【课程收益】
【课程特色】
够专业,内容前沿且正确;
讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;
重互动,巧妙设计提升参与感;
能落地,反复验证的方法及真实案例。
【课程对象】制造业质量总监、部长等质量条口的中高层管理者。
【课程时间】1天(6小时/天)
【课程大纲】
一、数字化的顶层思维
1、数字化概念导入
概念导入小互动:如果你在跟心仪的女神约会…
2、数字化顶层思维框架
案例:精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”,从“月晕”中掌握数据思维。
小互动:在指路问路中掌握编程思维
3、我们应该关注哪些数字化技术
案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测
4、数字化转型有哪三个必经阶段
案例:人员绩效智能评估系统
5、数字化转型的两大核心半场
案例:从顶尖运动员看企业数字化转型之路
二、数智化时代的质量提升
1、质量概念导入
2、使用内部数据促进产品质量提升
案例:中国航天质量管理
3、利用外部数据促进用户体验质量提升
案例:一汽集团数智化用户体验提升
三、智能化的底层原理
1、人工智能的2大底层原理
案例:预测男生是否会受女生欢迎
2、人工智能的6大底层套路
案例:百度智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机
3、人工智能的6步落地法
案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,工业智能无损检测,自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000%
四、AI技术加持下的质量问题终局展望
1、如何从“备货型”向“订货型”转变
案例:某著名汽车品牌销量预测,亚马逊VS京东仓储机器人对比,麦肯锡供应商智慧遴选方案。
2、如何从“标品”向“定制化”转变
案例:某跨国机械厂商AI加速研发案例,某工业跨国公司智能排产案例,
3、如何从“人工流水线”向“机器自动化”转变
案例:西门子焊接缺陷诊断项目,大型生产设备预测性维护项目,生产线耗品寿命预测项目,工厂智能巡检项目
4、质量问题的终局展望
住:前四部分为授课形式,第五部分为研讨形式。
五、运用数智化思维,研讨质量提升新方案
1、工作坊流程串讲:先发散再收敛
2、以价值为导向的头脑风暴
3、数据准备阶段的可行性收敛
4、数据使用阶段的可行性收敛
5、行政可行性收敛
6、方案展示及讨论
授课方式:分组对抗闯关式推进,将方案形成过程拆解为若干“关卡”,授课老师会为每组提供1V1微资讯,方案展示时每组均需要面对来自其他组行业专家的“挑战”。每组分数由其他组互评给出。