数字化转型助力企业提升竞争力与创新力

数字化转型：提升制造业质量的新机遇

在数字经济的浪潮中，数字化转型已成为各行各业不得不面对的课题，尤其是在制造业中，数字化不仅仅意味着技术的更新，更是业务流程重塑的重要环节。通过掌握数字化转型的思维框架与相关技术，制造业的管理者可以有效提升产品质量，优化生产流程，增强市场竞争力。本文将结合培训课程的内容，深入探讨数字化转型在制造业质量提升中的应用与实践。

王明哲：《数智化时代的质量提升实战》

【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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数字化转型的顶层思维

数字化转型首先需要顶层思维的引导。根据《十四五规划》，数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的深度融合。数字化不仅是业务与IT的结合，更是企业战略的重塑。在这一过程中，管理者需要充分认识到数字化的意义，建立起数字化的思维框架。

• 精益思维：通过梳理业务流程，识别数字化转型的切入点。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高项目成功率。
• 数据思维：利用数据创造价值，展望数字化转型的最终目标。

通过这样的顶层设计，企业能够更好地理解数字化转型的必要性与紧迫性，进而制定出切实可行的实施方案。

数字化转型的必经阶段

在数字化转型的过程中，企业通常会经历三个阶段：

• Digitization（无纸化）：实现信息的数字化，以减少物理纸质文档的使用。
• Digitalization（高效化）：通过技术手段提升业务流程的效率，提高生产力。
• Digital Transformation（无人化）：实现生产与管理的自动化，最终达到智能制造的目标。

每个阶段都有其关键技术和决胜技术，企业可以根据自身的实际情况，选择合适的技术来推动数字化转型的进程。

数智化时代的质量提升

数字化转型不仅仅是技术的应用，更是质量管理理念的提升。在数智化时代，质量的概念变得更加广泛，除了传统的产品质量外，还包括用户体验和服务质量。通过内部数据的有效利用，企业可以实现产品质量的提升。

墨菲定律告诉我们，质量问题的根源往往在于人为因素。因此，企业需要建立标准化的质量管理体系，利用数据分析来降低人为错误的发生率。例如，中国航天在质量管理中，通过数据采集和分析，成功实现了质量的有效控制与提升。

此外，利用外部数据也能显著改善用户体验。通过“大数据”技术，企业可以打通全域数据，建立消费者画像，从而实现精准营销。例如，一汽集团通过数智化手段提升用户体验，成功实现了产品质量与用户满意度的双重提升。

人工智能与质量管理的结合

人工智能的快速发展为制造业的质量管理带来了新的机遇。了解人工智能的底层原理与套路，将有助于企业在数字化转型中实现更高的质量标准。

• 逻辑固化与知识抽取：人工智能通过固化逻辑和知识提取，能够更好地进行质量预测和管理。
• 机器学习与数据模型：通过建立数据模型与机理模型，企业可以实现对生产过程的实时监控与分析。
• 知识图谱的应用：利用知识图谱，企业能够全面掌握产品质量管理的各个环节，实现信息的可视化与智能化。

通过这些技术的结合，企业能够在质量管理中实现智能化的转型，提升了产品的竞争力。

展望未来：质量问题的终局

在人工智能的加持下，质量管理的未来将迎来新的变革。企业可以通过AI技术实现从“备货型”向“订货型”的转变，通过智能化的销量预测与供应链管理，降低库存成本，提高响应速度。同时，从“标品”向“定制化”的转变也将成为可能，通过AI自动化研发与智能排产，满足市场对个性化产品的需求。

在生产线上，传统的人工流水线正逐步被机器自动化取代。通过重点设备的故障预测与易耗品的寿命预测，企业可以实现生产的精细化管理。以西门子的焊接缺陷诊断项目为例，该项目通过AI技术的应用，大大提升了焊接质量，减少了因质量问题导致的经济损失。

运用数智化思维，创新质量提升方案

在数字化转型的过程中，企业需要通过数智化思维来探索新的质量提升方案。通过工作坊的形式，企业可以以价值为导向，进行头脑风暴，识别痛点问题，从而制定出切实可行的方案。在数据准备阶段，企业需要对数字化项目的机理、数据关联性及数据质量进行深入分析，以确保方案的可行性。

行政可行性分析也是至关重要的，企业需要考虑横向与纵向的行政跨越，确保各部门协同工作，形成合力。在方案展示与讨论中，通过专业可行性和行业可行性的提升，最终形成一个完整的质量提升方案。

结语

数字化转型不仅是技术的变革，更是思维的转变。通过深入理解数字化转型的各个阶段与核心技术，制造业的管理者能够有效提升产品质量，优化生产效率，创造出更大的市场价值。在未来的数字经济时代，数字化转型将成为企业生存与发展的必要条件，只有积极应对这一变革，才能在竞争中立于不败之地。