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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：管理者
授课形式：内训
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
1.传统质量控制被动滞后：依赖人工检测与事后追溯，漏检、误判率高；质量问题响应慢，缺乏提前预警机制，难以实现实时干预；未形成 “检测 - 分析 - 改善 - 预防” 的闭环。
2.精益与数字化融合不足：现有精益质量工具（如 PDCA、鱼骨图）未与数字技术结合，效率受限；数据分散在各系统，无法支撑质量根因深度分析；质量控制计划缺乏数据动态优化能力。
3.执行落地存在断层：质量控制标准与现场实操脱节，员工执行一致性差；缺乏可视化工具辅助现场人员快速上手；改善措施跟踪、验证、固化机制不健全。
4.人才能力适配不足：一线员工既懂精益质量理念，又掌握数字工具应用的能力薄弱；质量团队缺乏数据建模与分析能力，难以从数据中挖掘质量改进点；跨部门协同推进质量控制计划的机制不完善。
课程收益| Program Benefits
1.掌握精益思想与数字技术融合的质量控制核心逻辑，明确质量控制计划从制定到落地的全流程关键节点。
2.具备运用数字化工具（如数据看板、简单预测模型）优化质量控制流程、提升执行效率的初步能力。
3.学会搭建 “数据采集 - 分析 - 预警 - 改善” 的精益数字质量闭环，能针对性解决现场质量执行难题。
4.掌握质量控制计划落地的组织推进方法，具备跨部门协同与一线员工能力赋能的实操思路。
课程大纲| Course Outline
1.质量控制的核心痛点：传统质量控制执行中的 3 大核心问题（标准脱节、数据割裂、改善低效）。
2.精益质量核心思想：丰田 TPS 中的 “质量在工序中”“自働化” 理念，PDCA、5Why、防错法的核心应用逻辑。
3.数字技术对质量控制的赋能价值：数据采集、可视化、预测分析在质量控制中的 3 个关键作用。
4.精益数字质量控制的核心框架：“标准制定 - 数据采集 - 分析预警 - 改善落地 - 固化优化” 5 大环节。
5.质量控制计划有效性的评估维度：执行率、问题响应速度、质量改善效果、员工适配度。
6.数据基础搭建：质量数据（缺陷类型、检测结果）与生产数据（工艺参数、设备状态）的采集范围与标准。
7.小组讨论：结合本企业实际，梳理质量控制计划执行中最突出的 2 个问题及根源。
8.实战演练：制定本企业质量数据采集清单与标准化采集流程（参考丰田数据采集规范）。
丰田某海外工厂：通过 “精益 + 数字化” 优化质量控制计划，实现焊接工序缺陷率下降 30%。
1.质量控制计划制定的核心原则：客户导向、工序聚焦、数据支撑、实操可行。
2.关键质量特性（KQC）识别：基于客户需求与工序能力，运用丰田 “特性要因图” 锁定关键控制点。
3.检测方案数字化设计：检测项目、检测频率、检测方法的数字化适配（如视觉检测替代人工检测的场景）。
4.质量标准数字化转化：将模糊的质量标准转化为可量化、可数据化的判断指标。
5.控制计划动态优化机制：基于工序数据波动、客户反馈，建立计划迭代的 3 大触发条件。
6.精益工具与数字技术的融合应用：5Why 与数据关联分析结合，定位质量根因；防错法与数字预警结合，提前规避风险。
7.小组讨论：现有质量控制计划中，哪些标准可数字化优化？哪些检测环节可引入数字工具？
8.实战演练：以某核心工序为例，修订并优化现有质量控制计划（提供丰田标准模板）。
某汽车零部件企业：将精益质量控制计划与 IoT 数据结合，实现注塑件尺寸偏差预警响应速度提升 50%。
1.数字化检测工具选型：AI 视觉检测、传感器检测等工具的适用场景与选型标准。
2.丰田式检测流程优化：“自检 - 互检 - 专检” 数字化落地，实现检测数据实时上传。
