数字化转型：重塑企业质量管理新未来
随着数字经济的快速发展，企业面临着前所未有的转型压力和机遇。数字化转型不仅是技术的升级，更是思维方式、管理理念和业务流程的全面变革。本文将结合数字化转型的相关培训课程内容，深入探讨数字化转型对产品质量提升的意义、过程和实施策略，帮助制造业的质量管理者更好地应对这一挑战。
【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。
数字化转型的概念与重要性
在当今的商业环境中，数字化转型被视为提升企业竞争力的关键因素之一。根据十四五规划，数字经济的发展成为国家战略的重要组成部分，而数字化转型则是实现这一战略的重要路径。数字化转型不仅意味着技术的应用，更涉及到业务与IT的深入融合。
数字化的核心在于数据的有效利用，企业通过数据驱动的决策来提升产品质量、优化生产流程、增强客户体验。通过掌握数字化转型的顶层思维框架，企业可以更好地识别转型的入手点，从而实现高效化与无人化的目标。
数字化转型的必经阶段
在数字化转型过程中，企业通常需要经历三个重要阶段：
- Digitization（无纸化）：主要通过数字技术将传统的纸质信息转化为数字信息，实现信息的存储与传递。
- Digitalization（高效化）：在数字化基础上，利用信息技术优化业务流程，提高工作效率。
- Digital Transformation（无人化）：通过智能化技术，实现生产与管理的自动化，达到“无人化”运作的目标。
每个阶段都有其关键技术和数字化的决胜技术，企业需要在不同阶段采取相应的策略和措施，以保证转型的顺利进行。
数智化时代的质量提升
质量是企业生存与发展的根本。在数字化转型的进程中，质量管理也需要随之升级。在数智化时代，企业可以通过内部数据和外部数据的结合，促进产品质量的提升。
内部数据的利用
企业可以通过建立标准和采集数据，减少人为因素对质量的影响。墨菲定律指出，质量问题的根源往往是人定责任。通过数据的采集与分析，企业能够准确定位质量问题，并制定相应的解决方案。
外部数据的利用
大数据的出现为企业提供了海量的信息资源。企业可以通过打通全域数据，建立消费者画像，实现数据驱动的用户体验评估与提升。比如，一汽集团通过数智化手段提升用户体验，取得了显著成效。
人工智能的底层原理与应用
人工智能（AI）在数字化转型中扮演着重要角色。理解人工智能的底层原理，有助于企业更好地运用AI技术。
人工智能的底层原理
人工智能的两大底层原理包括逻辑固化与知识抽取。逻辑固化可以帮助企业在数据中提取出有价值的信息，而知识抽取则能通过对大量数据的分析，形成对业务的深刻理解。
人工智能的落地方法
企业在实施人工智能时，可以遵循以下几个步骤：
- 价值驱动或数据驱动：明确转型的目标，选择合适的驱动方式。
- 机器学习与数据模型：建立科学的数据模型，结合行业专家的经验，提升预测的准确性。
- 行政可行性分析：确保组织内部的资源整合与协调，提升项目的实施效果。
AI技术加持下的质量问题终局展望
随着AI技术的发展，企业的质量管理将面临全新的机遇与挑战。如何从“备货型”向“订货型”转变，是数字化转型的重要目标之一。利用AI技术进行销量与需求预测，可以大幅度提升供应链的响应速度。
同时，AI技术也为产品的定制化提供了可能。通过自动化研发与智能排产，企业可以更灵活地满足市场的多样化需求。这种转变不仅提升了生产效率，也增强了客户满意度。
数智化思维下的质量提升新方案研讨
在数字化转型的过程中，企业需要运用数智化思维，进行质量提升的新方案研讨。通过工作坊的形式，企业可以汇聚各方智慧，寻找痛点问题，并进行头脑风暴，制定出切实可行的解决方案。
这一过程包括：
- 痛点问题罗列与排序：明确当前质量管理中存在的主要问题，并进行优先级排序。
- 数据准备阶段的可行性分析：评估数字化项目的数据关联性与数据质量，确保后续实施的顺利进行。
- 方案展示与讨论：将各小组的方案进行展示，接受来自其他组的挑战与反馈，不断优化方案。
结论
数字化转型是制造业面临的一次重大机遇，企业通过有效的转型策略，不仅能提升产品质量，也能在激烈的市场竞争中占据一席之地。在这一过程中，结合AI等先进技术，将为企业的质量管理带来深远的影响。
通过不断学习与实践，质量管理者能够掌握数字化转型的思维框架，运用数据驱动的管理理念，推动企业向更高效、更智能的方向发展。未来，随着技术的不断进步，数字化转型将成为企业持续发展的新动力，值得每一位管理者深入探索与实践。
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王明哲
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