笔者是一名深耕汽车行业多年的SQE，始终密切关注着人工智能（AI）和数字化技术在行业中的应用。
近期，上海汽车在AI问题审核方面的率先尝试，不禁让我对SQE这一角色的未来产生了深思。那么，在AI迅速发展的背景下，不得不担忧起未来SQE这个角色是否还能存在？
上海汽车AI质量评估工具的率先应用
首先，我们需明确SQE的核心职责：供应商的质量评审与选择、持续质量改进以及确保产品（包括实物、交付和服务）的质量。这些职责往往涉及大量重复性的工作流程，例如技术方案评审、质量报告审查、OTS评审、PPAP审核及8D问题解决等。理论上，只要AI模型设计得当，业务逻辑清晰，这些任务完全可以由AI高效完成。随着不断调试和完善，AI系统甚至能够超越人类的表现，实现全天候服务，并保证操作的透明度和标准化。
这是否意味着SQE即将被AI彻底取代呢？答案是否定的。
尽管AI在处理重复性和结构化任务方面表现出色，但在创造性思维、人际沟通与协作等领域，它仍然难以企及人类的能力。因此，对于SQE而言，关键在于如何借助新兴科技手段增强自身的核心竞争力，而非被动地接受被替代的命运。
AI问题审核工具的模型框架
作为一名SQE，无妨从如下这几个方面进行努力：
1.深化供应商关系，从监督管理优化为服务管理新时代背景下的SQE应当从传统意义上的监督者转型为更加积极主动的合作伙伴。这不仅要求他们拥有深厚的行业知识和技术背景，还需要具备先进的沟通技巧和项目管理能力，以促进与供应商之间更为紧密有效的合作。例如，定期举办培训会或研讨会，分享最佳实践案例与最新技术动态，助力供应商提升其质量管理水准；或是利用数据分析成果指导供应商优化生产工艺，从而实现双赢局面。
2.构建数据驱动型持续改进机制为了充分利用AI带来的机遇，SQE应支持供应链建立一套基于大数据分析的持续改进体系。这意味着不仅要针对已发现的问题采取纠正措施，更重要的是通过预见潜在风险并实施预防性维护来防患于未然。此外，还可以运用机器学习算法深入挖掘历史数据，揭示影响产品质量的关键因素及其相互作用规律，为制定更科学合理的生产计划提供有力支撑。
3.加强跨部门协同合作在一个日益复杂且高度互联的世界里，仅凭单一部门的努力远不足以保障供应链的整体健康稳定。因此，SQE需要加强与其他职能部门如研发、采购乃至销售团队之间的沟通协调，共同构建一个以客户需求为中心的价值创造链条。比如，在新产品开发初期就积极参与讨论，确保所有设计方案都能充分考虑后续制造过程中可能遇到的质量挑战又或者及时将市场调研中收集到的反馈信息传递给相关方，促使整个组织围绕“零缺陷”这一终极目标共同努力。
4.展现个人的战略规划才能随着基础性任务逐渐交由自动化系统承担，SQE应当更多地投入到高层次的战略决策制定过程中去，例如推进绿色环保新技术的应用，构建软件定义汽车等先进体系。在这个过程中，他们不仅需要展现出卓越的技术洞察力，还必须具备敏锐的商业嗅觉和社会责任感，引领企业走向可持续发展之路。虽然AI技术的发展确实给SQE带来了前所未有的挑战，但同时也提供了无限机遇。作为一名成熟度的SQE，在困难面前，我们从来不会退缩。我们可以继续积极拥抱变化，不断提升自我，以期在未来的职业生涯中继续发光发热。
作者：薄荷说车事
资深汽车SQE，在500强外企及国企有15年质量领域工作经验。
完
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