课程背景
当前全球制造业竞争格局深度调整，国内制造业面临
“提质增效，降本减存、绿色转型”的多重压力，传统质量管控模式已难以适配业界演进诉求。一方面，制造业生产流程复杂、质量节点分散，具体来看，从原材料采购、车间生产、成品检测到供给链协同，普遍存在人工质检效率低、质量问题追溯难、资料孤岛严重、异常响应滞后等等核心痛点，导致不良率居高不下、返工成本增加，制约公司核心竞争力；另一方面，AI、物联网（IoT）、工业互联网、海量资料拆解等等新技艺浪潮加速渗透，新质出产力成为驱动制造业升级的核心引擎，头部公司（如TCL、中车、西门子等等）已借助质量数智化转型达成全链路质量闭环管控，在成本将控、效率拉升、市场响应速度等等方面形成显著优势。
和此同时，
基于
当前质量管控架构存在职能弱化、英才短缺、数智化低等等问题。具体表现为：
1.
实地质量
：
质量工程师隶属于制造部门，落地时，质量职能较弱。
2.
研发质量
：
缺少专职的
DQE，倚重兼职QA人员参与。
3.
供给链质量
：
无专职
SQE，对供应商的协同和改进本领不足。
4.
售后质量
：
缺少专职的
CQE，问题闭环处理倚重兼职人员。
本课基于
颜少林老师
多年跨国制造公司和本土龙头公司（中车
Q质量数智化规划和TCL高质量数智化）实战心得，结合装备制造、3C家电、汽车零部件等等多业界标杆实例，锁住制造业质量数智化转型的核心痛点和落地难点，为公司拆解从方略规划到一线执行的全流程办法，助力制造业迅速落地高质量数智化转型，达成质量管控从“事后补救”向“事前预判”的预防性质量，从“单点管控”向“全链路协同”、从“心得驱动”向“资料驱动”的转型卓越质量。
课程规划思路
立足制造业
“生产流程复杂、质量节点多、供给链协同要求高”的核心特性，以“认知-办法-实例-实战”为核心推演，从质量数智化基础认知切入，渐次纵深全链路架构搭建、要害技艺落地、标杆心得借鉴，最终锁住公司实际情境输出落地方案。全程强化“业界适配性”，所有实例都选自制造业标杆公司，所有上手都围绕制造业质量管控痛点规划，确保学用结合、落地见效。
课程收益
1.认知层面：明晰质量数智化的核心内涵、技艺支撑和业界演进趋势，破除“重技艺轻运用”的认知误区
2.办法层面：掌握质量数智化架构搭建、资料采集和拆解、智能管控抓手运用的核心办法，适配制造业生产情境
3.落地层面：借助标杆实例借鉴和实战上手，输出公司专属的质量数智化转型初步方案，就一线经验说，具备可执行性
4.协同层面：打通质量、生产、供给链、IT等等跨部门协同推演，拉升转型落地的组织适配本领
5.
