今天小編分享的汽車經驗：理想周凡華：發力高感知高需求質量特性，歡迎閱讀。
2024 年 3 月，車質網、凱睿賽馳咨詢聯合啟動年度中國汽車產品質量突出貢獻人物推選宣傳活動，旨在多維度展現管理者在重新定義、持續改進產品質量過程中的創新實踐，為行業提供應對質量挑戰的新思路。
深入企業走訪調研，對話突出貢獻管理者是本次活動的重要組成部分。本次訪談，凱睿賽馳咨詢高級副總裁張越對話理想汽車質量安全副總裁周凡華，就數字化賦能質量管理，以及大品類戰略下的產品質量管理如何應對等問題進行了深入溝通。
凱睿賽馳咨詢高級副總裁張越（右）深度對話理想汽車質量安全副總裁周凡華（左）（攝影：楊朔）
周凡華表示，理想汽車始終貫徹用戶思維，把用戶價值放在第一位，致力于構建并持續優化質量安全體系，通過質量水平的整體提升，建立用戶質量安全口碑，将質量打造成理想汽車產品的核心競争力之一。
全流量感知，确保問題 " 不掉地 "
理想汽車質量安全副總裁周凡華（攝影：楊朔）
當前，深入推動數字化進程正在幫助汽車企業重構核心業務流程。根據行業研究數據顯示，數字化結合物聯網和自動化技術，可縮短產品開發周期 10%-20%，提高生產效率 20%-30%；數字化帶來了信息的高度流轉，将對用戶問題全面識别和解決的效率提升到了前所未有的新高度。
在周凡華看來，在新能源汽車市場高速發展的今天，理想汽車能取得現在的成績，與數字化技術的應用不無關系。理想汽車基于自身優秀的 IT 和 AI 能力，同時結合創新的數字化信息溝通平台，實現了全流量數字化工單端到端（供應鏈、研發、生產制造、用戶端等）業務的打通。通過數字化工單，實現每一個節點問題互通、信息共享，第一時間拉通資源，針對用戶提及的質量問題和反饋百分百确認、解決。
他表示，通過數字化工單，能夠将質量問題進行復盤回溯，并積累成庫，形成知識圖譜，最終迭代為質量标準、設計标準，推廣應用。理想汽車幾乎把所有的數據都在線化和可視化，讓數據在最大範圍内去共享，不管是研發、制造、供應商、售後服務，都能在同一個維度進行溝通對話。同時，在質量管理工作中，也可通過數字化工單抓取全生命周期問題流量，并通過工單做到全流程監管問題解決。
在源頭上，為滿足用戶多維度體驗需求，質量管理不能僅拘泥于傳統的汽車部件的質量管控，要從用戶思維出發，理想汽車更多地把發力點聚焦用戶高感知、高需求的質量特性上。
周凡華以理想 L9 舉例：在理想 L9 上市初期，一位庫裡南車主進店體驗理想 L9 時，反饋水切線不齊。接到反饋後，周凡華立即帶領團隊進行内部評估，發現水切線相差了 0.5 毫米，其實當時 L9 的水切鍍鉻飾條對齊度狀态已經達到了行業較高水平，但是本着 " 做到行業領先，滿足用戶需求 " 的理念，質量安全團隊牽頭開展水切鍍鉻飾條匹配專項活動，跨部門共同挑戰工程極限，最終短時間内把這個難題給攻克了，将後續車型的水切線對齊度真正做到了行業的領先水平；這個事例充分體現了理想汽車重視用戶需求和反饋，旨在提供 " 超越客戶預期 " 的產品給用戶。
周凡華還提到，理想汽車質量安全設有專人 24 小時值班，聯合呼叫中心和服務團隊全時段響應用戶售後需求，" 在理想汽車，NPS 被作為公司級指标進行運營，在用戶口碑、產品、質量、服務等各用戶體驗單元均細化管理，持續提升用戶滿意度，保證用戶問題的不掉地。"
立體化攔截，确保問題 " 不溢出 "
理想汽車生產線（供圖：理想汽車）
新能源汽車的飛速發展離不開電動化和智能化的相輔相成，智能化同樣是理想汽車的核心競争力。在周凡華看來，這不僅僅體現在汽車本身，也體現企業的智能制造及檢驗上。理想作為創新驅動的企業，同樣通過制造過程技術和管理上的創新，不斷提高生產效率和交付質量。
周凡華表示，理想汽車在品控上擁有極其嚴苛的标準，超高精度的檢測設備，多達 4265 項的全行業單車超長時長的檢驗，做到全面立體化攔截，保證每一輛車高品質交付。
