应用AI快速解决复杂品质问题

时间	地点	天数	费用	预定	QQ
11.10-11.11	嘉兴	2 天	4800	预订
1, 报名/咨询/微信:  13160894846  (费用含：发票，证书，教材，中餐) 2, 另：送VIP会员两年 6SQ币 2000个, 证书可录入6SQ在线证书系统。 3, 全部课程支持入厂培训，请来电咨询报价.

课程目标：

帮助技术/质量/生产管理人员掌握AI工具，从要因分析到方案落地全流程实操，通过“算法验证+模板训练+实操练习”模式，精准解决复杂品质问题，赋能企业数字化升级。

课程定位：

聚焦工业品质管理痛点，融合 AI 工具与品质工程专业方法，打造 “AI + 品质” 复合型能力，实现复杂品质问题的快速定位、精准分析与闭环解决。

课程特色：

理论落地 + 实操训练 + 案例驱动，全程围绕真实工业品质案例展开 AI 工具训练，学完即可落地应用。

参训对象：

技术、生产、质量工程师、主管、部门/项目/工厂负责人等。

授课形式：

知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

课程大纲：

壹、知识准备：AI 与品质管理融合基础 —— 认知构建 + 能力打底

模块 1：AI 交互核心技巧与人机协同四象限理论

与 AI 高效交流的三大关键：精准提问、高质量数据准备、专业结果解读

人机交互四象限深度解析：

第一象限（人知 AI 知）：高效协同，精准落地（如数据分析、智能翻译）

第二象限（人知 AI 不知）：人主导 AI，优化学习（如复杂情感处理、定制化问题）

第三象限（人不知 AI 知）：AI 赋能，专业提效（如专业知识解答、诊断建议）

第四象限（人不知 AI 不知）：人机共创，探索未知（如科研数据挖掘、新问题探索）

不同象限的 AI 交流策略制定：因人因场景而异，实现象限动态转化

实操练习：结合自身工作场景，设计专属 AI 交互策略

模块 2：高效训练 AI 三步法 —— 品质场景专属训练逻辑

算法验证：如同量具校准，用已知答案测试 AI 的重复性、稳定性、逻辑一致性

模板训练：让 AI 贴合工程师专业思维，输入品质工程模板（Excel/Minitab）实现标准化输出

实操练习：用现场真实品质数据迭代优化，形成 “训练 - 验证 - 优化” 人机协作闭环

核心结论：AI 的 “调教” 逻辑 —— 人工验证为前提，与 AI 共同成长

实操准备：选定一款 AI 工具和最想解决的复杂品质问题（计量型和计数型各一）。

贰、实战训练：AI + 品质问题解决五大核心技能及闭环落地

模块 1：核心技能 1—— 测量可信：AI 赋能测量系统可靠性验证

底层逻辑：测量系统的 “精确 + 正确” 终极要求，避免数据误判

专业方法：准确性验证（校准、偏倚 / 线性分析）、精确性验证（复测、R&R 分析、Cgk 分析）

AI 实操训练三部曲：算法验证→模板训练→现场实操

AI 秒算双 R（重复性 / 再现性）与准确性指标，快速评估测量系统可靠性

对比 AI 计算结果与传统工具（Excel/Minitab），验证 AI 输出有效性

实操：用企业真实测量数据，让 AI 完成 R&R 分析并提出测量系统改进建议

知识拓展：计数型测量系统的 AI 验证方法

技能小结：该场景下的人机象限定位 + AI 交互关键词 + 实操注意事项

模块 2：核心技能 2—— 主攻方向：AI 协助锁定品质异常源头

底层逻辑：通过 Cpk/Ppk 差异分析，定位问题类型（系统 / 偶然）与解决责任主体

专业基础：SPC 核心原理（正态分布、假设检验、八大判异规则）

AI 实操训练三部曲：算法验证→模板训练→现场实操

AI 快速生成控制图（I Chart/MR Chart）与 Cpk/Ppk 分析

基于 AI 分析结果，快速定位品质异常的核心问题方向

实操：用企业品质数据，让 AI 完成 SPC 分析并给出问题根源初步判断

核心知识：Cpk/Ppk 差异的 “终极密码”—— 不同差异对应的问题类型

技能小结：该场景下的人机象限定位 + AI 交互关键词 + 实操注意事项

模块 3：核心技能 3—— 速查要因：AI 快速筛选品质关键要因

底层逻辑：三现主义采数据 + 图基检验 + EC（终结计数）找要因，缩小排查范围

专业基础：图基检验核心原理，EC 计算规则与置信度对应关系（EC≥6=90% 置信度）

AI 实操训练三部曲：算法验证→模板训练→现场实操

AI 计算 EC 值，从大量因子中快速提取关键可疑项

基于 EC 值筛选要因，确定最佳现实公差

实操：用企业品质因子数据，让 AI 完成 EC 计算与关键要因筛选

技能难点突破：例外情形的 AI 分析与处理

技能小结：该场景下的人机象限定位 + AI 交互关键词 + 实操注意事项

模块 4：核心技能 4—— 最佳组合：AI 赋能 DOE 分析找最优工艺参数

底层逻辑：探索因子交互作用，通过 DOE 分析实现品质与成本双重优化

专业基础：DOE（试验设计）核心逻辑，参数组合与品质指标的关联关系

AI 实操训练三部曲：算法验证→模板训练→现场实操

AI 完成 DOE 模拟实验，快速输出最佳工艺参数组合

基于 AI 分析结果，预测品质指标改善效果

实操：用企业工艺参数数据，让 AI 完成 DOE 分析并提出最优参数建议

进阶训练：AI 响应优化，结合企业目标（品质 / 成本 / 效率）推荐定制化方案

技能小结：该场景下的人机象限定位 + AI 交互关键词 + 实操注意事项

模块 5：核心技能 5—— 快验闭环：AI 赋能品质改善效果验证与报告生成

底层逻辑：效果验证 + 长期监控 + 标准化报告，实现品质问题解决闭环

专业方法：改善前后控制图对比、关键指标（波动、中心线、距离 LSL）分析

AI 实操训练三部曲：算法验证→模板训练→现场实操

AI 完成改善效果量化分析，验证改善措施有效性（置信度判断）

AI 生成 8D/A3 / 六西格玛（DMAIC）报告框架，人类补充现场证据

进阶训练方向：AI 实现品质数据长期动态监控，异常预警与处理建议

实操：基于课堂实战案例，让 AI 完成改善效果验证并生成标准化报告初稿

技能小结：该场景下的人机象限定位 + AI 交互关键词 + 实操注意事项

叁、课程总复盘 + 未来展望

五大核心技能知识体系整合：从测量可信到快验闭环的全流程 AI 应用逻辑

终极 PK：各小组使用 AI 工具，针对企业真实品质案例，完成全流程问题解决并展示成果（含 AI 分析过程、改善方案、报告输出）

AI 赋能品质管理的未来展望：

自动化升级路径：本地化部署实现品质数据自动抓取、分析、优化

深层学习方向：现场数据清洗、半 / 全自动化分析流程搭建

核心知识提炼：一目标 + 两手段 + 三步骤 + 四象限 + 五技能，打造 AI + 品质核心能力

课程答疑及分享。