赋能
3年高质量数智化转型-本领拉升的主题培训，导入高质量数智化办法论和初步蓝图策划。
课程大纲
模块一：质量数智化转型核心认知
1.制造业质量数智化的核心定义：区别于传统质量管控，锁住“资料驱动、智能预判、全链路闭环”三大核心特征，结合制造业生产情境解读核心价值
2.制造业质量管控的核心痛点和数智化破解路径：
1）痛点拆解：人工质检效率低、质量问题追溯难、供给链质量协同弱、资料分散无法复用、异常问题响应滞后
2）数智化破局：资料化替代人工记录、智能化替代心得判断、全链路打通替代孤立管控
3.质量数智化的要害技艺支撑：AI、物联网（IoT）、工业互联网、海量资料拆解在质量管控中的运用推演（无需纵深技艺原理，锁住运用情境）
4.制造业质量数智化演进趋势：从“事后检测”到“事前预判”，从“单点管控”到“全链路协同”，从“局部试点”到“全域推广”
5.转型核心要则：适配生产实际（不脱离制造流程）、平衡投入产出（优先破解核心痛点）、强化组织协同（防止部门壁垒）
【小组研讨】
结合本公司生产情境，梳理
3-5个质量管控核心痛点，拆解每个痛点的数智化破解可能性；每组派代表分享（10分钟/组），运行层面，讲师点评并提炼共性问题和业界通用破解思路
模块二：制造业质量数智化架构全链路搭建
1.质量数智化架构核心架构：
1）底层：资料采集层（生产装置、质检环节、供给链节点的资料采集准则和抓手）
2）中层：资料处理层（资料清洗、整合、存储，打通ERP、MES、WMS、QMS等等系统资料互通）
3）上层：运用层（智能质检、异常预警、追溯管控、供应商质量评级、质量拆解报表）
2.全链路质量数智化要害模块：
1）生产进程质量数智化：装置运行资料实时监控、工序质量资料自动采集、要害参数智能预警
2）供给链质量数智化：供应商准入数智化评审、来料检验资料联网、供货质量动态评级
3）成品质量数智化：智能检测装置运用、成品质量资料追溯、买方反馈资料联动拆解
4）质量改进数智化：质量问题闭环管控（发现-拆解-整改-验证）、资料驱动持续精进
3.制造业质量数智化落地的要害前提：
1）资料准则化：统一质量指标定义、资料采集格式、编码规则
2）组织适配：明晰跨部门职责分工（质量部门主导，IT部门支撑、生产部门配合）
3）人员本领：质量队伍数智化抓手运用本领、资料解读本领拉升
模块三：标杆实例剖析
——制造业质量数智化转型成功实践
实例一：大型装备制造业（如中车时代电气）质量数智化转型实例
1）转型来由：多事业部生产基地协同难、零部件质量追溯复杂、买方定制化诉求下质量管控压力大，质量营运组织低效
2）核心动作：规划中车Q质量数智化方略和落地，建设统一质量资料中台和QMS质量管控系统、质量制造资料治理和打通“供应商-生产-交付-售后”全链路资料达成中车一车一档的全息质量追溯、AIOT赋能要害工序良率智能拉升
3）成效：CTQ全流程拉通，实物质量的不良品率下降30%，质量问题追溯时间从2天缩短至2小时、供给链质量协同效率拉升40%，构筑1+X高质量营运架构。
实例二：
TCL家电制造业（6+1）质量数智化实战心得
1）转型重点：供方质量数智化管控、生产进程智能质检、成品全生命周期追溯
2）要害办法：“6大业务模块+1个资料中台”质量管控架构、物联网装置全覆盖采集要害资料、AI算法预判质量隐患
实例三：某航修
MRO的售后质量数智化试点和QLM质量全生命周期数智化
1）转型路径：从场外问题排故，场内异常检修MRO的要害CTQ工序（如拆检-排故-维修-复转-测试-交付）试点入手，渐次扩展至QLM全生命周期质量数智化。
2）落地难点：老旧装置资料采集改造、跨区域资料协同和治理欠缺、现有QMS系统覆盖不全、新时代质量准则高要求带来质量数智化解题打法具大挑战
3）规划蓝图：NQMS 新时代装备建设质量管控架构更新要求下的航发QLM质量全生命周期覆盖MRO-售后质量架构转型升级
模块四：质量
4.0数智化要害技艺落地实操
1.工业4.0下的质量4.0的方案规划和AIOT高质量数智化办法论
1）质量4.0的数智化方案蓝图方案参考（质量海量资料迁移TQM周全质量数智化）
2）AIOT高质量数智化办法论（数字精益质量和极 致良率/COPQ质量成本管控）
3）ITOM模型下质量组织变革-职能重新定位/协同推演精进/质量绩效信念
2.IIOT资料采集和质量制造资料治理：
1）采集对象：生产装置参数（温度、压力、转速）、质检资料（尺寸、性能、外观）、供给链资料（来料批次、运输环境）
2）采集抓手：物联网传感器、智能检测装置、移动质检终端、条码/RFID技艺（适配车间、仓库、供给链等等不同情境）
3）实操要点：老旧装置资料采集改造方案、资料实时性保障、采集成本将控
3.质量资料拆解和智能运用：
1）核心拆解办法：统计进程将控（SPC）和AI-MFA多因子数智化拆解运用、质量问题根因拆解（鱼骨图+资料佐证）、AI质量预测（基于历史资料预判质量隐患）和虚拟量测
2）工业AI模型在质量管控中情境探索：
A.
