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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：制造业质量负责人、供应链管理骨干、生产运营经理、IT技术对接人员、企业数字化项目推进核心成员
授课形式：内训
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
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行业发展需求。一方面，制造业生产流程复杂、质量节点分散，从原材料采购、车间生产、成品检测到供应链协同，普遍存在人工质检效率低、质量问题追溯难、数据孤岛严重、异常响应滞后等核心痛点，导致不良率居高不下、返工成本增加，制约企业核心竞争力；另一方面，AI、物联网（IoT）、工业互联网、大数据分析等新技术浪潮加速渗透，新质生产力成为驱动制造业升级的核心引擎，头部企业（如TCL、中车、西门子等）已通过质量数字化转型实现全链路质量闭环管控，在成本控制、效率提升、市场响应速度等方面形成显著优势。
与此同时，基于当前质量管理体系存在职能弱化、人才短缺、数字化低等问题。具体表现为：
1.现场质量：质量工程师隶属于制造部门，质量职能较弱。
2.研发质量：缺少专职的DQE，依赖兼职QA人员参与。
3.供应链质量：无专职SQE，对供应商的协同和改进能力不足。
4.售后质量：缺少专职的CQE，问题闭环处理依赖兼职人员。
本课程基于颜少林老师多年跨国制造企业与本土龙头企业（中车Q质量数字化规划和TCL高质量数字化）实战经验，结合装备制造、3C家电、汽车零部件等多行业标杆案例，聚焦制造业质量数字化转型的核心痛点与落地难点，为企业拆解从战略规划到一线执行的全流程方法，助力制造业快速落地高质量数字化转型，实现质量管控从“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“经验驱动”向“数据驱动”的转型卓越质量。
课程设计思路
立足制造业“生产流程复杂、质量节点多、供应链协同要求高”的核心特性，以“认知-方法-案例-实战”为核心逻辑，从质量数字化基础认知切入，逐步深入全链路体系搭建、关键技术落地、标杆经验借鉴，最终聚焦企业实际场景输出落地方案。全程强化“行业适配性”，所有案例均选自制造业标杆企业，所有演练均围绕制造业质量管控痛点设计，确保学用结合、落地见效。
课程收益| Program Benefits
1.认知层面：明晰质量数字化的核心内涵、技术支撑与行业发展趋势，破除“重技术轻应用”的认知误区
2.方法层面：掌握质量数字化体系搭建、数据采集与分析、智能管控工具应用的核心方法，适配制造业生产场景
3.落地层面：通过标杆案例借鉴与实战演练，输出企业专属的质量数字化转型初步方案，具备可执行性
4.协同层面：打通质量、生产、供应链、IT等跨部门协同逻辑，提升转型落地的组织适配能力
5.赋能3年高质量数字化转型-能力提升的主题培训，导入高质量数字化方法论和初步蓝图策划。
课程大纲| Course Outline
模块一：质量数字化转型核心认知
1.制造业质量数字化的核心定义：区别于传统质量管控，聚焦“数据驱动、智能预判、全链路闭环”三大核心特征，结合制造业生产场景解读核心价值
2.制造业质量管控的核心痛点与数字化解决路径：
1）痛点拆解：人工质检效率低、质量问题追溯难、供应链质量协同弱、数据分散无法复用、异常问题响应滞后
2）数字化破局：数据化替代人工记录、智能化替代经验判断、全链路打通替代孤立管控
3.质量数字化的关键技术支撑：AI、物联网（IoT）、工业互联网、大数据分析在质量管控中的应用逻辑（无需深入技术原理，聚焦应用场景）
4.制造业质量数字化发展趋势：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.转型核心原则：适配生产实际（不脱离制造流程）、平衡投入产出（优先解决核心痛点）、强化组织协同（避免部门壁垒）
【小组研讨】
结合本企业生产场景，梳理3-5个质量管控核心痛点，分析每个痛点的数字化解决可能性；每组派代表分享（10分钟/组），讲师点评并提炼共性问题与行业通用解决思路
模块二：制造业质量数字化体系全链路搭建
1.质量数字化体系核心架构：
1）底层：数据采集层（生产设备、质检环节、供应链节点的数据采集标准与工具）
2）中层：数据处理层（数据清洗、整合、存储，打通ERP、MES、WMS、QMS等系统数据互通）
3）上层：应用层（智能质检、异常预警、追溯管理、供应商质量评级、质量分析报表）
2.全链路质量数字化关键模块：
1）生产过程质量数字化：设备运行数据实时监控、工序质量数据自动采集、关键参数智能预警
