 工序内质量资料目视
(3) 异常拆解以及再发防止
(4) A3专项改进
1. 4.TQM导向的KPI运用
(1) 跨部门KPI协同：构筑覆盖规划、生产、采购的全流程指标(2) 全员质量绩效：将质量KPI分解到每个岗位和员工(3) 供应商质量集成：将供应商质量表现纳入公司KPI架构
2.
课堂上手
：
1
按照质量KPI指标类别，每组选项一个类别开展定义、明晰计算方式
2
尝试分组规划质量KPI报表
二、质量海量资料拆解轮廓
1.资料从哪里来？
(1)
MES系统（生产参数）
(2)
QMS系统（检验记录）
(3)
装置传感器（振动/温度）
(4)
人工记录（Excel/纸质）
2. 资料怎么用？
(1)
基础层
(2)
拆解层
(3)
决策层
1.
3. TQM全流程资料拆解
(1)全员质量行为拆解：拆解员工操作资料，识别最 佳实践(2)跨工序关联拆解：发现工序间质量传递规律(3)供给链质量协同：构筑供给链质量资料共享制度
三、质量成本数智化计算
1. 成本构成图示
(1)
预防成本：培训/架构维护
(2)
鉴定成本：检测/校准
(3)
失败成本：报废/返工/投诉
2. 自动计算方案
(1)
资料自动采集：
(2)
从ERP抓取报废工单
(3)
从考勤系统统计质检工时
(4)
从客服系统提取投诉资料
(5)
可视化看板：
(6)
动态成本分布图（按照货品/月份/责任部门）
(7)
预警设置：当失败成本超阈值自动标红
1.
TQM视角下的成本精进
(1)预防成本的智能化投入：AI推荐最 优预防措施组合(2)全员成本意识练就：成本资料全员可视化，助推节约意识(3)持续改进的ROI评核：数智化追踪改进项目的投资回报
1.
实战操练：
(1)
用提供的资料完成：
(2)
计算某货品线的质量成本
(3)
找出成本最 高的3个环节
1.
三讲：质量数智化抓手和资料可视化
一、质量数智化到底为何？
1.传统质量管控三大痛点：
(1)
纸质记录易丢失
(2)
问题发现太滞后
(3)
拆解报告做半天
2.数智化带来的改变：
实例：扫码3秒完成检验记录（对比原来手写10分钟）
实例：系统自动预警将问题拦截在生产线
1.
自测抓手：公司数智化诉求紧急程度评分表
2.
数智化抓手怎样支持TQM施行
(1)全员交流平台：支持跨部门质量交流和协同(2)改进项目管控：数智化管控QCC、改进提案等等活动(3)学识共享系统：构筑公司质量学识库，支持心得传承
1.
二 、为何要做可视化？
引入：你遇到过这些问题吗？
(1)
领导总说"看不懂"你的质量报告
(2)
Excel表格密密麻麻，要害问题被埋没
(3)
每次开会都要重新做图表
1.三个判断准则：哪些资料值得可视化？
2.实例对比：某注塑车间用可视化缩短50%问题拆解时间
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，怎样选项？
2.
拆维度：按照货品线/车间/供应商层层下钻
3.
设阈值：基于历史资料设定红黄绿三色预警区间
4.
联奖惩：将指标和绩效考核挂钩（实例：某车企质量奖金计算规则）
1.
四、最实用的3个质量数智化抓手
1.抓手一：电子检验单
2.抓手二：质量看板
3.抓手三：移动端问题上报
2.
五，智能移动看板
1.
生产质量监控看板
2.
供给链质量协同看板
1.
六，移动端预警设置
1.推送规则配置
2.多终端适配
3.安全将控：资料权限设置（质量经理可见详细资料，操作工仅见预警提示）
实例：质量保障数智化赋能-五大核心运用情境
2.
四讲：质量数智化助力达成品质零缺陷和落地路径
思索问题
：
(1)
“零缺陷”是否意味着绝 对不允许任何错误？倘若不是，怎样定义“可接受的缺陷率”？
(2)
员工普遍认为“人总会犯错”，怎样改变这种思路定式？
(3)
零缺陷和“持续改进（Kaizen）”之间为何关系？
一、
质量数智化助力达成品质
1. 1.零缺陷管控核心、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
实地交流：怎样领会质量管控大师克劳士比“质量免费”，实地实例解说
2、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) 怎样保证品质自工序完结
(4) 自工序完结的基本架构
(5) 自工序完结的管控重点
(6) 自工序完结的作业三要素
1. 3、TQM和零缺陷的深度融合
(1)TQM理念支撑零缺陷：全员参与、全进程管控、持续改进(2)数智化抓手赋能零缺陷：智能预警、资料追溯、迅速响应(3)信念融合：构筑追求零缺陷的质量信念
实例分享
：数智化技艺运用拆解，有效货品直通率，施行标的方针管控闭环改进
零缺陷管控数智化赋能规划：
结合所学学识，搭建一个零缺陷数智化赋能制度，并发表：（包含推进组织，职责，营运制度，梳理良品条件，查验模式、结果追溯，异常分类、汇总、推送、升级、闭环）
一、
公司质量数智化达成路径
1. 1.成熟度评核
(1) 5维度评核表（每组评核自身公司）
(2) 对标拆解
(3) 输出结晶：公司数智化"体检报告"（SWOT拆解模板）
2.3-6-12个月施行规划
(1) 分阶段打法
(2) 低成本启动方案
1 检验无纸化
2 移动端异常上报
3 电子看板
3、变革管控和队伍赋能
(1) 阻力破解三板斧
(2) 赋能抓手箱
(3) 持续改进制度
1.
课程收束回顾、答疑、交流
备注
：本课旨在支援制造业质量和生产管人者，系统掌握在数智化时代下，怎样利用AI和资料技艺对传统周全质量管控（TQM）架构开展升级再造,构筑一个资料驱动、全员参与、持续自优的智能质量管控系统，课程能够结合公司实际诉求开展局部调整，如有调整需要请及时和讲师交流。
老师简介
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博闻智咨询|李希老师
适合谁听
：质量总监/经理、工艺工程师、生产主管、IT部门（负责QMS/MES施行）、供给链、研发等等涉及质量协同的部门。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。