基于
CV视觉模型的AI质检：零部件外观缺陷智能识别（如划痕，变形）
B.
基于
LLM+资料智能异常预警：基于装置资料和质量资料联动，预判工序质量异常
4.质量数智化抓手选型指南：
1）主流抓手对比：QMS数智化系统、工业互联网质量云平台、定制化开发vs准则化货品的选项推演
2）选型要则：适配公司生产规模、贴合质量管控流程、兼容现有IT系统、满足未来扩展诉求
【实战上手】
分组规划本公司核心工序的资料采集方案，明晰采集对象、抓手选型、资料准则；讲师点评精进
模块五：制造业质量数智化转型（组织流程资料）落地路径和隐患规避
1.分阶段落地路径：
第一阶段（
1-3个月）：试点突破
——选项核心工序或者要害业务模块（如供应商质量资料管控、某重点生产环节智能质检）开展试点，验证技艺可行性和实际效益
第二阶段（
3-6个月）：渐次推广
——基于试点心得，精进方案后扩展至更多工序或者业务模块，打通试点环节与其他部门的资料协同
第三阶段（
6-12个月）：全域深化
——达成全生产流程、全供给链质量数智化覆盖，构筑资料驱动的质量持续改进制度
2.组织和人员保障：
1）组织架构：成立质量数智化专项小组（质量部门牵头，IT、生产、供给链等等部门派核心成员参与）
2）人员培训：分层级开展培训（管控层：转型方略和价值认知；执行层：数智化抓手操作和资料解读；技艺层：系统维护和精进）
3.常见误区和规避办法：
1）误区1：重技艺堆砌轻业务适配——规避：以质量痛点为导向选项技艺，不盲目追求“高大上”抓手
2）误区2：资料采集无准则——规避：先构筑统一的资料准则，再推进采集抓手落地
2）误区3：忽视跨部门协同——规避：明晰各部门职责和协同流程，构筑定期交流制度
4）误区4：只关注短期效益——规避：平衡短期试点成效和长期架构建设，设定合理的成效评核指标
模块六：实战上手
——输出公司质量数智化转型初步方案
1.上手差事：各组结合公司实际，锁住1-2个核心痛点（如生产进程质量异常预警、供应商质量数智化管控），输出初步转型方案，包含以下核心内容：
1）现况痛点拆解（明晰问题边界、影响范围、现有资源）
2）标的设定（可量化，从实践看，如“3个月内核心工序质量异常预警响应时间缩短50%”）
3）技艺选型和施行步骤（分阶段差事、责任部门、时间节点）
4）资源诉求（人员、技艺、预算初步估算）
5）隐患预判和化解措施
2.提供《质量数智化转型方案模板》
怎样结合工业
AI的不同组件在各自公司工厂各部门构筑高质量数智化方案
-描述什么工业情境挑战，AI+IT/OT的技艺挑战和质量管控业务挑战
-期望在哪些业务协同中运用AIOT融合技艺革新拉升货品良率和质量协同效率
-预期的哪些收益
！（提质增效降本革新
QDCI的量化和非量化）
3.呈报点评：每组派代表呈报方案（15分钟/组），讲师结合业界心得和课程内容，给出针对性精进建议（5分钟/组）
课程收束和答疑
老师简介
Introduction to lecturers
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珀菲特顾问|颜少林老师
适合谁听
制造业质量负责人、供给链管控主力、生产营运经理、IT技艺对接人员、公司数智化项目推进核心成员。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。