2）供应链质量数字化：供应商准入数字化评审、来料检验数据联网、供货质量动态评级
3）成品质量数字化：智能检测设备应用、成品质量数据追溯、客户反馈数据联动分析
4）质量改进数字化：质量问题闭环管理（发现-分析-整改-验证）、数据驱动持续优化
3.制造业质量数字化落地的关键前提：
1）数据标准化：统一质量指标定义、数据采集格式、编码规则
2）组织适配：明确跨部门职责分工（质量部门主导、IT部门支撑、生产部门配合）
3）人员能力：质量团队数字化工具应用能力、数据解读能力提升
模块三：标杆案例剖析——制造业质量数字化转型成功实践
案例一：大型装备制造业（如中车时代电气）质量数字化转型案例
1）转型背景：多事业部生产基地协同难、零部件质量追溯复杂、客户定制化需求下质量管控压力大，质量运营组织低效
2）核心动作：规划中车Q质量数字化战略和落地，建设统一质量数据中台和QMS质量管理系统、质量制造数据治理和打通“供应商-生产-交付-售后”全链路数据实现中车一车一档的全息质量追溯、AIOT赋能关键工序良率智能提升
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、供应链质量协同效率提升40%，构建1+X高质量运营体系。
案例二：TCL家电制造业（6+1）质量数字化实战经验
1）转型重点：供方质量数字化管控、生产过程智能质检、成品全生命周期追溯
2）关键方法：“6大业务模块+1个数据中台”质量管控体系、物联网设备全覆盖采集关键数据、AI算法预判质量风险
案例三：某航修MRO的售后质量数字化试点和QLM质量全生命周期数字化
1）转型路径：从场外问题排故，场内异常检修MRO的关键CTQ工序（如拆检-排故-维修-复转-测试-交付）试点入手，逐步扩展至QLM全生命周期质量数字化。
2）落地难点：老旧设备数据采集改造、跨区域数据协同和治理欠缺、现有QMS系统覆盖不全、新时代质量标准高要求带来质量数字化解决方案具大挑战
3）规划蓝图：NQMS 新时代装备建设质量管理体系更新要求下的航发QLM质量全生命周期覆盖MRO-售后质量体系转型升级
模块四：质量4.0数字化关键技术落地实操
1.工业4.0下的质量4.0的方案规划和AIOT高质量数字化方法论
1）质量4.0的数字化方案蓝图方案参考（质量大数据迁移TQM全面质量数字化）
2）AIOT高质量数字化方法论（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/协作逻辑优化/质量绩效文化
2.IIOT数据采集和质量制造数据治理：
1）采集对象：生产设备参数（温度、压力、转速）、质检数据（尺寸、性能、外观）、供应链数据（来料批次、运输环境）
2）采集工具：物联网传感器、智能检测设备、移动质检终端、条码/RFID技术（适配车间、仓库、供应链等不同场景）
3）实操要点：老旧设备数据采集改造方案、数据实时性保障、采集成本控制
3.质量数据分析与智能应用：
1）核心分析方法：统计过程控制（SPC）和AI-MFA多因子数字化分析应用、质量问题根因分析（鱼骨图+数据佐证）、AI质量预测（基于历史数据预判质量风险）和虚拟量测
2）工业AI模型在质量管控中场景探索：
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+数据智能异常预警：基于设备数据与质量数据联动，预判工序质量异常
4.质量数字化工具选型指南：
1）主流工具对比：QMS数字化系统、工业互联网质量云平台、定制化开发vs标准化产品的选择逻辑
2）选型原则：适配企业生产规模、贴合质量管控流程、兼容现有IT系统、满足未来扩展需求
【实战演练】
分组设计本企业核心工序的数据采集方案，明确采集对象、工具选型、数据标准；讲师点评优化
模块五：制造业质量数字化转型（组织流程数据）落地路径与风险规避
1.分阶段落地路径：
第一阶段（1-3个月）：试点突破——选择核心工序或关键业务模块（如供应商质量数据管理、某重点生产环节智能质检）进行试点，验证技术可行性与实际效益
第二阶段（3-6个月）：逐步推广——基于试点经验，优化方案后扩展至更多工序或业务模块，打通试点环节与其他部门的数据协同
第三阶段（6-12个月）：全域深化——实现全生产流程、全供应链质量数字化覆盖，建立数据驱动的质量持续改进机制
2.组织与人员保障：
1）组织架构：成立质量数字化专项小组（质量部门牵头，IT、生产、供应链等部门派核心成员参与）
2）人员培训：分层级开展培训（管理层：转型战略与价值认知；执行层：数字化工具操作与数据解读；技术层：系统维护与优化）
3.常见误区与规避方法：
1）误区1：重技术堆砌轻业务适配——规避：以质量痛点为导向选择技术，不盲目追求“高大上”工具