3.质量数据可视化看板设计：核心指标（缺陷率、预警次数、改善进度）的展示逻辑。
4.实时预警机制搭建：预警阈值设定、预警信息传递路径（现场 - 班组 - 管理层）。
5.检测数据与工序数据的关联分析：通过数据挖掘，找到检测结果与工艺参数、设备状态的关联关系。
6.异常响应流程标准化：明确异常发生后的处理步骤、责任分工、时间节点。
7.小组讨论：本企业哪些检测环节适合引入数字化工具？预警信息如何快速触达相关人员？
8.实战演练：设计一款核心工序的质量可视化看板（提供基础模板，分组完成个性化设计）。
丰田中国某工厂：AI 视觉检测系统在涂装工序的应用，误判率降至 0.08%，检测效率提升 40%。
1.质量数据预处理方法：数据清洗、筛选、分类，确保数据准确性与可用性。
2.数字化根因分析工具：结合 5Why、鱼骨图，运用简单数据建模（如相关性分析）定位核心根因。
3.精益改善措施制定：基于根因分析结果，制定 “具体、可执行、可验证” 的改善方案。
4.改善措施的数字化跟踪：通过系统记录改善执行进度、资源投入、阶段性效果。
5.改善效果验证方法：运用统计过程控制（SPC），通过数据对比验证改善有效性。
6.改善成果固化：将有效改善措施转化为标准作业程序（SOP），更新质量控制计划。
7.小组讨论：针对本企业某一常见质量问题，运用数字化思维分析可能的根因。
8.实战演练：选择一个典型质量问题，完成 “数据采集 - 根因分析 - 改善方案制定 - 跟踪表设计” 全流程实操。
某家电企业：通过数字化分析找到装配工序质量问题根因，制定精益改善措施，该问题发生率下降 60%。
1.质量控制推进的组织架构：明确跨部门（生产、质量、技术、设备）协同职责与沟通机制。
2.一线员工能力赋能：精益质量理念 + 数字工具应用的分层培训方案（新员工、老员工、班组长）。
3.员工激励机制设计：将质量控制执行效果、改善贡献与绩效考核、奖励挂钩。
4.质量控制计划试点推进方法：选择试点工序的 3 个关键标准，试点效果评估维度。
5.全员参与质量改善：搭建数字化建议平台，鼓励员工提交质量改进建议。
6.常见推进阻力应对：员工抵触数字工具、跨部门协同不畅等问题的解决策略。
7.小组讨论：本企业推进质量控制计划落地，可能遇到哪些阻力？如何应对？
8.实战演练：制定本企业质量控制计划落地的 3 个月试点推进路线图（明确目标、任务、责任人）。
丰田某工厂：质量控制计划落地的组织推进经验，通过分层培训与激励机制，员工执行率从 75% 提升至 98%。
1.质量控制计划执行效果的评估指标体系：定量指标（缺陷率、执行率）与定性指标（员工满意度、协同效率）。
2.定期复盘机制：周复盘（现场问题快速解决）、月复盘（数据趋势分析）、季度复盘（体系优化）。
3.基于复盘结果的计划优化：根据执行数据与复盘结论，调整质量控制标准、检测方案、改善流程。
4.标杆学习与最佳实践推广：内部试点工序经验提炼，跨工序、跨工厂推广的方法。
5.数字技术迭代应用：跟踪 AI 视觉检测、大数据分析等技术的最新进展，适时引入优化质量控制。
6.长期质量目标达成路径：将质量控制与企业战略结合，制定年度、三年质量提升计划。
7.小组讨论：结合本次课程所学，梳理本企业质量控制计划的 3 个优化方向。
8.实战演练：分组汇报本企业质量控制计划落地初步方案，现场点评与优化建议。
某电子企业：精益数字质量控制计划复盘机制，实现质量成本每年下降 8%，客户投诉率下降 45%。
讲师背景| Introduction to lecturers
宋华军AI智能经营与数字化转型资深顾问
讲师资历
v 北京大数据研究院专项项目总监
v 工业AI与智能制造系统高级顾问
v 中德智能制造联盟专家委员
v 省市级数字化转型项目评审组核心成员
v 中国丰田技工中心高级市场调查员
v 广东省机器换人专家组成员
v 浙江省智能制造专家库顾问
v 智能制造成熟度评估师
v 工信部人才开发中心外聘数字化转型专家
