AI Deepseek深度赋能:研发质量优化

  培训讲师:张胜

讲师背景:
张胜老师——精益管理实战专家曾任:海信集团(中国500强)事业部精益总监曾任:德国斯蒂尔动力工具有限公司(世界园林工具领导者)精益专家曾任:日本丰达电机有限公司(世界最大的专业扬声器、音响、耳机生产商之一)统括科长、精益经理中国人力资源与社 详细>>

张胜
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AI Deepseek深度赋能:研发质量优化详细内容

AI Deepseek深度赋能:研发质量优化

【课程背景】



数字化与智能化浪潮的冲击下,研发质量管理正经历从“经验驱动”向“数据智能驱动”的范式转变。全球制造业研发投入年均增长12%,但质量问题导致的成本浪费仍占总研发预算的18%-25%。尤其对于业务多元、技术复杂的集团公司,跨部门协同低效、缺陷根因追溯困难、质量数据价值挖掘不足等问题,已成为制约研发效能提升的核心瓶颈。



与此同时,生成式AI与深度学习技术的突破为质量管理提供了全新解决方案——麦肯锡研究指出,AI驱动的质量管理系统可将缺陷识别效率提升60%,并降低30%以上的质量成本。在此背景下,本次《AI_Deepseek深度赋能:研发质量优化》培训应运而生,旨在通过“AI技术+质量方法论+场景化实践”的三维融合,助力企业构建智能化、前瞻性的研发质量管理体系。



本培训不仅是一次技术赋能,更是研发质量管理文化的革新起点。通过AI_Deepseek与质量工程的深度耦合,企业将率先迈入“预测-预防-自适应”的智能质量管理新阶段。



【课程收益



Ø 了解新品开发流程(NPI)



Ø 了解其中的核心关联工具



Ø 了解NPI的关键点及质量管控点



Ø 能够运用AI工具进行研发设计以及质量管控



Ø 能供运用AI工具进行质量问题解析



【课程特色】



多年企业工程师从业经历、管理经历及创业经历使得老师能够从具体实施角度、宏观及可持续发展的角度去讲解课程,并做到理论与实践并重、循序渐进,善于从底层逻辑讲解。



张老师的课程脱离了模块化的通用培训或咨询逻辑,能够帮助学员快速识别、分析问题,并能结合企业当前阶段的实际资源及发展阶段制定“落地”的对策。



【课程时间】



1天6小时/天)



【课程对象】



质量/工艺/生产工程师、企业各部门基层、中层管理人员



【课程大纲】



1单元:新产品导入流程(NPI)基础知识



1. 概念与定义



2. NPI战略价值与企业痛点分析



Ø NPI的核心价值与行业趋势



Ø 企业NPI典型痛点诊断



² 研发与生产脱节的表现



² 供应链协同问题



² 质量管控滞后



3. NPI部分关联工具



Ø 流程工具:APQP(先期产品质量策划程序)



Ø 需求管理工具:QFD(质量功能展开)



Ø 项目管理工具:甘特图



Ø 风险管理工具:FMEA(失效模式与影响分析)、风险矩阵



2单元:NPI六大阶段概述及质量控制点



1. 概念与规划:



Ø 市场调研



² 功能需求



² 标准要求



² 目标价格



² 产量要求



Ø 可行性分析



² 技术可行性



² 质量可行性



² 财务可行性



² 制造可行性



Ø 项目立项



2. 设计与开发



Ø 需求冻结



Ø 设计方针



Ø 方针评审



Ø 开发设计



² 功能



² 图纸



² 标准



² BOM



² 工艺等



Ø DFX设计理念



3. 工程验证测试(EVT)



Ø 样本试做



Ø 功能验证与极限环境测试



Ø EVT测试结果输出



Ø 问题输出及闭环



4. 设计验证测试(DVT)



Ø 小批试产及量产工艺验证



Ø 可靠性测试



Ø 设计成熟度评估



Ø DVT测试结果输出



Ø 问题输出及闭环



Ø 成本优化



5. 生产验证测试(PVT)



Ø 批量生产



Ø 质量一致性测试



Ø PPAP(生产件批准程序)交付



6. 量产爬坡



Ø 持续改进



Ø 经验教训库



3单元:AI_应用基础知识



1. AI的作用



2. 常见的AI平台



3. Deepseek平台概述



Ø 核心功能模块(数据管理、分析、协作)



Ø 适用场景与行业案例



² 质量预测与缺陷预防



² 知识管理与决策支持



4. Deepseek注意事项



Ø 避免使用结构化提示词



Ø 万能公式:4步提问法



² 身份:你是谁



² 任务:要解决什么问题



² 细节:限制条件



² 格式:要什么形式的结果



Ø 注意Deepseek的分析逻辑



4单元:AI_deepseek在研发质量领域中的应用(实操与答疑)



注意:客户可以现场提供具体需求,现场实操演示



1. 案例1:生成技术可行性评估表



Ø 说明背景及要求



Ø 细化要求



2. 案例2:如何追寻某个具体缺陷的根本原因



Ø 如何提问



Ø 设定具体的解析维度



Ø 细化要求



3. 案例3~5:不同阶段缺陷案例解析



Ø 案例3:概念与规划阶段_功能可行性分析失败案例



² 问题、根因、改进措施



² 逐级细化要求



Ø 案例4:设计与开发阶段:工艺设计缺陷案例



² 问题、根因、改进措施



² 逐级细化要求



Ø 案例5:设计验证测试(DVT):可靠性测试失败案例



² 问题、根因、改进措施



² 逐级细化要求



4. 案例6:数据分析案例(Cpk值的生成)



Ø 数据的导入



Ø 输入数据的注意事项



5. 案例7:某企业因质量问题无法拿回货款



Ø 输入限制维度



Ø 输入有利方



6. 案例8:某大型船厂年利润较低,应该如何提升效益?



Ø 应该如何输入内容



Ø 应该如何引导AI逐级解决问题



5单元:总结



 

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