上周一个质量总监问我："现在AI这么强，我们还需要培养昂贵的黑带大师吗?让工程师用DeepSeek做分析不行吗?"为了回答这个问题，我设计了一个实验：用同一个真实数据集(某零件尺寸测量数据，n=200)，分别让DeepSeek、Kimi、ChatGPT-4o做过程能力分析(Cpk计算+异常诊断)。结果出乎意料——AI在某些方面比MBB快100倍，但在关键点上会犯致命错误。
一、实验设计：AI vs 人类MBB
数据集：某机加工零件外径测量值(规格：10±0.05mm)，共200个数据点，包含3个异常值(操作失误导致)。
任务：
1.计算Cp、Cpk、Pp、Ppk
2.判断过程是否受控(控制图分析)
3.识别异常原因并给出改进建议
4.生成给管理层的汇报PPT大纲
评委：3位资深MBB(10年+经验)，盲评打分(1-10分)。
二、测评结果：AI的强项与死穴
1. 计算能力：AI完胜
●DeepSeek：秒级输出正确结果(Cpk=1.42.与Minitab一致)
●Kimi：同样秒级，且自动生成了公式解释
●ChatGPT-4o：正确，但**次计算把样本标准差和总体标准混淆(经提示后修正)
人类MBB：使用Minitab+思考时间，约5-8分钟。
得分：AI 9分 vs 人类 8分(AI胜在速度和零计算错误)
2.异常识别：AI有幻觉风险
关键发现：
●DeepSeek：正确识别出3个异常值，但错误地建议"剔除异常值后重新计算Cpk"(这在六西格玛中是违规的，必须先调查根因)
●Kimi：识别出异常，建议"检查测量系统"，但没有指出具体是哪几个数据点异常
●ChatGPT-4o：漏掉了1个异常值，声称"过程基本受控"
人类MBB：不仅识别出3个异常，还根据时间戳分析发现"异常值集中在夜班交接班时段"，建议检查夜班作业指导书。
得分：AI 5分 vs 人类 9分
3.根因分析：AI停留在表面DeepSeek的建议："建议检查机床刀具磨损、人员操作规范性、环境温度控制。"(教科书式回答，放之四海皆准)
人类MBB的建议："查看第45-48号数据(凌晨2点测量)，发现操作员为节省时间在未完全停止主轴时测量。建议：①修改作业指导书明确'必须完全停止';②在测量仪上增加联锁装置，主轴转动时无法触发测量。"(具体、可执行)
得分：AI 4分 vs 人类 9分
3.汇报呈现：AI是优秀助理
PPT大纲生成：
●Kimi：结构清晰(背景-现状-分析-建议)，语言简洁，适合向总经理汇报
●DeepSeek：过于技术化(包含公式推导)，适合技术交流而非管理层汇报
●ChatGPT-4o：会建议"使用颜色编码区分风险等级"，甚至提供了Mermaid图表代码
得分：AI 8分 vs 人类 7分(AI在格式化、结构化上更有优势)
三、AI在六西格玛中的**角色定位
基于测评，我建议这样分工：
AI适合做(效率提升10倍)：
1、数据清洗：自动识别缺失值、异常格式转换
2、初步计算：Cpk、Ppk、假设检验的p值计算(作为校验)
3、文档起草：自动生成项目报告初稿、会议纪要的框架
4、知识检索：快速查询FMEA的评分标准、DOE的实验设计表
AI不能做(必须由MBB把关)：
1、业务定义：什么是缺陷?(需要业务知识)
2、根因验证：AI会编造看似合理的原因(幻觉)
3、变革决策：是否值得投入100万改模具?(需要商业判断)
4、人际协调：如何让生产总监配合停产做实验?(需要政治智慧)
进阶技巧：
●要求AI"展示计算过程"(防止AI幻觉编造数字)
●指定"使用AIAG SPC手册第二版标准"(确保规则一致)
●要求"列出所有假设条件"(如正态性假设)
五、2026年MBB的数字化能力要求
基于AI发展趋势，未来MBB必须掌握：
技能1：AI协作能力
●知道什么任务可以给AI，什么必须人工
●能验证AI输出的正确性(如用Minitab复核关键计算)
技能2：数据工程基础
●能用Python/SQL从数据库提取数据(喂给AI分析)
●理解API接口(将AI分析结果自动导入ERP/QMS)
技能3：提示词优化(Prompt Engineering)
●建立《六西格玛专用Prompt库》，让团队统一使用
●知道如何给AI"喂"企业背景知识(RAG，检索增强生成)
