AI-APQP(Advanced Product Quality Plan)
기존 APQP(Advanced Product Quality Planning) 절차에 데이터·AI 분석을 결합하여 사전예측-사전예방 중심 품질개발 체계로 전환하는 품질개발 방법론이다.
분과위원장 : 품질기술사 신흥섭
AI-APQP 체계구축
개발 초기 단계에서 품질 Risk 제거
양산 안정화 기간 단축 (Ramp-up 기간 감소)
재작업·클레임·COQ 비용 최소화
경험 중심 개발 → 데이터 기반 개발 전환
고객 요구 변동 대응력 향상
Our Mission
AI-APQP의 미션은 데이터를 기반으로 개발 단계에서 품질 위험을 사전에 예측·제거하여 무결점 제품을 구현하고, 개발기간·비용·클레임을 최소화하며 고객 신뢰와 기업 경쟁력을 지속적으로 향상시키는 것이다.
Core Values
- Predictive Quality (예측품질) : 데이터와 AI 분석으로 발생 가능한 품질문제를 사전에 예측하고 개발단계에서 제거한다.
- Prevention First (사전예방) : 검사·수정 중심이 아닌 설계·공정 단계에서 불량을 원천 차단한다.
- Data-Driven Decision (데이터기반 의사결정) :경험과 감이 아닌 품질데이터와 모델 기반으로 최적 의사결정을 수행한다.
AI-APQP 기대효과
AI-APQP는 불량 감소가 목적이 아니라,
“개발·비용·납기·신뢰성”을 동시에 향상시키는 경영 성과 도구이다.
- 개발불량 감소
- 양산 안정화 기간 단축
- 시험 및 검증 비용 감소
- 고객클레임 예방
- 품질경쟁력 → 설계 경쟁력으로 전환
5 중 5 평가
IATF 16949 선임심사원
APQP Software 개발 적용
Design & Process FMEA 적용
APQP Software 개발 적용
Design & Process FMEA 적용
품질기술사 신흥섭
5 중 5 평가
APQP 개발 단계별 산춞물 작성
단계별 이행 검토 및 개선
D/P FMEA, SPC ,MSA, PPAP관리
제품개발 프로세스 운영
품질기술사 ooo
5 중 5 평가
APQP 개발 단계별 산춞물 작성
단계별 이행 검토 및 개선
D/P FMEA, SPC ,MSA, PPAP관리
제품개발 프로세스 운영
품질기술사 ooo
사단법인 한국품질기술사회 Quality Professional Engineers Society of Korea