课程简介
1、建⽴从TQM到QAP的体系化质量管理落地⽅案 构建基于历史问题的AI知识库体系
2、深度探讨AI⼯具在质量管理中的具体应⽤⽅案
3、解决” 问题发现滞后”和”⼈⼯依赖效率低” 的核⼼痛点
目标收益
1、掌握TQM到QAP的转型⽅法论和实施路径
2、建⽴AI驱动的质量知识库设计与运维能⼒
3、获得早期问题发现和预防机制
4、形成可⽴即实施的质量管理优化⽅案
培训对象
课程大纲
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第⼀天：TQM体系构建与AI知识库设计 模块1：从TQM到QAP的体系演进（2学时） |
- TQM全流程质量管理理论与实践 - 传统车企vs新势⼒的TQM实践对⽐ - 软硬件结合产品的TQM特殊性 - 敏捷环境下的 TQM适配策略 - QAP质量保证流程设计与落地 - QAP核⼼要素与实施框架 - 从TQM 到QAP的转型路径 - 宝马现有EAP流程与QAP的融合⽅案 - 量产车质量把控的关键节点设计 - 案例研讨：特斯拉/蔚来的质量体系创新实践 |
| 模块2：基于历史问题的AI知识库架构设计（2学时） |
- 质量问题知识体系构建 - 历史问题分类与标签体系 - 质量缺陷模式识别与归纳 - 根因分析知识积累⽅法 - AI知 识库技术架构设计 - 私有化部署⽅案（GPT/百度/阿⾥模型集成） - 知识图谱构建与维护 - 向量数据库与语义检索 - RAG（检索增强⽣成）技术应⽤ - 知识库内容建设 - 历史缺陷案例结构化 - 解决⽅案知识沉淀 - 最佳实践⾃动提取 - 持续学习与更新机制 |
| 模块3：AI赋能的需求质量管理（2学时） |
- 需求智能分析与评审 - 需求完整性和一致性AI检查 - 需求可测试性⾃动评估 - 需求变更影响智能分析 - 需求优先级AI辅助决策 - 需求缺陷预测与预防 - 基于历史数据的缺陷预测模型 - ⾼风险需求识别与预警 - 需求质量度量指标体系 - 实操演练：使⽤私有AI平台进⾏需求质量检查 |
| 模块4：早期问题发现机制与⼯具集成（2学时） |
- 质量门禁设计与⾃动化 - 多层次质量检查点设置 - AI驱动的⾃动化质量门禁 - 持续集成中的质量控制 - 问题发现前置化实践 - 静态分析与AI结合策略 - 设计阶段质量预测 - 代码级别的早期检测 - ⼯具链集成实操 - 私有AI平台API调⽤ - 质量⼯具流⽔线配置 - 实时质量监控Dashboard |
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第⼆天：流程优化与体系落地 模块5：智能测试与质量保证（2学时） |
- AI驱动的测试策略 - 基于知识库的测试⽤例⽣成 - 智能回归测试优化 - 缺陷定位与根因分析 - 测试知识管理 - 测试案例知识库建设 - 测试经验AI学习与复⽤ - 跨项⽬测试知识共享 - 案例分析：车载系统测试的AI应⽤ |
| 模块6：QAP流程实施与优化（2学时） |
- QAP流程设计与定制 - 基于现有EAP流程的QAP设计 - 敏捷迭代中的QAP实践 - 硬件软件协同的质量流程 - 流程度量与改进 - QAP关键指标体系 - 流程效率评估⽅法 - 基于数据的持续改进 - 团队协作机制 - 跨职能质量协作模式 - 质量责任矩阵设计 - 知识共享⽂化建设 |
| 模块7：质量数据分析与决策⽀持（2学时） |
- 质量⼤数据分析体系 - 多源质量数据整合 - 实时质量趋势监控 - 预测性质量分析 - AI驱动的决策⽀持 - 质量风险评估模型 - 资源优化配置建议 - 改进优先级智能排序 - 质量知识库的持续优化 - 新问题⾃动学习机制 - 知识有效性评估 - 知识库ROI分析 |
| 模块8：落地规划与⾏动⽅案（2学时） |
- 转型路线图设计 - 现状评估与差距分析 - 分阶段实施计划 - 关键⾥程碑设定 - 组织变⾰管理 - 团队能⼒建设计划 - 变⾰阻⼒识别与应对 - 激励机制设计 - 实施⼯作坊 - 针对BCS团队的定制化⽅案 - 快速试点项⽬选择 - 成功指标与评估⽅法 - 持续改进机制 - 定期回顾与优化 - 经验教训总结 - 长期⽀持计划 |
