课程背景

在AI与数字化浪潮下，质量管理面临深刻变革。企业推行“All in AI”战略，关乎生存发展与生态重构。质量部门必须从传统“质量警察”转向驱动业务的“智能引擎”。当前，许多企业已具备TQM数字化基础（如数据可视化），但距真正的智能化闭环——“事前预测、数据决策”——仍有差距。AI技术在视觉识别、预测分析等领域不断突破，已在质量检测、工艺优化等场景实现效率数百倍提升。

本课程旨在系统解析AI赋能质量管理的战略与实践，通过行业案例，帮助学员重塑认知、掌握方法，共同推动质量体系向“智能驱动”迈进。

授课对象

质量部门业务骨干（T3及以上）及合作部门代表

课程目标

1、建立战略共识：深入理解公司“All in AI”战略下质量部门转型的紧迫性与必要性，明确从“管控”到“赋能”的角色重塑方向。

2、系统认识AI在质量管理中的应用场景：掌握AI在智能检测、预测性维护、工艺优化、根因分析、客户体验闭环等关键环节的实现逻辑与典型案例。

3、激发转型动力与行动思考：通过真实数据与案例，直观感知AI带来的效率与价值突破，引导学员结合自身业务思考落地切入点。

4、推动跨部门协同意识：强化质量部门与研发、制造、客户服务等环节的协作共进，共同构建数据驱动、智能联动的质量管理新生态

课程形式 讲师讲授、案例解析、互动提问、行动思考引导

课程大纲

一、开场导入：为什么我们必须“All in AI”？——质量人的生存之问

1.战略共识导入

解读公司“All in AI”战略的深层逻辑：不是选择，是生存

从“技术领先”到“生态重构”，质量部门面临的新挑战与新机遇

互动提问：你眼中的“AI+质量”是什么？当前最焦虑的是什么？

2.制造紧迫感：不转型，即淘汰，AI助力企业走入10倍+效率时代

行业案例：传统质检岗位的消失与AI质检工程师的崛起

数据说话：AI在质量管控中的效率提升（检出率、成本降低、预测准确度）

案例：西飞AI提取质检项目，效率提升400倍

二、主体内容：AI如何重塑质量管理——从认知到实践

模块一：AI赋能TQM的全景图——从“事后管控”到“事前预测”

1.TQM的演进：数字化→智能化

回顾：公司TQM数字化基础（PBI可视化、数据沉淀）

跃迁：AI如何打通“数据-洞察-决策-行动”闭环

新定位：质量部门作为“数据驱动的价值创造中心”

2.AI在质量管理中的五大应用场景

智能检测：视觉识别、声学检测在硬件质检中的落地案例

预测性维护：通过算法预判生产异常与设备故障（如工业声纹案例）

数字化工艺：通过对工艺的实时监测，实现0缺陷制造

过程优化：AI驱动根因分析、工艺参数自适应调优

客户体验闭环：NLP分析用户反馈，自动归因与改进触发

3.案例对标：业界与自身的实践

华为等企业的质量AI应用

模块二：质量人的新角色与能力图谱——你在AI时代如何增值

1.重新定义质量团队的价值

从“流程警察”到“算法教练”“数据侦探”“体验设计师”

协作模式升级：质量部门成为业务部门与AI技术团队的“翻译官”与“联结点”

