数字化转型助力企业提升竞争力与创新能力

数字化转型：推动制造业质量提升的新动力

在当今快速发展的数字经济时代，数字化转型已经成为制造业发展的重要趋势。随着技术的不断进步，企业面临着前所未有的机遇与挑战。数字化转型不仅是企业应对市场变化的必要手段，也是提升产品质量、优化管理流程的重要途径。本文将围绕数字化转型的核心理念、技术应用及其对产品质量提升的影响进行深入探讨。

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

数字化转型并不是简单的技术升级，而是业务和IT的深入融合。根据《十四五规划》，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。数字化的顶层思维框架包括精益思维、编程思维和数据思维，三者共同构成了数字化转型的基础。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化入手点，实现效率的提升。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：利用数据产生价值，展望数字化转型的终局。

在数字化转型过程中，企业需要关注基础设施的建设和数据应用的有效性。基础设施的提升将解除计算机的能力封印，而数据应用则是挖掘潜在价值的重要途径。例如，谷歌云计算和华为5G的应用，极大地推动了企业数字化转型的进程。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型通常经历三个阶段：

• Digitization（无纸化）：实现传统业务流程的数字化，减少纸质文档的使用。
• Digitalization（高效化）：通过数字技术提升业务流程的效率，实现更高的生产力。
• Digital Transformation（无人化）：通过智能化手段实现无人化操作，提升整体管理水平。

在每个阶段，企业都需要识别关键技术，并运用决胜技术进行有效的转型。例如，在人员绩效智能评估系统的实施中，企业可以通过数据分析提升员工的工作效率和满意度。

数智化时代的质量提升

在数字化转型的浪潮中，质量管理也迎来了新的机遇。质量问题的广义定义不仅包括产品本身的质量，还涵盖了用户体验和服务质量。通过使用内部和外部数据，企业可以有效提升产品质量和用户体验。

• 内部数据的使用：墨菲定律表明，质量问题的根源往往在于人，因此企业需要建标准、采数据，弱化人为因素的影响。例如，中国航天在质量管理方面的成功经验，充分体现了数据驱动的优势。
• 外部数据的利用：通过打通全域数据，建立消费者画像，企业可以实现数据驱动的用户体验评估和提升。一汽集团通过数智化手段提升用户体验的案例，展现了外部数据的巨大价值。

人工智能的底层原理及其应用

人工智能（AI）作为数字化转型的重要推动力，其底层原理和应用模式值得深入探讨。人工智能的核心包括逻辑固化和知识抽取两个方面。企业可以通过这两大原理实现智能化的质量管理和决策支持。

• 逻辑固化：通过将经验和知识固化为模型，帮助企业在复杂的决策中减少人为失误。
• 知识抽取：通过数据分析提取有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。

人工智能的六大底层套路包括X-Y pairs、Y→X生成、X1-X2 pairs、X only聚类算法、Y only超越人类等。这些方法在实际应用中，能够有效提升企业的决策效率和产品质量。例如，百度智能客服和谷歌药物预测系统的案例，体现了人工智能技术在实际应用中的巨大潜力。

AI加持下的质量问题终局展望

在AI技术的加持下，企业的质量管理将迎来新的变革。未来，企业可以从“备货型”向“订货型”转变，通过AI销量预测实现精准管理。同时，AI技术也将助力企业实现从“标品”向“定制化”的转变，满足市场的多样化需求。

• 销售预测：通过AI技术进行销量和需求预测，帮助企业进行精准的库存管理。
• 定制化生产：利用AI技术进行自动化研发和设计，实现个性化定制。
• 机器自动化：通过重点设备故障预测、易耗品寿命预测等手段，实现生产流程的自动化。

以西门子焊接缺陷诊断项目为例，该项目通过AI技术的应用，不仅提升了生产效率，还有效降低了产品缺陷率，展现了数字化转型在质量管理中的重要作用。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在质量管理的实践中，企业需要运用数智化思维，进行深入的研讨和方案制定。通过工作坊的形式，企业可以先发散后收敛，逐步形成可行的质量提升方案。

• 痛点问题罗列：通过头脑风暴，识别出当前质量管理中的痛点问题。
• 数据准备的可行性分析：评估数字化项目的数据质量和关联性，确保数据的有效性。
• 方案展示及讨论：通过分组对抗的方式，提升团队的参与感和互动性。

在方案展示环节，各组需要面对来自其他组的挑战，通过互评的方式提升方案的专业性和可行性。这种形式不仅能够激发团队的创新思维，还能有效促进企业内部的协作。

结论

数字化转型是制造业面临的必然趋势，其影响深远且广泛。通过深入理解数字化转型的顶层思维、技术应用以及AI的底层原理，企业可以有效提升产品质量和用户体验。未来，在数智化与人工智能的双重推动下，制造业的质量管理将实现质的飞跃，推动企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。