AI Agent驅動PPAP產品核准流程智慧化應用實戰 [NEW]

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：

✓ 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 AI Agent，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：

 

單元	重點
開場與課程導覽	目標、課程地圖、學員背景調查
M1 PPAP 基礎	目的、APQP、送件時機、18 要素、等級、準則、處置、送件判定三情境
M2 專案管理觀點	專案計畫書、Playbook 三工具、RACI、WBS、關鍵路徑、G0–G5、風險、追蹤、閉環
M3 範例解說	NC-HB2207-A 逐表解說，學員先找問題
M4 客戶端 AI 代理審查	量產製程驗證九大重點、常見審查錯誤、六日期＋六身分；提示詞設計、三個示範、發現總表、結論、界線