AI Agent驅動PPAP產品核准流程智慧化應用實戰 [NEW]

課程時間及梯次

第一梯次	第二梯次	第三梯次	第四梯次
尚無資料

課程簡介：

生產零件核准流程（PPAP）不是文件收集活動，而是客戶在量產前確認供應商能否持續符合工程與品質要求的證據鏈。實務上，品質人員常需在有限時間內審查圖面、DFMEA、製程流程圖、PFMEA、Control Plan、MSA、製程能力、尺寸與試驗報告及 PSW；真正困難的往往不是資料太少，而是版本分散、規則隱含、文件間彼此矛盾。

本課程以「Quality Professional First，AI Second」為原則，教導學員把 PPAP 專業要求轉成 AI Agent 可執行的證據需求、品質規則、交叉驗證、例外處理與風險判斷。AI 的角色是擷取、比對、提出異常與核准建議；品質專業人員保留最終核准權與責任。

課程效益：

✓ 建立 Agent 工作邏輯：區分 Chatbot、生成式 AI、工作流程與 AI Agent，劃清 AI 建議與人工決行的責任邊界。

✓ 轉譯品質規則：把 PPAP 要求轉為 Required Evidence、Acceptance Criteria、Threshold、Exception 與 Escalation Rules。

✓ 執行證據式審查：判斷文件完整性、版本、數據充分性與證據能否支持結論，不只確認「有沒有檔案」。

✓ 進行跨文件驗證：追蹤設計要求、FMEA、製程流程、Control Plan、MSA、能力與 PSW 的一致性。

✓ 形成風險式結論：輸出風險等級、證據信心、缺口、衝突、行動與核准建議，避免粗糙的 PASS／FAIL。

✓ 建立問題閉環：將議題連結 Owner、所需證據、期限、供應商回覆、複查與結案紀錄。

✓ 設計人工核准點：建立可追溯、可說明、可稽核的 Human-in-the-loop 流程，最終核准仍由品質人員負責。

✓ 帶走可複用工具：完成 PPAP Agent Design Canvas 與 Toolkit，回到工作現場即可調整套用。

適合對象：

製造業品質經理／主管、品質工程師、Supplier Quality Engineer／Manager、APQP／PPAP 專案人員、NPI 工程師、製程與製造工程師、品質系統人員、採購品質與供應商管理人員。

