数字化转型：提升产品质量的新机遇
在当今快速发展的科技环境中，数字化转型已成为企业提升竞争力的重要手段。特别是在制造业，数字化转型不仅能提升产品质量，还能优化生产效率、降低成本、增强用户体验。本文将深入探讨数字化转型的各个方面，结合培训课程的内容，帮助企业管理者掌握相关的思维框架和技术，以实现全面的质量提升。
【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。
数字化的顶层思维
数字化转型是业务与IT深入融合的过程，要求企业在战略层面进行系统性思考。根据《十四五规划》，数字经济是推动经济高质量发展的核心，其中数字化转型和数据要素尤为关键。企业在进行数字化转型时，应该关注以下几个方面：
- 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，从而逐步优化产品质量。
- 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率，使技术与业务紧密结合。
- 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的未来，推动企业持续创新。
在这一过程中，企业可以借助一些成功案例来指导实践。例如，某外贸公司通过数据分析预测营收，最终实现了业绩的显著提升。
数字化转型的必经阶段
数字化转型通常经历三个阶段：
- Digitization（无纸化）：通过电子化手段减少纸质文档的使用，提升信息传递的效率。
- Digitalization（高效化）：在无纸化的基础上，应用数字技术优化业务流程，实现资源的高效配置。
- Digital Transformation（无人化）：最终实现智能化生产，企业的运营几乎完全依赖于自动化系统。
每个阶段都有其关键技术，企业需要明确这些技术的应用场景，以确保转型的有效性。例如，人员绩效智能评估系统可以帮助企业在高效化阶段实现人力资源的优化配置。
数智化时代的质量提升
质量问题是企业面临的重要挑战，而数字化转型为质量提升提供了新的思路。以下是数字化转型在质量提升中的具体应用：
利用内部数据促进产品质量提升
企业可以通过内部数据分析来发现质量问题的根源。例如，中国航天通过建立质量标准和采集数据，有效地弱化了人为因素对质量的影响，实现了质量的持续提升。
利用外部数据促进用户体验质量提升
大数据的应用使得企业可以打通全域数据，建立消费者画像，从而更好地评估和提升用户体验。一汽集团通过数智化手段提升用户体验，成功提升了客户满意度。
人工智能的底层原理与应用
在数字化转型过程中，人工智能是不可或缺的技术。其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。通过这些原理，企业可以实现智能决策和自动化管理。
- 逻辑固化：通过系统将经验知识固化，使得新员工能够快速上手。
- 知识抽取：利用数据分析提取有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。
此外，人工智能的六大底层套路，如知识图谱和推荐匹配等，能够为企业提供更为精准的服务。例如，百度智能客服和淘宝推荐系统等应用，均为企业提供了高效的用户服务。
AI技术加持下的质量问题终局展望
在未来，企业将从“备货型”转向“订货型”，实现智能化的供应链管理。通过AI销量预测和智慧管理，企业能够更好地适应市场变化，提高生产效率。
同时，数字化转型将推动企业从“标品”向“定制化”转变。AI自动化研发和智能排产的应用，能够帮助企业快速响应市场需求，提升产品的个性化和多样性。
从人工流水线向机器自动化转变
机器自动化将是未来的趋势，通过重点设备的故障预测和易耗品寿命预测，企业能够实现生产线的智能化管理。例如，西门子焊接缺陷诊断项目和大型生产设备的预测性维护项目，都是AI技术在质量管理中的成功应用案例。
运用数智化思维，研讨质量提升新方案
为了更好地推动数字化转型，企业需要建立一套完整的数字化项目实施框架。在这一过程中，工作坊和头脑风暴是重要的工具，能够帮助团队发散思维，聚焦痛点问题。
- 数据准备阶段：对数字化项目的机理进行分析，确保数据的关联性和质量。
- 数据使用阶段：明确AI的“师傅”角色，推动项目的实际落地。
- 行政可行性分析：通过横向和纵向的分析，确保项目在组织内部的顺利实施。
最后，方案的展示与讨论是确保项目成功的关键。在这个过程中，各团队需要面对来自其他组的挑战，从而提升方案的专业性和可行性。
结论
数字化转型为制造业的质量提升提供了前所未有的机遇。通过系统性的思维框架和科学的技术应用，企业可以在竞争中脱颖而出，实现可持续发展。在未来的数字经济时代，企业需要不断探索和实践，才能在复杂的市场环境中立于不败之地。
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王明哲
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