2.AI时代质量人才的能力矩阵

基础：数据解读、AI基础概念（模型、训练、迭代）

核心：场景定义能力、AI项目协同能力、伦理与风险判断力

进阶：轻量化算法调优、业务-数据-AI的闭环设计

3.互动思考：你的岗位AI赋能切入点在哪里？

引导个人对标：当前工作模块中，哪些可被AI增强或替代？

模块三：行动指南——如何启动你的第一个AI质量项目？

1.四步启动法

Step1 找场景：从“高频、重复、规则模糊、数据丰富”的场景切入

Step2 组团队：质量人员+数据工程师+业务专家的“铁三角”模型

Step3 小步快跑：从PoC（概念验证）到MVP（最小可行产品）的敏捷路径

Step4 量化价值：设定可衡量的业务指标（如漏检率下降%、效率提升%）

2.资源与支持

公司内部AI平台、数据沙箱、竞赛机制如何利用

如何争取技术团队的支持与合作

3.风险与应对

常见陷阱：数据质量不足、场景过于复杂、忽视业务闭环

伦理与合规：AI决策的可解释性、数据安全与隐私保护

三、总结与动员：从“知”到“行”，成为AI转型的推动者

1.课程核心观点复盘

AI不是替代人，是赋能人；质量部门不是成本中心，是AI落地的核心引擎

转型路径：认知升级→场景挖掘→能力重构→价值输出

抛出四个研讨方向的关键思考题：

思想：如果质量部门是一个AI公司，我们的产品是什么？

组织：如何组建跨部门的“质量AI突击队”？

行动：未来3个月，我们可以启动哪个具体的AI质量项目？

风险：AI质量管理中最需要警惕的“黑天鹅”是什么？

2.号召与激励

强调质量团队在AI战略中的独特优势（数据基础、业务理解）

鼓励每个人成为“AI+质量”的倡议者、实践者、引领者

张忠新

张忠新老师简介

讲师资历

人工智能AI与数字化实战领航级专家

中德数字化工作组中方专家

美国GLP数字化转型高级顾问

华为数字化转型高级顾问

世界先进制造大会嘉宾

中国智能制造大会嘉宾

上海市智改数转工作组专家

赛迪研究院外聘数字化转型专家

复旦大学数字化EDP项目讲师

浙江大学数字化EDP项目讲师

上海交大数字化EDP项目讲师

新家坡国立大学 数字化客座讲师

实践/学术背景

2015年-2020年 癸午智能数字化总监 联合创始人

2016年12月 参加中德两国数字化标制定

2016年6月—至今 复旦大学、上海交大、浙江大学 数字化EDP项目讲师

2017年1月—至今 上海智能制造数字化转型专家

2018年7月 世界先进制造大会嘉宾

2018年9月 中国青岛智能制造嘉宾

2018年—至今 中德数字化工作小组中方特聘专家（全国仅11人）

2018年—至今 美国GLP数字化转型高级顾问

2019年参与中德两国数字化《基于价值网络的数字化商业模式研究》编写工作

先后主持参与：上海蓝科电气、北京同仁堂健康、威海震宇黑灯工厂、慧创保温杯黑灯工厂、中国一汽解放工业互联网平台、茅台晶琪数字化工厂、上海华生物消黑灯工厂、海信数字化遥控器工厂、明阳包头数字化基地、华为GT2、10.8寸PAD产线、特斯拉锂电池生产线、沃尔沃大庆、成都工厂、上海大众宁波工厂工控过程安全评估，吉量白领智能工厂系统、老板电器数值化财务……等27个数字化工厂。

工作经历

合肥现代汽车 革新工程师

上海正位印刷 质量工程师

上海乔山健康器材 总经理助理

蓝泰（上海）不干胶 高级经理

上海华制咨询 运管部经理

上海慧创咨询 &癸午智能 首席技术官

赛迪研究院苏州分院 数字化事业部副总

徐工汉云工业互联网 首席技术专家

培训风格

充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力，引发学员兴趣，引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，严格设计过程，注重对于结果的追踪，深得客户信赖。

授课领域

数字化与AI战略、企业AI与数字化转型、数字化AI赋能制造、数字化AI赋能供应链、数字化运营、数字化工厂、低碳绿色数字化工厂……

部分数字化案例

1、上汽集团 设备AI平台/通过对历史数据挖掘借助大语言模型LLM，知识图谱，借助传振动感器、温度、红外等传感器以及超声、脉冲振动等先进工具，将上汽集团关联性故障降低87%。

2、蓝科电气AI数字化设计/通过对蓝科电气3万+的产品进行归类，设计107个数据模型，从而实现同族化产品的设计从过去4小时/件降到3分钟以内，借助智能算法实现二维图、检验图的自动生成、对客户的新品反应周期从20天降低5分钟以内

3、某轮胎上市公司/橡胶密炼是轮胎制造重要工艺，从历史数据中进行算法训练，提升该工艺的质量33%

4、某上市公司减速机轴承AI项目/减速机是工厂的核心设备，为了保证生产力，借助AI技术对以上的减速机故障数据、振动数据以及轴承供应商提供的轴承状态与振动频谱数数据，对减速机的机械故障进行预测性维护。

5、某汽车集团数字化平台/某汽集团主力车型产能生产工厂，2022年初集团提出全面战略转型，该工厂冲、焊、涂、总、电五大工艺车间将全面生产新的乘用车型，在此基础上，要 求JPH节拍翻一番，同时在老工厂产线改造中，集团提出要把该工厂打造成业界标杆、一流的汽车生产工厂

6、北京同仁堂健康智能工厂/实施1年《数字化工厂规划》，按照同仁堂健康整体规划、打造北京同仁堂工业互联网平台，实现生态化运作，打通从销售、渠道、客户、供应链的维度的数字化运作。成果：销售增长200%以上、物流成本下降30%以上，生产效率提升15%；在制品下降25%；质量不良低减15%；设备故障停机率下降25%；

部分服务过的客户

凯迪拉克金桥工厂、同仁堂、老板电器、高德红外、汉德车桥、华润新能源、广新集团、中国一重、中国一汽、青岛双星、蓝科电气、苏试试验、江森自控、延峰伟世通、徐轮橡胶、帝隆集团、许继集团、中国电网、CPIC、哈药六厂、泰格尔重工、江淮集团、江淮动力、茅台晶琪、江西铜业……