【AI质量实战】第10章 案例库建设方法论——从经验到知识，从知识到资产

## 第10章 案例库建设方法论 做了16年质量，我积累了296个实战案例库。这不是简单的文件收集，是系统化的知识工程。AI的质量，取决于你喂给它什么。 ### 案例库建设五步法 **1. 收集**（6个来源） 客诉记录、内审发现、改善提案、行业报告、培训教材、个人笔记 **2. 标准化**（统一模板） 背景→问题→分析→措施→效果→教训 **3. 分级**（S/A/B/C四级） - S级：行业标杆，可对外分享 - A级：企业内部最佳实践 - B级：部门级有效案例 - C级：个人经验记录 **4. 标签化**（四类标签） 行业标签、工具标签、缺陷标签、根因标签 **5. 关联** 同行业关联、同工具关联、同根因关联、正反关联 ### 296个案例分布 **按行业**：汽车98 / 电子52 / 环卫28 / 新能源35 / 卫浴18 / 五金15 / 其他50 **按工具**：8D 68个 / FMEA 52个 / SPC 42个 / 控制计划28个 / MSA 18个 / DOE 12个 / 其他76个 ### 案例库三大价值 1. **提高AI分析质量**：喂给AI真实案例，输出更精准 2. **新人培训**：缩短学习曲线，快速上手 3. **知识传承**：老员工离职，经验不丢失