数字化转型：企业如何实现高效升级与创新

数字化转型：引领制造业质量提升的新纪元

在当今快速变化的商业环境中，数字化转型已经成为各行各业，尤其是制造业，提升竞争力的重要手段。通过数字化技术的有效应用，企业不仅能够提升产品质量，还能优化管理流程、增强客户体验。本文将结合数字化转型的相关课程内容，深入探讨数字化技术如何在不同阶段推动制造业的质量提升，并对未来的发展趋势进行展望。

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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数字化转型的概念与重要性

数字化转型，简单来说，是指通过数字技术的应用，改造和提升企业的整体运作效率。根据《十四五规划》，数字经济是国家经济发展的核心，而数字化转型则是实现这一目标的基础。数字化不仅仅是技术的应用，更是业务与IT的深度融合。

在数字化转型的过程中，企业需关注以下几个关键点：

• 数据要素的整合：数据是数字化转型的核心，企业需要通过有效的数据管理，挖掘潜在的商业价值。
• 技术的选用：不同的数字化技术在不同阶段有不同的应用场景，如云计算、人工智能等，这些技术需要根据企业的实际需求进行选择。
• 文化的变革：数字化转型需要企业文化的支持，员工的数字化思维和技能的提升至关重要。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型可以分为三个必经阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。每个阶段都有其技术和应用特点。

• Digitization（无纸化）：这一阶段主要是将传统的纸质文档转化为电子化文档，提升信息流动的效率。
• Digitalization（高效化）：在这一阶段，企业开始利用数字技术对业务流程进行重构，实现流程的自动化和优化。
• Digital Transformation（无人化）：最终目标是实现高度的智能化管理，依靠人工智能和自动化技术，减少人工干预，实现真正的无人化生产。

数智化时代的质量提升

在数字化转型的背景下，质量管理同样经历了一场深刻的变革。数智化时代的到来，使得产品质量的提升不仅依赖于传统的质量管理手段，更需要借助大数据和人工智能等技术的力量。

利用内部数据提升质量

企业内部数据的有效利用是提升产品质量的重要途径。例如，通过建立标准化的质量管理体系，采集生产过程中的数据，企业可以有效地发现和解决质量问题。墨菲定律认为，质量问题的根源在于人的责任，因此，通过数据的采集和分析，可以将责任弱化，将更多的关注点放在标准与流程的改进上。

利用外部数据提升用户体验

在数智化时代，消费者的需求变得更加多样化和个性化。企业需要通过打通全域数据，建立消费者画像，从而提升用户体验。这一过程中，数据驱动的用户体验评估和提升方法显得尤为重要。以一汽集团为例，通过数智化手段，成功提升了用户体验。

人工智能的底层原理与应用

人工智能作为数字化转型的重要组成部分，其底层原理和应用方法值得深入探讨。人工智能的两大底层原理分别是逻辑固化和知识抽取。这些原理为企业在实际应用中提供了理论支持。

• 逻辑固化：通过将专家的经验和知识固化为算法，使得机器能够模拟专家的决策过程。
• 知识抽取：通过分析大量数据，提取出潜在的知识，从而帮助企业做出更为精准的决策。

在实际运用中，人工智能的六大底层套路，如X-Y pairs、Y only等，能够帮助企业在不同场景下实现智能化应用。例如，百度的智能客服和谷歌的药物预测系统，都是通过人工智能技术实现了显著的效益提升。

AI技术加持下的质量问题终局展望

随着人工智能技术的不断发展，制造业的质量管理将面临新的机遇与挑战。企业需要从“备货型”向“订货型”转变，实现精准的销量与需求预测。同时，借助AI技术进行供应商智慧管理和仓库智慧管理将成为未来的发展趋势。

• 从“标品”向“定制化”转变：AI技术的应用将使得产品设计更加智能化，满足客户个性化需求。
• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：重点设备故障预测和AI智能质量检测将大幅提升生产效率和产品质量。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在数字化转型的过程中，企业需要不断创新和探索新的质量提升方案。通过工作坊的形式，企业可以在团队中进行头脑风暴，识别痛点问题，进行数据准备和可行性分析，确保数字化项目的成功落地。

通过这样的方式，企业不仅可以提升方案的专业性和可行性，还能借助团队的力量，激发更多的创新思维。通过不断的实践和探索，企业能够找到适合自身发展的数字化转型路径，从而实现质量的持续提升。

总结

数字化转型是制造业未来发展的重要方向，通过掌握数字化技术和思维，企业能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。质量管理的数字化和智能化将为企业带来新的机遇，助力企业实现高质量发展。未来，随着技术的不断进步和应用场景的丰富，数字化转型将为制造业的质量提升创造更多可能。