建議基礎｜具備基本 PPAP、FMEA、MSA 或 SPC 概念；不需要程式設計背景。本課程不是 PPAP 零基礎認證班，也不是軟體開發課。

課程大綱：

時間	單元／核心問題	內容重點	課堂活動與產出
09:30–10:00 30 分鐘	Unit 1｜重新定義 PPAP 核准 PPAP 是文件清單，還是量產風險的證據鏈？	• 從 Read–Check–Chase–Approve 轉為 Extract–Validate–Assess–Recommend–Human Approve • Chatbot、生成式 AI、Workflow、Assistant 與 Agent 的差異 • 適合 Agent 化的任務，以及不可交給 AI 的決策	實作｜標註現行 PPAP 流程的痛點與責任點產出｜PPAP × AI 應用地圖
10:00–10:45 45 分鐘	Unit 2｜PPAP 證據地圖 18 項要素各自應證明什麼？	• 以 Requirement／Evidence／Risk／Agent Check 解析 18 要素 • 文件存在、版本正確、內容充分與證據有效的四層檢查 • Evidence before Conclusion：結論必須可回指文件、頁碼、欄位或數據	實作｜拆解 PPAP Package 的 Required Evidence 產出｜PPAP Evidence Matrix
10:45–11:30 45 分鐘	Unit 3｜品質規則工程如何把品質專業轉為 AI 可執行規則？	• Checklist、Acceptance Criteria、Threshold、Exception、Escalation Rules • 規則來源：PPAP、客戶特殊要求、工程規格與內部品質要求 • 規則衝突、未知條件與禁止猜測的處理方式 • 結構化輸出：Requirement／Evidence／Status／Finding／Risk／Action	實作｜把三項 PPAP 要求改寫為決策規則產出｜Quality Rule Card
11:30–12:30 60 分鐘	Workshop A｜Document Reviewer AI 能否辨識真正阻礙核准的證據缺口？	• 文件辨識、分類、Metadata 與 Revision 擷取 • Submission Level 與 Required Elements 完整性檢查 • Missing／Outdated／Insufficient／Conflicting Evidence 分類 • 證據引用與不確定性揭露	實作｜使用擬真 PPAP Package 完成第一輪初審產出｜Evidence Gap Register＋追溯來源
時間	單元／核心問題	內容重點	課堂活動與產出
13:30–14:20 50 分鐘	Unit 4｜跨文件交叉驗證單份文件合理，整套 PPAP 就一致嗎？	• Design Requirement → DFMEA → Process Flow → PFMEA → Control Plan → MSA → Capability → PSW • 製程步驟、失效模式、預防／偵測控制與特殊特性 Traceability • PFMEA × Control Plan：高風險項目漏控與管制頻率不一致 • 圖面／規格變更後的下游文件版本連動	實作｜追查案例中的三條證據鏈產出｜Cross-validation Matrix＋Conflict Log
14:20–15:10 50 分鐘	Unit 5｜能力與風險判斷數據看似合格，證據真的足夠嗎？	• Cp／Cpk、Pp／Ppk、規格界限、樣本數與穩定性的審查邏輯 • MSA 適用性、Gauge R&R 與量測風險 • Missing／Weak／Inconsistent Evidence 與產品、製程、供應商就緒風險 • Risk Level＋Evidence Confidence＋Severity 的分開表達	實作｜判讀能力與 MSA 證據，設定例外條件產出｜PPAP Risk Matrix＋Recommended Action
15:10–16:00 50 分鐘	Workshop B｜Approval Copilot 如何讓問題從發現走到結案，而非留在報告裡？	• 彙整證據、衝突與風險，形成 Executive Review Summary • Approve／Conditional Approval／Request Evidence／Reject／Escalate 的建議條件 • Issue → Owner → Required Evidence → Due Date → Supplier Response → Recheck → Closure • Human Review Gate 與決策理由紀錄	實作｜小組完成核准建議並接受同儕挑戰產出｜Approval Recommendation＋Issue Tracker
16:00–16:30 30 分鐘	Unit 6｜治理與導入品質責任如何不被演算法稀釋？	• Traceability、Explainability、Evidence Citation、Auditability、Human Accountability • 幻覺、Prompt Injection、資料機密、權限與版本控制 • AI 建議與人工決策的稽核軌跡 • 30 天小型試點：從一條證據鏈開始，不追求一次全自動	實作｜完成 Human Approval Point 與控制措施產出｜PPAP Agent Design Canvas＋30 天行動清單

