课程背景
3C汽车业界面临多品种小批量、高精度制造、迅速迭代和出海适配的挑战，过去资料孤岛：装置资料（MES/PLC）、业务资料（ERP/CRM）、外部资料（市场/供给链）互不相通
正加速向
“智能化+资料驱动”转型，传统资讯化难以满足高科技汽车业界数智化：
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技艺滞后：员工对数智化抓手（如AI质检、大模型拆解）认知不足，AIOT本领断层；
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管控低效：全价值链质量资料分散，缺乏智能拆解手段，问题追溯倚重心得；
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转型方向模糊:缺乏清晰的数智化方略，难以将AI数智化技艺深度融入质量营运
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可持续性不足:资料资产沉淀缺失，变革保障架构不健全
本课基于
20+家世 界级制造公司数智化转型实践，结合质量管控部业务特性，直击高质量转型未来可能要面临的挑战，格外在“质量方略-AIOT技艺落地-质量组织变革”中的本领缺口，助力炼就“可复制、可量化、可持续”的数智化转型标杆工厂。
问题导向：锁住质量
数智化
方略落地难点，提供高质量数智化演进思路
实例驱动：覆盖高铁制造、
3C汽车
、
泛半导体
等等多业界标杆实践
课程收益
意识拉升：构筑
AIOT数智化思路，领会AI怎样重构生产管控流程；
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本领拉升：弄懂
AI在3C业界的最新运用（如边缘视觉缺陷检测、AI工艺精进）本领升级：
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管控升级：促成从
“心得管控”到“智能营运”的数智化工厂营运管控。
课程大纲
高质量数智化转型实践和数智化工厂营运本领建设
第一单元、制造业数智化转型趋势和标杆实例拆解
1.
新质出产力赋能业界高质量
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新质出产力定义
数智化转型新趋势
n
业界集群演进
四个阶段和智能制造挑战
n
业界高质量
数智化
-质量智能/QBOM质量中台/碳中和多架构合规
实例：
-TCL华星光电-AI虚拟量测（VM）系统
2.AI在3C汽车业界的运用和系统集成精进
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3C数智化工厂
痛点和
AI机遇
（外观检测、装置运维、工艺调参）
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3C汽车研发痛点和AI机遇（PCB电路和工艺规划、RFQ迅速报价、物料优选）
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AI工业视觉在工厂实地监控和EHS运维集成实践
n
AI全流程质检和QMS货品质量流程管控协同
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AI全流程质检和PLM研发规划质量协同闭环
实例：
-
PCB-AI智能工艺平台构筑工艺-制造的革新生产力
- PCB板缺陷检测（AOI+ADC复判）
研讨和问题解答
思索
AI技艺怎样普惠的赋能精益质量实地改进？
第二单元、数字精益制造架构规划和工业资料中台规划
1.
数字精益制造架构规划
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Opcenter数字精益制造营运架构
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MOC生产指挥中心的规划和EMI智能营运看板的规划
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装置资料实时监控和
OEE拆解驱动TPM改进
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生产装置技改到
PHM预测性维护
实例：
- TCL中环数智化工厂营运驾驶仓
2.制造业资料营运建设规划
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工业海量资料中心规划和
n
AIOT集成技艺难点和工业海量资料采集和治理方案
n
AI资料智能规划和ChatBI探索实践
n
工厂产能资料和双碳智能拆解
实例：
AAC 数智化工厂-工业海量资料平台实例
专题研讨：
针对买方实际情境规划转型路线图
,对于PIE&QE工程师的跨部门协同制度调整？
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|颜少林老师
适合谁听
质量管控部、供给链营运部门、各车间生产负责人和数智化项目组成员、IT/OT系统施行主力。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。