质量管理

APQP-产品质量先期策划

主讲:杨朝盛老师【课程背景】随着汽车行业竞争日益激烈,客户对产品质量、交付周期和成本控制的要求越来越高,企业必须在产品开发早期就系统性地识别和管控风险,确保新产品能够顺利投产并满足市场和法规要求。APQP(Advanced Product Quality Planning,产品质量先期策划)作为IATF16949质量管理体系的核心工具之一,提供了一套结构化、跨职能的产品开发流程,帮助企业从概念到量

精益六西格玛体系-建立以质量为根基的持续改善体系

本课程针对上述痛点,以“精益+六西格玛”融合体系为核心解决方案:通过整合精益生产的“消除浪费”理念与六西格玛的“数据驱动分析”方法,既解决流程效率问题,又精准控制质量变异。课程将通过实战案例教学,培养具备“绿带/黑带”能力的复合人才,帮助企业建立从问题识别、数据分析到持续优化的闭环体系,最终实现成本降低、交付周期缩短、客户满意度提升的目标,筑牢以质量为根基的企业核心竞争力。

零缺陷-TQM精益质量管理实务

企业内部缺乏全员参与的质量文化,员工质量意识薄弱,改善动力不足,导致质量管理难以持续推进。传统质量管理方式已无法满足现代企业的高标准需求,在此背景下,“零缺陷”(Zero Defect)理念应运而生,成为推动企业质量变革的重要方法论。本课程基于全面质量管理(TQM)和持续改善(Kaizen)体系,旨在帮助企业构建全新的质量管理模式,从根源上解决质量问题,实现质量与效益的双重提升。

搭建可落地的企业质量文化

主讲:杨朝盛老师 质量文化( Quality Culture)是指企业在生产经营活动中所形成的质量意识、质量精神、质量行为、质量价值观、质量形象以及企业所提供的产品或服务质量等的总和。企业质量文化是企业文化的核心,而企业文化又是社会文化的重要组成部分。企业质量文化的形成和发展反映了企业文化乃至社会文化的成熟程度。质量文化的培育和建设是个艰难的、长期的过程,需要从社会、文化、法律、社会心理等多角度去努力研究和探索。

质量工具实战应用提升课

主讲:杨朝盛老师【课程背景】在当前制造业竞争日益激烈的背景下,质量已成为企业生存与发展的核心竞争力。然而,许多企业在质量问题的识别、分析、解决与汇报环节仍存在以下痛点,比如:客户端:客户反馈质量问题后,报告撰写不专业、数据支撑不足,导致客户信任度下降,抱怨升级。现场端:一线人员发现问题后,缺乏系统工具进行根本原因分析与有效汇报,仅凭经验和直觉处理问题,导致问题重复发

质量筑基-全面质量管理(TQM)推行实务

课程背景:改革开放四十多年,中国经济的发展进入新的阶段,面临着诸多更为严峻的挑战,而老牌日本和欧美企业的质量管理已经发展的比较成熟,进入全面质量管理阶段,苹果、通用电气(GE)等企业在1961年费根堡姆(Feigenbaum)提出的“全面质量管理”,朱兰(Juran)提出“质量三部曲”(策划-控制-改进),摩托罗拉1987年提出六西格玛的支持下,质量目标从“合格”转向“近乎完美”(3.4PPM缺陷

生产过程质量风险识别评估和预防实战训练

【课程时长】2天【课程收益】本《生产过程质量风险识别评估和预防实战训练》(B版)是根据伊利奶粉事业部韩先生提出的培训需求而完善。二天课程训练将重点帮助学员获得如下收益:1、系统掌握潜在失效模式和影响分析FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)如何应用在伊利奶粉事业部质量风险预防管理方面。2、如何把FMEA和HACCP(Hazard An

姜鸿博

姜鸿博老师精益生产管理实战专家25年企业实战经验CCAA六西格玛黑带高级质量工程师(质量改善)QS9001体系审核员中国自动化协会会员曾任:中联重科股份有限公司(中国企业500强)| 汽车起重机分公司 常务副总经理曾任:中联农业机械股份有限公司(国企)| 开封分公司 常务副总经理曾任:华晨汽车大连投资有限公司(国企)| 战略规划部部长/分公司总经理曾任:一汽光洋

王学彬

王学彬老师生产管理实战专家10年跨国公司生产管理+流程持续改善实战经验精益六西格玛黑带(黑带大师)曾任:安踏(运动鞋服行业国内第一)|品质质量总监曾任:碧桂园服务(全球物业行业第一)|精益首席专家曾任:创科集团(全球电动工具前三)|全球业务流程经理曾任:扬智咨询(精益六西格玛咨询行业前三)丨技术总监曾任:富士康(世界500强)丨六西格玛课课长曾任:三星(世界500强)丨全职黑带擅长领域

AI在现场质量监控中的运用

课程背景:随着汽车行业智能化、网联化进程加速,质量监控正从传统人工模式向AI驱动的实时化、自动化方向转型。当前,汽车制造面临三大核心挑战:缺陷检测效率不足(人工漏检率高达8%-15%);复杂场景适应性差(如多材质焊接、微小零件装配);防错管理滞后(依赖事后补救而非过程预防)。AI技术通过机器视觉、深度学习、边缘计算等能力,为质量监控提供了颠覆性解决方案。例如,AI视觉检测系统可将缺陷识别精度提升至