時間

單元／核心問題

內容重點

課堂活動與產出

09:30–10:00
30 分鐘

Unit 1｜重新定義 PPAP 核准

PPAP 是文件清單，還是量產風險的證據鏈？

• 從 Read–Check–Chase–Approve 轉為 Extract–Validate–Assess–Recommend–Human Approve

• Chatbot、生成式 AI、Workflow、Assistant 與 Agent 的差異

• 適合 Agent 化的任務，以及不可交給 AI 的決策

實作｜標註現行 PPAP 流程的痛點與責任點

產出｜PPAP × AI 應用地圖

10:00–10:45
45 分鐘

Unit 2｜PPAP 證據地圖

18 項要素各自應證明什麼？

• 以 Requirement／Evidence／Risk／Agent Check 解析 18 要素

• 文件存在、版本正確、內容充分與證據有效的四層檢查

• Evidence before Conclusion：結論必須可回指文件、頁碼、欄位或數據

實作｜拆解 PPAP Package 的 Required Evidence

產出｜PPAP Evidence Matrix

10:45–11:30
45 分鐘

Unit 3｜品質規則工程

如何把品質專業轉為 AI 可執行規則？

• Checklist、Acceptance Criteria、Threshold、Exception、Escalation Rules

• 規則來源：PPAP、客戶特殊要求、工程規格與內部品質要求

• 規則衝突、未知條件與禁止猜測的處理方式

• 結構化輸出：Requirement／Evidence／Status／Finding／Risk／Action

實作｜把三項 PPAP 要求改寫為決策規則

產出｜Quality Rule Card

11:30–12:30
60 分鐘

Workshop A｜Document Reviewer

AI 能否辨識真正阻礙核准的證據缺口？

• 文件辨識、分類、Metadata 與 Revision 擷取

• Submission Level 與 Required Elements 完整性檢查

• Missing／Outdated／Insufficient／Conflicting Evidence 分類

• 證據引用與不確定性揭露

實作｜使用擬真 PPAP Package 完成第一輪初審

產出｜Evidence Gap Register＋追溯來源

時間

單元／核心問題

內容重點

課堂活動與產出

13:30–14:20
50 分鐘

Unit 4｜跨文件交叉驗證

單份文件合理，整套 PPAP 就一致嗎？

• Design Requirement → DFMEA → Process Flow → PFMEA → Control Plan → MSA → Capability → PSW

• 製程步驟、失效模式、預防／偵測控制與特殊特性 Traceability

• PFMEA × Control Plan：高風險項目漏控與管制頻率不一致

• 圖面／規格變更後的下游文件版本連動

實作｜追查案例中的三條證據鏈

產出｜Cross-validation Matrix＋Conflict Log

14:20–15:10
50 分鐘

Unit 5｜能力與風險判斷

數據看似合格，證據真的足夠嗎？

• Cp／Cpk、Pp／Ppk、規格界限、樣本數與穩定性的審查邏輯

• MSA 適用性、Gauge R&R 與量測風險

• Missing／Weak／Inconsistent Evidence 與產品、製程、供應商就緒風險

• Risk Level＋Evidence Confidence＋Severity 的分開表達

實作｜判讀能力與 MSA 證據，設定例外條件

產出｜PPAP Risk Matrix＋Recommended Action

15:10–16:00
50 分鐘

Workshop B｜Approval Copilot

如何讓問題從發現走到結案，而非留在報告裡？

• 彙整證據、衝突與風險，形成 Executive Review Summary

• Approve／Conditional Approval／Request Evidence／Reject／Escalate 的建議條件

• Issue → Owner → Required Evidence → Due Date → Supplier Response → Recheck → Closure

• Human Review Gate 與決策理由紀錄

實作｜小組完成核准建議並接受同儕挑戰

產出｜Approval Recommendation＋Issue Tracker

16:00–16:30
30 分鐘

Unit 6｜治理與導入

品質責任如何不被演算法稀釋？

• Traceability、Explainability、Evidence Citation、Auditability、Human Accountability

• 幻覺、Prompt Injection、資料機密、權限與版本控制

• AI 建議與人工決策的稽核軌跡

• 30 天小型試點：從一條證據鏈開始，不追求一次全自動

實作｜完成 Human Approval Point 與控制措施

產出｜PPAP Agent Design Canvas＋30 天行動清單

講師簡介：

繳費方式：

1.線上刷卡：線上報名，請於課程前3天完成線上刷卡
2.webATM：線上報名系統提供對應訂單之虛擬帳號，請於課程前3天完成轉帳
3.劃撥：帳號:0012734-1，戶名：財團法人中國生產力中心
請於劃撥單備註欄上註明課程名稱並將存單收據回傳確認或於開課日繳交
4.銀行匯款(臨櫃-ATM-webATM皆可)：戶名：財團法人中國生產力中心帳號：0552-08000-01
收款銀行：兆豐國際商業銀行松山機場分行，總行代號017【匯費敬請自行負擔】
〈請於課程前3天回報匯款資訊https://forms.office.com/r/RP206vw4wD 或註明課程名稱並將存單收據回傳〉
5.國外匯款：SWIFT：ICBCTWTP055請註名課程名稱並將存單收據傳真確認

課程地點：
中國生產力中心承德教育訓練中心(台北市承德路二段81號地下一樓；首府經貿大樓，近捷運淡水線雙連站；承德路及民生西路口附近)

注意事項：
1.課程開班人數：10人。
2.如遇不可抗力之因素，本中心保留課程之更改權力。
3.開課前五天將email上課通知，若未收到任何通知敬請來電確認。

聯絡人：

『課程諮詢』吳昭瑩小姐
中國生產力中心教育訓練服務組
TEL：02-25555525 #01974
FAX：02-25556958
E-mail: 01974@cpc.tw

企業內訓專班：課程可針對企業需求量身規劃，
歡迎洽詢吳昭瑩小姐電話 (02)25555525分機01974 信箱 01974@cpc.tw

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