1. 培训背景

在企业运营中，质量是核心竞争力的关键支撑，而供应商质量管理更是筑牢产品品质防线的源头所在。统计数据显示，劣质质量成本占中国多数企业产品总成本的 20%-30%；依据品质管理10 倍法则，供应商端的品质缺陷所引发的经济损失，会随生产工序推进呈10倍级递增，一旦问题传导至客户环节，企业将面临难以估量的品牌与经济损失。由此可见，强化供应商质量管理，是企业降本增效、提升核心竞争力的核心抓手。

传统供应商质量管理方法论已难以适配数字化时代的管理需求，成都某制造信息公司特邀请中培IT学院，举办AI助力供应商质量管理系统提升训练培训。本课程立足经典质量管理体系，由《供应链质量防线》作者倾力打造，创新性融入数据分析决策能力与保密环境下的 AI 应用技术，构建起 “方法论 + 数据分析 + 智能工具” 的三维能力提升体系。同时，AI思维与典型AI工具的应用正成为质量管理人员提升工作效能的关键路径。在专业知识框架指导下，掌握AI工具的高效运用技巧，已成为优秀供应商质量管理人员的必备“必杀技”。

2. 培训目标

个人能力提升目标：使技术人员熟练掌握AI技术与供应商质量管理场景的融合逻辑及实操方法，精准运用数据清洗、异常检测模型等核心工具，具备基于业务需求开展AI驱动的供应商质量管理系统开发与优化的专业能力，解决AI工具应用与业务需求脱节的问题，实现个人AI技术落地能力与岗位竞争力的显著提升。

系统优化落地目标：赋能技术团队能够独立输出可落地的AI赋能供应商质量管理优化方案，达成以下系统优化指标：将AI驱动的供应商准入审核效率提升，提高实现来料质量异常预警提前率，把质量问题追溯周期显著缩短，提升系统数据处理精度与响应速度，推动供应商质量管理模式从“事后补救”向“事前预警”成功转型。

组织价值贡献目标：助力公司通过系统升级提升供应商质量稳定性，降低生产断线风险，巩固供应链核心竞争力；推动技术团队沉淀形成AI赋能质量管理的标准化方法论，为后续系统迭代升级及业务拓展提供坚实技术支撑，强化公司在行业内的技术服务优势。

3. 培训大纲

课程共 2 天 / 12 课时，具体培训安排如下：

4.讲师简历 

邢庆峰老师   采购、质量、供应链管理资深讲师、管理顾问

美国供应管理协会 CPSM认证

中国物流采购联合会授权 CPSM 讲师

中国物流与采购联合会采购与供应链专家委员会委员

国际职业训练协会（IPTA）授权认证导师、中国分会常务理事

畅销书《品类管理方法论-世界500强企业战略采购实践》联合作者

畅销书《供应链质量防线-供应商质量管理的策略方法与实践》联合作者

曾就职于

世界500强通用汽车，园林工具世界第一德国 斯蒂尔 STIHL 、电动工具全球领军企业瑞士 喜利得 HILTI、家电行业巨头惠而浦 Whirlpool 旗下全资子公司、德国工业4.0创始成员-自动化专家德国费斯托 FESTO先后担任：质量工程师、供应发展经理、采购经理、战略采购经理、采购及供应链部门经理等、高级经理职。曾带领团队连年为公司降本及供应商质量改善作出重大贡献，荣获最佳项目团队、最佳改善团队等