細節上，理想汽車針對目前行業通用的質量檢測技術進行了 " 更新 "：理想的藍光檢測，單件測量點位多達 800 個，測量精度可達 0.68um；在焊裝車間，每一輛白車身關鍵重點尺寸都會經歷 100% 精度高達 0.1mm 的自動化 DTS 檢測，全車 1600 點位的三坐标測量，單臂精度 17+L/115 ≤ 60 μ m；塗裝車間采用橘皮儀、色差儀等精密設備将檢驗鎖定至納米級，保證外觀的一致性。
此外，總裝整車下線檢驗共計 3656 項，其中基礎檢驗 110 項，新能源專有 600 項，強化檢查 800 項，智能化（智能駕駛 & 智能空間）檢查 1146 項。周凡華還提到，在出廠路試檢測方面，理想汽車擁有行業内超全路譜和極其嚴苛的車輛交付路試檢測，包含 28 類工況，實現了風噪、胎噪及整車 NVH、輔助駕駛、整車自動老化測試等多工況多功能檢測。同時，最深達 30-50 厘米的嚴苛涉水測試環境保障了整車絕緣性能及開閉件密封性。
全生命周期管控，将問題 " 扼殺 " 在襁褓中
周凡華還提到，理想汽車的質量管理團隊，結合企業自身情況，總結并采用了 PQA+PQE 的管理模式。其中，PQA 作為端到端產品質量的看護者，從產品開發概念階段到量產交付，再到車輛全生命周期，負責車型質量戰略方向規劃、目标制定、質量活動策劃、過程及結果評審，最終實現產品質量全生命周期管控。PQE 則是從產品開發階段成立質量專項，将整車分為 3 大專項、9 大系統、49 個模塊，精細化開展風險評估、驗證，将風險問題探測管理前置；全面深入識别問題，高效專業解決問題，并通過歷史問題規避循環形成知識庫，再利用 AI 建立故障樹大模型。
他認為，經由 PQA+PQE 管理模式，能夠将質量管理的介入時間提前，從概念階段介入，問題提前發現，預防前置，将質量風險防患于未然。同時，也因為堅持端到端的大數據閉環，實現研發端、制造端、供應鏈端和用戶端數據打通，助力理想汽車實現了更高的生產效率與交付質量。
另外，理想汽車還對供應商準入門檻和質量管理體系進行嚴格把控，保證供應商體系的穩定性。周凡華認為，卓越的供應商是品質保證的根基。針對供應商的業務成熟度、質量體系、過程質量和產品質量制定了嚴苛的 1000 餘項檢查項，并且通過數字化建立與供應商制程數據互聯互通，實現對供應商全過程質量的有效管控。
AI 賦能質量，迎接新機遇與挑戰
AI 輔助智能生產（供圖：理想汽車）
從智能制造到智能服務，AI 逐步成為重塑汽車行業的核心驅動力。對于大品類戰略下的新時代智能化產品質量管理，其復雜性将呈現出幾何倍數增長，對此，理想提出了實行 AI 賦能的計劃。
" 理想汽車利用 AI 賦能制造質量、基于視覺，聽覺，觸覺三大類高精尖科技，開發了自動化智能檢驗設備、替代人工質檢，提高檢驗精度、效率和準确性，同時自研了大數據模型，解決數據量化和追溯，數據分析和預警的難題。" 周凡華如此說道。在智能檢驗中有很多項目是全棧自研，行業首例，行業領先的技術應用，包括 NVH 智能檢測、快充 & 慢充自動檢測、車輛設備智能互聯、燈光缺陷自動檢測、熱像自動檢測、整車氣味自動化測量等，還有多項技術在持續開發測試中。
除此之外，AI 技術會助力端到端各環節，将工程師從大量繁瑣復雜的工作及流程中解放出來，從而進行更多的創新性工作；同時 AI 質量專家可以大規模提升問題處理效率，提升用戶體驗。
目前，汽車行業競争愈發激烈，用戶對硬體質量、軟體質量及 OTA 更新效果的期待在不斷增強。理想汽車将硬體產品質量管理從被動檢查轉向主動預防，從單一降低故障率轉向全面提升用戶體驗；同時借助 AI 大模型訓練與自動化測試，迭代端到端軟體質量閉環管理流程，構建先進的軟體質量體系。
" 貫徹用戶思維，始終把用戶價值放在第一位，不斷思考理想汽車的用戶群體對質量的需求 "，這是周凡華在接受采訪時反復提及的一句話。周凡華認為，未來企業的供給能力将會出現新的格局變化，核心品類自研占比增大、供應商國產化加速、傳統零部件過剩和智能零部件穩定性瓶頸等，都需要建立全面充分的質量管理和互鎖能力。對于用戶來說，可以确定的是，" 每一輛理想汽車都是我們對產品質量承諾的具體體現，也是我們對品質、創新和用戶關懷的集中體現。"
