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研發質量工程培訓

【課程背景】
在數字化與智能化浪潮的沖擊下，研發質量管理正經歷從“經驗驅動”向“數據智能驅動”的范式轉變。全球制造業研發投入年均增長12%，但質量問題導致的成本浪費仍占總研發預算的18%-25%。尤其對于業務多元、技術復雜的集團公司，跨部門協同低效、缺陷根因追溯困難、質量數據價值挖掘不足等問題，已成為制約研發效能提升的核心瓶頸。
與此同時，生成式AI與深度學習技術的突破為質量管理提供了全新解決方案——麥肯錫研究指出，AI驅動的質量管理系統可將缺陷識別效率提升60%，并降低30%以上的質量成本。在此背景下，本次《AI_Deepseek深度賦能：研發質量優化》培訓應運而生，旨在通過“AI技術+質量方法論+場景化實踐”的三維融合，助力企業構建智能化、前瞻性的研發質量管理體系。
本(ben)培訓(xun)不僅是一次(ci)技術賦能，更是研發質量管(guan)理(li)文化的革新起(qi)點。通(tong)過AI_Deepseek與質量工程的深(shen)度耦合，企業將率先邁入“預(yu)測-預(yu)防-自適應”的智能質量管(guan)理(li)新階段(duan)。

【課程收益】
了解新品開發流程(NPI)
了解其中的核心關聯工具
了解NPI的關鍵點及質量管控點
能夠運用AI工具進行研發設計以及質量管控
能供(gong)運(yun)用AI工具(ju)進行(xing)質量問(wen)題解析

【課程特色】
多年企業工程師從業經歷、管理經歷及創業經歷使得老師能夠從具體實施角度、宏觀及可持續發展的角度去講解課程，并做到理論與實踐并重、循序漸進，善于從底層邏輯講解。
張老師的(de)課程脫離了模塊化的(de)通(tong)用培訓或咨詢邏輯，能夠(gou)幫助(zhu)學員(yuan)快速識別、分析問(wen)題，并能結(jie)合企業當前階(jie)段(duan)的(de)實際資(zi)源及發展(zhan)階(jie)段(duan)制定“落(luo)地”的(de)對策。

【課程對象】
 質(zhi)量/工藝/生產(chan)工程師(shi)、企業(ye)各部門基層(ceng)、中層(ceng)管理人員

【課程大綱】
第1單元：新產品導入流程（NPI）基礎知識
1. 概念與定義
2. NPI戰略價值與企業痛點分析
NPI的核心價值與行業趨勢
企業NPI典型痛點診斷
研發與生產脫節的表現
供應鏈協同問題
質量管控滯后
3. NPI部分關聯工具
流程工具：APQP（先期產品質量策劃程序）
需求管理工具：QFD（質量功能展開）
項目管理工具：甘特圖
風(feng)險管理工具：FMEA（失效模式(shi)與影(ying)響分析）、風(feng)險矩陣

第2單元：NPI六大階段概述及質量控制點
1. 概念與規劃：
市場調研
功能需求
標準要求
目標價格
產量要求
可行性分析
技術可行性
質量可行性
財務可行性
制造可行性
項目立項
2. 設計與開發
需求凍結
設計方針
方針評審
開發設計
功能
圖紙
標準
BOM
工藝等
DFX設計理念
3. 工程驗證測試(EVT)
樣本試做
功能驗證與極限環境測試
EVT測試結果輸出
問題輸出及閉環
4. 設計驗證測試(DVT)
小批試產及量產工藝驗證
可靠性測試
設計成熟度評估
DVT測試結果輸出
問題輸出及閉環
成本優化
5. 生產驗證測試(PVT)
批量生產
質量一致性測試
PPAP（生產件批準程序）交付
6. 量產爬坡
持續改進
經驗教訓庫

第3單元：AI_應用基礎知識
1. AI的作用
2. 常見的AI平臺
3. Deepseek平臺概述
核心功能模塊（數據管理、分析、協作）
適用場景與行業案例
質量預測與缺陷預防
知識管理與決策支持
4. Deepseek注意事項
避免使用結構化提示詞
萬能公式：4步提問法
身份：你是誰
任務：要解決什么問題
細節：限制條件
格式：要什么形式的結果
注意(yi)Deepseek的分析邏輯

第4單元：AI_deepseek在研發質量領域中的應用（實操與答疑）
注意：客戶可以現場提供具體需求，現場實操演示
1. 案例1：生成技術可行性評估表
說明背景及要求
細化要求
2. 案例2：如何追尋某個具體缺陷的根本原因
如何提問
設定具體的解析維度
細化要求
3. 案例3~5：不同階段缺陷案例解析
案例3：概念與規劃階段_功能可行性分析失敗案例
問題、根因、改進措施
逐級細化要求
案例4：設計與開發階段：工藝設計缺陷案例
問題、根因、改進措施
逐級細化要求
案例5：設計驗證測試(DVT)：可靠性測試失敗案例
問題、根因、改進措施
逐級細化要求
4. 案例6：數據分析案例(Cpk值的生成)
數據的導入
輸入數據的注意事項
5. 案例7：某企業因質量問題無法拿回貨款
輸入限制維度
輸入有利方
6. 案例8：某大型船廠年利潤較低，應該如何提升效益？
應該如何輸入內容
應該如何引導(dao)AI逐級解決問題

第5單元：總結

研發質量工程培訓