主讲课程：

STAR 步步为营采购谈判“明星”四步法

采购品类管理“5S2 方法”实操工作坊

全情景，皆实战！供应商质量管理系统提升训练

从战略到运营-TQM全面质量管理

供应商开发评估选择与全面管理

卓越供应链与跨部门一体化协同

采购管理创新与采购人员专业能力提升进阶班

全面成本降低与净利润倍增系统方案班

精益价值流管理

李立庚老师   精益六西格玛黑带大师

中国物流采购联合会 原采购与供应链专家委员会委员

中国物流与采购联合会 ITC供应链管理国际资格认证授权讲师

中国物流与采购联合会 采购从业人员职业能力等级认证培训讲师

APICS 生产与库存管理认证（CPIM）授权讲师

4D 领导力认证

TTT专业讲评导师认证

西交利物浦大学校外导师

职业经历

17年外资企业工作经验、供应商发展与持续改善经理、全球供应经理以及事业部采购负责人等职务。

擅长采购模式变革和集中采购推行，曾帮助某企业推行集中采购，年度降本23%

擅长流程优化，曾协助某外资企业，在ETO（面向订单设计）环境下，通过流程优化，整体交付周期缩短32%。

擅长精益设计以及VA/VE,曾协某知名快消品企业，通过VA/VE 项目实现年度成本降低500万人民币。

擅长精益供应链设计与优化，曾协助某外资快消品企业缩短交货交货周期32%。

通过数据分析驱动库存降低的方法论，帮助某制造业降低库存3000万。

在管理咨询过程中，注重多学科知识和经验的综合运用，提供方便落地的方案和工具，帮助企业降本增效，提高客户满意水平。

5.培训过程

某制造信息公司于2025年11月25-26日在成都开展“AI助力供应商质量管理系统提升训练培训”。共有15位核心技术人员参与此次学习。

第一天：理论筑基与场景认知

上午开展理论授课，由具备10年制造业AI应用经验的讲师主讲。先解读供应商质量管理核心痛点，结合公司过往因人工审核滞后导致的3起供应商质量问题案例，引出AI技术赋能的必要性。随后系统讲解AI在质量管理中的核心技术框架，包括数据采集层的IoT对接逻辑、算法层的异常检测模型（如孤立森林算法）及应用层的流程嵌入要点，同步搭配行业内“AI实现供应商质量问题预警效率提升60%”的标杆案例拆解。

下午进行互动研讨，以小组为单位分析公司现有供应商质量管理系统的功能模块，结合上午所学识别可AI赋能的场景（如供应商准入资质自动核验、来料检验数据实时分析），各小组汇报后讲师针对性点评，明确系统优化的核心方向，为次日实操奠定场景认知基础。

第二天：实操训练与工具应用       

上午开展工具实操，依托公司搭建的模拟训练环境，讲师演示AI质量管理工具的核心操作：首先是历史质量数据的结构化处理（含缺失值填充、异常值剔除的AI工具使用），其次是基础预警模型的参数配置（如基于供应商历史不良率设定预警阈值）。员工分组进行实操演练，讲师巡场指导，重点解决数据格式适配、模型参数调试等共性问题。

下午进行场景化实操任务，以“某核心供应商来料质量异常预警”为模拟任务，要求各小组运用上午所学工具，完成数据导入、模型训练、预警规则设置及结果输出。任务完成后进行交叉评审，讲师针对“模型预警准确率”“流程适配性”等维度复盘，提炼工具应用的关键技巧，强化员工AI工具与业务场景的融合能力。

6. 培训总结

本次培训AI助力供应商质量管理系统提升培训已圆满结束，技术部全体核心员工参与其中。培训以“理论筑基+实操落地”为核心逻辑，通过两天系统化教学，有效解决了技术团队在AI与质量管理系统融合中的核心痛点。

培训期间，员工系统掌握了AI数据处理、异常预警模型搭建等关键技能，完成12组供应商质量场景实操任务，输出8项可直接落地的系统优化方案。经考核，员工工具应用熟练度达90%，场景化方案设计通过率85%，达成预期培训目标。

后续将建立培训成果转化机制，由各小组牵头推进优化方案落地，定期开展成果复盘；同时整理培训课件与实操案例，搭建内部知识库，形成“培训-落地-迭代”的长效提升体系，持续推动供应商质量管理系统智能化升级。