数字化质量管理：从理念到实践

第一天：理念和基础

——构筑数智化质量思路

主题：从传统质量到智能质量的范式转变

第一章

开篇：为何需要数智化质量管控？

1. 传统质量管控的挑战和瓶颈

2.

工业

4.0和智能制造对质量的新要求

3. 数智化质量的定义、价值和核心优势（效率、预防、洞察）

破冰活动：

小组碰头当前质量事务中的痛点

第二章

开篇：为何需要数智化质量管控？

1.  IoT（物联网）：实时资料采集和监控

2.  海量资料和云平台：质量资料的存储、管控和拆解基础

3.  AI和机器研习：智能预测、异常检测和根本原因拆解

4.  数字孪生：虚拟世界中的质量仿真和精进

技艺短片观看和解说

提问交流

第三章

核心抓手数智化（上）：资料驱动的拆解和改

进

1.

数智化

SPC：实时将控图、自动报警和进程本领动态监控

2.

数智化

MSA：自动化量具校准和GR&R拆解

3.

数智化

FMEA：协同式DFMEA/PFMEA，动态隐患优先级更新

抓手软件界面演示

实例：某汽车零部件厂商的实时

SPC运用

第四章

核心抓手数智化（上）：连接和协同

1.

数智化

APQP/PPAP：项目管控和交付物的在线协同

2.

数智化将控规划：和作业指导书（

SOP）的联动

3.

数智化不合格品将控：

8D/CAR的在线闭环管控和追踪

小组操练：规划一个不合格品处理的数智化流程

第五章

核心抓手数智化（上）：连接和协同

实例深度研讨

1.

实例

1：电子业界

某全球电子制造商的数智化质量中心建设，怎样达成全球工厂质量资料可视化管控和对标。

2.

实例

2：汽车业界

某主机厂怎样利用

AI视觉检测替代人工目检，拉升检测效率和准确性。

小组碰头：

实例成功的要害因素？

哪些心得能够借鉴到我们公司？

第二天：系统和实践

——规划和施行数智化质量

主题：构筑您的数智化质量管控系统和施行路径

第六章

数智化质量管控系统的架构

1.

系统核心模块：

QMS（质量管控系统）、LIMS（实验室管控系统）、MES（制造执行系统）的集成

2. 资料流：从装置采集到云端拆解再到决策支持的闭环

3. 怎样选项合适的技艺和供应商？

架构图解说

供应商类型简介（如

Siemens, SAP QM, 达索等等）

第七章

迈向数智化质量的施行路线图

1. 现况评核：评核公司当前的数智化成熟度

2. 方略规划：明晰标的、范围和预期收益

3. 小步快跑：从试点项目开始（如一个车间，一条产线）

4. 变革管控：克服组织和信念障碍，练就数智化英才

5. 扩展和集成：复制成功心得，达成系统互联互通

工作坊：绘制本小组（或者虚拟公司）的数智化质量施行路线图（第一阶段）

第八章

前沿趋势和未来展望

1.

生成式

AI在质量中的运用：自动生成报告、精进检测程序等等

2. 区块链赋能质量追溯：达成不可篡改的全链条溯源

3. 元宇宙和质量：沉浸式培训、远程审计和评审

4. 质量部门的未来定位演变：从警察到预言家和教练

开放碰头：这些趋势哪些离我们最近？哪些是

“噱头”？

第九章

综合实战工作坊

1.

差事：

基于一个给定的业务情境（如：新货品导入质量拉升、买方投诉率降低），各小组规划一个数智化质量解题打法。

内容需包括：要破解的核心问题、拟采用的技艺

/抓手、大致施行步骤、预期KPI改进。

2. 小组方案规划和展示

3. 讲师和参训者点评

第十章

前沿趋势和未来展

课程收束和行动规划

望

1. 要害学识点回顾

2.

拟定个人

/队伍的行动规划（Next Steps）

3.

Q&A

4.

课程反馈

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

珀菲特顾问|宋志军老师