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王明哲:《数智化时代的质量提升实战》

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 32527

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适用对象

制造业质量总监、部长等质量条口的中高层管理者。

课程介绍

【课程收益】

  • 掌握1套思维框架,将所有数字化转型技术串联起来
  • 盘点数字化技术对产品质量提升的四个阶段
  • 理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路
  • 建立数据思维,解封你未曾意识到的资源和力量
  • 展望人工智能加持下的质量问题终局
  • 了解大量相关案例,以及背后的经验与教训
  • 利用数智化思维,研讨质量提升新方案

【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

  • 从十四五规划看数字经济
  • 数字经济的核心:数字化转型和数据要素
  • 数字化转型:数字化是业务和IT的深入融合

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

  • 精益思维:梳理业务,发现数字化入手点
  • 编程思维:掌握计算机的语言,提升数字化项目成功率
  • 数据思维:让数据产生价值,展望数字化转型的终局

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

  • 基础设施:解除计算机的能力封印
  • 数据应用:搬金砖VS挖金矿

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

  • Digitization:无纸化
  • Digitalization:高效化
  • Digital transformation:无人化
  • 每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术

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

  • 信息化:固化流程/信息流转/数据积累
  • 人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术

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

  • 互动:居家隔离洗碗质量提升
  • 广义的质量问题定义
  • 广义的质量提升方法

2、使用内部数据促进产品质量提升

  • 墨菲定律:质量问题的根源是人
  • 定责任
  • 建标准
  • 采数据
  • 弱化人

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

  • 什么是“大”数据
  • 如何打通全域数据
  • 建立消费者画像
  • 数据驱动的用户体验评估
  • 数据驱动的用户体验提升

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

  • 逻辑固化:师傅“教”徒弟
  • 知识抽取:师傅“带”徒弟

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

  • X-Ypairs:知识抽取
  • Y→X:生成万物
  • X1-X2 pairs:推荐匹配
  • X only:聚类算法
  • Y only:超越人类
  • Dot & Line:知识图谱
  • 人工智能发展的终点

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

  • 价值驱动 or 数据驱动
  • 机器学习 ≠ 江湖算命
  • 数据模型 VS 机理模型
  • 大数据  ∪ 深度学习
  • 行业专家 || 客观事实
  • 行政可行 ≈  最大门槛

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

  • AI销量/需求预测
  • 供应商智慧管理
  • 仓库智慧管理

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

  • AI自动化研发/设计
  • AI智能排产

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

  • 重点设备故障预测
  • 易耗品寿命预测
  • 机器人安全巡检
  • AI智能质量检测

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

  • 生产力极大释放
  • 生产关系极端简单
  • 彻底的“无人化”

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

  • 痛点问题罗列
  • 痛点问题排序

3、数据准备阶段的可行性收敛

  • 数字化项目机理分析
  • 数字化项目数据关联性分析
  • 数字化项目数据质量分析

4、数据使用阶段的可行性收敛

  • 谁可以成为AI的“师傅”
  • 我们能否请得起这个“师傅”

5、行政可行性收敛

  • 横向行政跨越分析
  • 纵向行政跨越分析

6、方案展示及讨论

  • 专业可行性提升
  • 行业可行性提升

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。

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