2）误区2：数据采集无标准——规避：先建立统一的数据标准，再推进采集工具落地
2）误区3：忽视跨部门协同——规避：明确各部门职责与协同流程，建立定期沟通机制
4）误区4：只关注短期效益——规避：平衡短期试点成效与长期体系建设，设定合理的成效评估指标
模块六：实战演练——输出企业质量数字化转型初步方案
1.演练任务：各组结合企业实际，聚焦1-2个核心痛点（如生产过程质量异常预警、供应商质量数字化管控），输出初步转型方案，包含以下核心内容：
1）现状痛点分析（明确问题边界、影响范围、现有资源）
2）目标设定（可量化，如“3个月内核心工序质量异常预警响应时间缩短50%”）
3）技术选型与实施步骤（分阶段任务、责任部门、时间节点）
4）资源需求（人员、技术、预算初步估算）
5）风险预判与应对措施
2.提供《质量数字化转型方案模板》
如何结合工业AI的不同组件在各自企业工厂各部门构建高质量数字化方案
-描述什么工业场景挑战，AI+IT/OT的技术挑战和质量管控业务挑战
-期望在哪些业务协同中应用AIOT融合技术创新提升产品良率和质量协同效率
-预期的哪些收益！（提质增效降本创新QDCI的量化和非量化）
3.汇报点评：每组派代表汇报方案（15分钟/组），讲师结合行业经验与课程内容，给出针对性优化建议（5分钟/组）
课程总结与答疑
讲师背景| Introduction to lecturers
颜少林 华为智能制造军团咨询顾问/工业AI创新应用咨询顾问
讲师资历
工业AI场景落地应用专家
中德（大湾区）工业互联网创新平台 主任
西门子大湾区数字化技术赋能平台 主任
工信部电子标准院智能制造成熟度标准专家组成员
中国工业4.0协会专家委员
工控兄弟连数字化专家
宇航大讲堂西门子数字化讲师
工信部人才开发中心/赛迪研究院外聘数字化转型专家
SFCO中国智慧工厂建设与运维峰会演讲专家
杭州阿里云栖大会云制造主题特邀分享专家
东莞倍增企业PCB行业数字化辅导专家
河北保定中小企业数字化诊断专家
实践/学术背景
现任：华为智能制造军团 咨询顾问 领驭数字化AI售前咨询总监
曾任：日本EPSON集团-深圳ESL等工作，担任过SAP/MES顾问、ISD 技术经理等职务
曾任：西门子数字科技总经理、海士软件(上海)有限公司 Camstar原厂MOM专家和华南半导体和PCB售前
曾任：博世汽车部件（苏州）有限公司的工业4.0样版工厂的精益数字化专家，参与博世汽车电子和零部件工厂的精益数字孪生项目，也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务
曾任：佛吉亚汽车电子FCE 智能制造的数字化专家，结合西门子Valor 和SAP 集成方案在中国江西基地的数字化工厂规划落地
曾任：TCL数字化AI咨询总监，高质量数字化首席顾问
2014年-2016年 德国殷智深圳公司SAP智能制造专家和华南汽车零部件和高科技行业售前
2016年-2020年 宇航数字化工厂架构师和宇航大讲堂西门子数字化讲师
2022年-2023年 TCL数字化AI咨询总监，高质量数字化首席顾问
2022年-2023年 SFCO中国智慧工厂建设与运维峰会演讲专家（第二/三届）
2023年 机械工业出版社《MM现代制造》工业互联网访谈专家
2023年杭州阿里云栖大会云制造主题特邀分享专家
2023中国5G+工业互联网大会格创分享嘉宾
拥有18年制造业数字化系统建设经验，熟悉西门子、SAP等工业软件及国外软件生态体系，一直专注泛半导体行业、新能源行业、3C行业的数字化转型等领域，积累了丰富的数字化体系搭建及智能制造实践经验
部分主持或参与的AI数字化转型成功项目案例
1、xxx半导体AI+新工厂规划（半导体行业； 范围：工程/精益/数字化规划）
2、中车TMT时代新材AI+数字化咨询（混合行业；范围：质量转型咨询和数字化规划）
3、郑州天迈科技AI+数字化咨询（汽车零部件行业；范围：质量数字化规划）
4、东莞慕思家具AI+数字化工厂咨询（家具行业；范围：床垫和套床工厂数字化精益规划）
5、BYD弗迪AI+新工厂数字化咨询 （新能源行业；范围：电源工厂数字化精益规划）
6、崇达PCBAI+数字化供应链咨询 （PCB行业； 范围：精益/ICS/MOM数字化规划）
7、中海油AI+工技管理数字化（能源设备行业；范围：精益/MIS管理协同流程规划）
8、广西玉柴AI+数字化咨询 （IMC工程机械行业：范围：精益/SAP 供应链+MOM）
部分服务过的数字化工厂集成项目
烟草行业：
云南烟草 数字化工厂规划
青岛烟机 智能装备项目
半导体行业项目
1、长电12寸先进封测工厂-西门子Camstar MES+格创SPC
2、BYD 半导体IGBT工厂-西门子Camstar MES /杨杰半导体 Camstar+格创SPC
