AI+QFD 质量功能展开

AI驱动QFD:从客户声音到工程决策的质量策划实践
培训课程
根据要求排课
参训证明
线下培训
2 课程模块
课程编号: CN-A-007

        QFD(Quality Function Deployment,质量功能展开)以客户与市场需求为起点,在产品策划阶段将客户声音逐层展开为产品特性、部件特性、工艺参数与控制要求。研究表明,产品 80% 的质量、效率与成本在设计阶段即已决定,质量策划必须前置。QFD 的价值,正在于让「客户真正重视什么」成为产品与过程决策的起点。

        传统 QFD 的落地难点不在方法本身,而在链条太长:客户原话散落在访谈纪要、投诉记录与标书文本中,四层质量屋又分散在多个 Excel 与个人电脑里。每向下展开一次就要重新录入一次,权重无法联动重算,到评审时已无法回答「这个目标值是怎么来的」。信息在传递中丢失,正是 QFD 最常见的失败方式。

        本课程引入基于 AI 的 QFD 工具链,将客户声音采集、需求分类赋权、四层质量屋展开、设计决策与过程控制串成同一条数字主线:上一层导出即下一层导入,全程零重录;权重变化时技术重要度全局自动重算;冲突项自动标红并推荐求解路径;关键过程参数一键转译为控制计划条目。AI 负责打通数据,QFD 负责让数据指向客户价值。

        课程为期两天,采用「讲授 40% + 实操 45% + 评审 15%」的结构,建议以真实新品 / 改进项目组为单位参训,边学边做,5–7 人 / 组,现场形成共同版本。两天结束时,每个小组将带走四份可持续推进的课堂成果,并能回答一个关键问题:每一项客户价值,分别由哪个工程决策来兑现。

        课堂交付物:每组带走四份可持续推进的课堂成果。模板可复用,内容可在后续项目评审中持续迭代。

    • A · VOC 与需求树:需求层级、Kano 分类、权重与竞争性评价
    • B · 四层质量屋主链:WHAT / HOW、关系强度、技术重要度与目标
    • C · 设计决策包:冲突清单、TRIZ 方案、设计计分卡与验证计划
    • D · 过程控制包:FMEA / DOE 接口、SPC / Cpk、控制计划与反应机制
    • 共同验收标准:逻辑完整 · 权重可解释 · 数据有出处 · 风险有闭环 · 行动有责任人

课程助益

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目标群体

  • 市场 / 销售 / 客服:输入客户场景、投诉、标书与竞争信息;
  • 产品 / 研发 / 项目 / NPI:输出 CTQ、目标、设计取舍与验证方案;
  • 工艺 / 质量 / 生产 / 设备 / SQE:输出 KPC、风险控制、控制计划与反应机制;
  • 中高层管理者:确定优先级、配置资源并主持评审决策...

参课要求

不限

课程大纲

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温馨提示

课前准备:

        课前准备越聚焦,课堂成果越接近真实业务。推荐选择一个在研新品、客户定制,或良率 / 可靠性改进主题作为贯穿案例。

    • 选择案例:一个边界清楚、跨部门、两天内可讨论的真实主题
    • 准备数据:脱敏 VOC、投诉 / 失效记录、竞品资料、CTQ、过程能力与验证资料
    • 确认团队:每组覆盖客户、产品、工艺、质量与生产 / 设备代表
    • 设定边界:明确可展示信息、保密规则、决策权限与待验证假设

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