v 两化融合管理体系咨询3A证书
实践/学术背景
现任：北京大数据研究院专项项目总监
曾任：丰田汽车技术中心
曾任：成都西门子灯塔工厂主架构师
曾任：WPS汉化EXCEl工程师
曾任：梅赛德斯-奔驰星耀中国主架构工程师
曾任：德勤企业工业软甲资产管理特聘顾问
曾任：恒逸石化集团中控数字化中心项目架构设计负责人
已为 60+ 国内外领先企业提供数字化转型与智能制造系统解决方案：丰田汽车地二工厂、第三工厂、发动机工厂，宇通客车选配研发系统、丰田技术中心智能设计调度项目、阿泰克模块化研发项目、泰龙西门子照明数字工厂、宝捷冲片、美的埃及海外工厂等近60个智能制造、数字化项目；
丰田技术中心，主持引入韩国大宇Dows产线扫描仿真技术国内首次用于汽车生产线数字化仿真，主持升级数据建模及AI数据清洗规划项目；
智能制造与数字化转型
1.《如何打造AI智能化工厂即企业数字化/AI智能化转型》
2.《数字化转型及AI智能化认知能力提升》 3.《智能制造数字化工艺升级与数字化转型》
4.《数字班组管理技能提升特训营》 5.《制造业精益化管理与数字化转型落地实践》
6.《智能排程与智能仓储配送》 7.《智能工厂规划与数字化转型落地实践》
8.《精益数字化工厂：MES系统落地难题破解与实战演练》
AI制造篇：
1.《智控质量-AI在质量管理中智能化应用实践》 2.《企业AI智能经营大模型实践》
3.《AI智能班组》 4.《智能制造数字化工艺升级与数字化转型落地实践》
5.《AI赋能TPM实战：构建零故障智能设备管理体系》 6.《AI驱动下的生产现场改善与4M1E创新实践》
7.《AI驱动下的智能制造：工艺、质量与供应链的数字化转型实战》
数字化辅导类：
1.企业数字化战略咨询 2.企业数字化转型路线咨询
3.低碳绿色数字化新工厂设计咨询 4.数字化产线设计咨询
5.企业数字化工艺&质量管理咨询 6.数字物流设计咨询
7.企业数字化供应链设计咨询 8.企业数字化运营咨询
9.企业数字化平台构建咨询 10.企业BI&大数据开发应用咨询
汽车及零配件：中航工业、中国航天、山东重汽、一汽集团、一汽解放、北京奔驰、松下万宝、长安汽车、北京长安、东风小康、长城汽车 、吉利汽车 、奇瑞汽车、宇通客车、比亚迪、无锡康明斯发电机等；
新能源、新材料、电力：中芯国际、三安芯片、中船重工725所双瑞风电、上海航天机电、中船重工武汉铁锚、天威新能源、万邦德和新能源、山东华特磁电、潞安太阳能、三峡电力、江苏核电等；
机械制造：中国兵器集团641厂、5424厂、中车集团（成都、青岛）恒立液压、圆方机械、川渝精工、江西华伍股份、泰尔重工、重庆机电、纳铁福传动系统、重庆矢崎仪表、重庆新大福机械、重庆万力联兴等；
医药/医疗器械：乐普医疗、中山完美、扬子江药业、安利纽崔莱、汤臣倍健、华润三九、希尔安药业；
食品/酒业：古井贡酒、茅台集团、王老吉、惠发食品、聚慧食品等；
化工建材：中国化工集团 、成都开元集团、杨农化工、罗浮塔涂料、东方雨虹集团、中铝集团、久立特材料、佛山飞宇门窗、大亚人造板、浙江久立特材科技等；
电子家电通信：三星电子、阿尔斯通、东芝、上海人本集团、飞利浦、爱普生、日立电梯、富士康、TCL、联想、康明斯、索尼、松下电器、夏普、华硕、生益电子、科勒集团、海尔、重庆宇隆光电等；
有色煤矿：梗阳集团、山西长治潞安煤矿、潞安煤化工、开滦煤矿、五矿集团、中铝集团、厦钨集团、江铜集团、中国黄金、湖北大冶有色等
非制造业客户：西贝莜面、广森餐饮集团、南京智慧城市、杭州亚运数字化服务项目、长安销售数字化、浙江数字景区专项工程、广联达智慧施工标杆项目等，多家大专院校聘为“双创导师”，参与广东省“百、千、万”工程专家组成员；
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
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