3、MPS常规封测工厂-西门子Camstar MES
4、AAC 光学MEMS工厂-西门子Camstar MES+格创IOT/SPC
5、昇维旭DRAM工厂-格创QMS
新能源行业MOM项目
1、EVE亿纬惠州和湖北电池工厂-AI+西门子Camstar MES
2、BYD 十四部研究所- AI+西门子Teamcenter PLM+-Camstar MES
3、BYD弗迪电池工厂-AI+西门子UA MES+西信 APS /电源工厂-Camstar MES +格创EMS
4、BYD弗迪电机工厂-AI+西门子Camstar MES
5、鸿鹏锂电池工厂--AI+西门子UA MES
PCB&SMT行业项目
1、美维PCB工厂-格创MES&iot
2、新森快捷ICS-PCB工厂-西门子Camstar MES
3、超毅 HDI-PCB工厂-西门子Camstar MES+格创EMS
4、MOLEX SMT/连接器工厂- 西门子Camstar MES+格创 iot
通用3C汽车装备行业
1、苏州科沃斯机器人-格创QMS / 恩斯迈-格创EMS
2、东风德纳车桥-格创QMS / 亚普汽车部件-格创QMS
3、水井坊-格创QMS / 薇美姿 -格创QMS / 先正达-格创QMS
4、创鑫激光-西信QMS / TCL 泛智屏- 西信QMS （TCL电子6+1）
5、东莞慕思家具工厂-西门子MOM（Camstar MES+Preactor APS+Wincc + SAP ERP）
6、广西玉柴发动机工厂-SAP ECC+ME / 大运汽车 SAP S/4 +ME+ Teamcenter PLM
7、广东佛吉亚零部件工厂-SAP ECC+ME /深圳凯中精密&鸿利达 -SAP ECC+ME
医疗器械行业：
1.SAP医疗 供应链+MOM 项目-美好医疗ERP+MES/迈瑞医疗EWM+自动化仓储物流
2.Simens 医疗 PLM+MOM 项目- 稳健医疗PLM+MES、三诺生物血糖MES+EHM、永胜医疗PLM+MES、同心医疗MES+QMS 咨询
3.国产医疗MOM项目： 华大IVD-MES,华大智造 -MES
培训风格
善于实践，充满激情课堂、务实且丰富的课程内容能够吸引学员兴趣，丰富案例讲解引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，结合数字化实践+理论夯实过程，注重激发思考和答疑总结，深得客户信赖。
AI数字化类：
1.企业数字化战略制定与实施
2.企业高质量数字化转型规划和组织体系建设
3.数字化研发体系如何结合PLM平台集成落地
4.价值链驱动的数字孪生工厂的设计到运营
5.低碳数字化工厂和绿色供应链设计和探索
6.工业AI赋能制造企业AIOT数字化升级
7.工业AI助力制造业高质量发展
8.新质生产力技术-数字化孪生技术应用
9.AIOT赋能智能工厂的绿色高质量数字化建设
10.AI新质生产力如何助力人力资源管理和企业经营
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.数字化工厂规划咨询-产线设计/仓储物流设计仿真
5.企业数字化全面质量管理咨询
6.企业数字化敏捷集成研发管理咨询
7.企业数字化供应链规划咨询
8.企业数字化运营咨询和BI指标体系开发落地辅导
9.企业工业互联网平台规划咨询（资产设备云/供应链云/质量云）
10.企业数字化工厂MOC运营中心规划和开发落地辅导
11.CMMMM企业智能制造成熟度诊断评估和优化升级咨询
烟草：云南烟草、青岛烟机、中烟等
3C汽车装备行业：博世、中车青岛四方、中车常州、苏州科沃斯机器人、东风德纳车桥、水井坊、创鑫激光、东莞慕思家具工厂、广西玉柴发动机工厂、广东佛吉亚零部件工厂、中车TMT时代新材、惠州比亚迪、深圳佛吉亚汽车部件等
半导体：长电12寸先进封测工厂、BYD 半导体IGBT工厂、AAC 光学MEMS工厂、MPS常规封测工厂、昇维旭DRAM工厂等
新能源行业：EVE亿纬惠州和湖北电池工厂、BYD 十四部研究所、BYD弗迪电池工厂、BYD弗迪电机工厂、鸿鹏锂电池工厂、中海油、广投集团、华星光电等
PCB&SMT行业：美维PCB工厂、新森快捷ICS-PCB工厂、超毅 HDI-PCB工厂、MOLEX SMT/连接器工厂等
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元（含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费） | ||
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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