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第⼀天：TQM体系构建与AI知识库设计 模块1：从TQM到QAP的体系演进（2学时） - TQM全流程质量管理理论与实践 - 传统车企vs新势⼒的TQM实践对⽐ - 软硬件结合产品的TQM特殊性 - 敏捷环境下的 TQM适配策略 - QAP质量保证流程设计与落地 - QAP核⼼要素与实施框架 - 从TQM 到QAP的转型路径 - 宝马现有EAP流程与QAP的融合⽅案 - 量产车质量把控的关键节点设计 - 案例研讨：特斯拉/蔚来的质量体系创新实践 |
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模块2：基于历史问题的AI知识库架构设计（2学时） - 质量问题知识体系构建 - 历史问题分类与标签体系 - 质量缺陷模式识别与归纳 - 根因分析知识积累⽅法 - AI知 识库技术架构设计 - 私有化部署⽅案（GPT/百度/阿⾥模型集成） - 知识图谱构建与维护 - 向量数据库与语义检索 - RAG（检索增强⽣成）技术应⽤ - 知识库内容建设 - 历史缺陷案例结构化 - 解决⽅案知识沉淀 - 最佳实践⾃动提取 - 持续学习与更新机制 |
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模块3：AI赋能的需求质量管理（2学时） - 需求智能分析与评审 - 需求完整性和一致性AI检查 - 需求可测试性⾃动评估 - 需求变更影响智能分析 - 需求优先级AI辅助决策 - 需求缺陷预测与预防 - 基于历史数据的缺陷预测模型 - ⾼风险需求识别与预警 - 需求质量度量指标体系 - 实操演练：使⽤私有AI平台进⾏需求质量检查 |
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模块4：早期问题发现机制与⼯具集成（2学时） - 质量门禁设计与⾃动化 - 多层次质量检查点设置 - AI驱动的⾃动化质量门禁 - 持续集成中的质量控制 - 问题发现前置化实践 - 静态分析与AI结合策略 - 设计阶段质量预测 - 代码级别的早期检测 - ⼯具链集成实操 - 私有AI平台API调⽤ - 质量⼯具流⽔线配置 - 实时质量监控Dashboard |
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第⼆天：流程优化与体系落地 模块5：智能测试与质量保证（2学时） - AI驱动的测试策略 - 基于知识库的测试⽤例⽣成 - 智能回归测试优化 - 缺陷定位与根因分析 - 测试知识管理 - 测试案例知识库建设 - 测试经验AI学习与复⽤ - 跨项⽬测试知识共享 - 案例分析：车载系统测试的AI应⽤ |
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模块6：QAP流程实施与优化（2学时） - QAP流程设计与定制 - 基于现有EAP流程的QAP设计 - 敏捷迭代中的QAP实践 - 硬件软件协同的质量流程 - 流程度量与改进 - QAP关键指标体系 - 流程效率评估⽅法 - 基于数据的持续改进 - 团队协作机制 - 跨职能质量协作模式 - 质量责任矩阵设计 - 知识共享⽂化建设 |
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模块7：质量数据分析与决策⽀持（2学时） - 质量⼤数据分析体系 - 多源质量数据整合 - 实时质量趋势监控 - 预测性质量分析 - AI驱动的决策⽀持 - 质量风险评估模型 - 资源优化配置建议 - 改进优先级智能排序 - 质量知识库的持续优化 - 新问题⾃动学习机制 - 知识有效性评估 - 知识库ROI分析 |
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模块8：落地规划与⾏动⽅案（2学时） - 转型路线图设计 - 现状评估与差距分析 - 分阶段实施计划 - 关键⾥程碑设定 - 组织变⾰管理 - 团队能⼒建设计划 - 变⾰阻⼒识别与应对 - 激励机制设计 - 实施⼯作坊 - 针对BCS团队的定制化⽅案 - 快速试点项⽬选择 - 成功指标与评估⽅法 - 持续改进机制 - 定期回顾与优化 - 经验教训总结 - 长期⽀持计划 |
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