【课程背景】在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1825。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

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【课程背景】有效的管理是市场竞争的基本要素，在企业建立之初，多数企业的管理流程基本都是照抄成熟企业的流程。然后，再随着企业的发展，不断的去增补相应的流程。然而，持续的增补往往会导致过多的冗余、低效，最终导致企业管理效率降低。甚至在某些情况下成为桎梏企业发展的因素。所以在管理体系中，企业的管理流程应该持续不断的改进。那么如何对管理流程进行优化呢？由于部门壁垒及部门利益的原因，仅靠一个核心部门是一定能将流程优化好的。因此我们需要组建跨部门小组研讨，并快速共识、改进。泳道图是管理流程优化的重要工具，它将管理流程中所有相关的信息流动以图示的方式加以表达，展现了各环节的逻辑关系、增值与不增值的时间。使得

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【课程背景】企业的本质是盈利，不盈利的企业本质上是没有任何发展前景的。但是在现有的竞争环境，有相当多的企业处于微利甚至亏损状态。因此，部分企业选择了推行精益，但由于精益的长期性，而且企业缺乏与此对应的资源（如培训、管理技能、技术、装备等资源以及员工的认知），因此很多企业在初期推行后就陷入了困境，即：问题频发却缺乏快速解决问题能力，从而导致效率、质量、交付等出现了问题。经过多年持续改善的经验，我认为其中一个非常重要的因素就是员工及管理者缺乏：短期内快速定义规则与实施改善的系统性方法。如果拥有了这样的方法，那么企业就可以充分利用内部资源（如高水平的个体以及管理层的支持），持续不断的进行短期快速改善

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【课程背景】精益生产已经在国内推行精益多年，但多数企业的推行精益效果并不明显，具体的表现就是利润、质量、交付以及最终的客户满意度并没有明显提升。这也导致部分推行精益的企业对精益产生了怀疑，认为它太难或者不适合该企业的发展阶段。但是，精益本质上适合所有发展阶段的企业，多数企业推行精益失败的核心原因在于这些企业缺乏持续改善的能力，或者是在推行过程中因问题的暴露而导致部分人的抵触，或者是因为改善的点并未产生效益而影响了管理者的信心等等不一而足。改善一定会产生效益，但是从收益的角度看，改善分为：可计算收益性改善项目与不可计算收益性改善项目的区分。可计算收益性项目往往能够快速提升管理者的信心。因此，正确

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【课程背景】对制造业而言，现场是创造价值的核心，现场数据与指标则是反映企业经营状态的核心要素，他们能够真实反映企业的管理水平，也能够驱动各层级的员工及管理者持续改善，更能使得中高层掌握第一手的信息，从而能够准确及时的应对市场的竞争。但是经过对近百家企业中外企业的对比，我发现：国内的相当一部分制造型企业所选用的基础数据缺乏系统性的应用价值，采用的指标依然比较落后，无法真实的反应企业的真实生产能力，也使得计划管理及现场管控的复杂程度变高，从而导致更多的浪费。而在美国、德国、日本等发达国家，所采用的底层数据及核心指标使得不同产品、不同车间、不同班别、不同时段都可以进行对比，也能够及时的展现现场的问题

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【课程背景】经过对近百家企业的调研，多数国内的制造型企业所采用的指标依然比较落后，无法反应企业的真实生产能力及问题点，因此导致整体运营水平较弱。比如目前国内多数企业采用完成数量、点数或人均小时产量衡量效率，但这些数据虽然在同产品中具有可衡量性，但不但难以进行横向及纵向比较。最终使得企业中高层管理人员难以对生产经营情况进行实时把控。而在美国、德国、日本等发达国家，则普遍采用标准工时以及衍生的指标进行生产管控则解决了这些问题，同时采用这些指标可以对生产计划的制定提供基础数据库，大幅提高了生产、计划、设备甚至人事等各部门的协作性，从而降低了企业的综合成本。本课程重点进行运营端指标的应用讲解，以驱动企

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