数字化转型助力企业提升竞争力与创新能力

数字化转型：提升产品质量的新时代

在当今快速变化的商业环境中，数字化转型已成为企业生存与发展的必要条件。特别是在制造业，数字化不仅是技术的更新，更是经营理念和管理模式的全面升级。通过深入探讨数字化转型的各个层面，可以发现其对产品质量提升的重要影响。本文将结合培训课程的内容，系统分析数字化转型的思维框架、技术应用、质量提升的策略以及人工智能的未来展望。

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。

王明哲 培训咨询

数字化转型的顶层思维

数字化转型的首要步骤是建立顶层思维框架。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。这一过程不仅涉及技术的更新，更需要企业在业务和IT之间进行深入的融合。

数字化概念导入

数字化不仅意味着无纸化办公，它更代表着业务流程的优化和信息的高效流转。企业应关注数字化技术的基础设施建设，以解除计算机能力的封印，发挥数据的最大价值。

数字化的三个必经阶段

• Digitization（数字化）：无纸化办公和信息的电子化管理。
• Digitalization（高效化）：通过数字工具提高工作效率，实现业务流程的重构。
• Digital transformation（无人化）：在人工智能的帮助下，实现全自动化的生产和管理。

每个阶段都有其关键技术，企业需要逐步推进，以确保数字化转型的成功。以人员绩效智能评估系统为例，这一系统可以帮助企业实时监控和评估员工表现，从而优化人力资源配置。

数智化时代的质量提升

在数字化转型的背景下，产品质量的提升也进入了新的阶段。质量不再仅仅是产品的物理特性，更是用户体验和满意度的综合体现。

内部数据的利用

企业可以借助内部数据来促进产品质量的提升。墨菲定律指出，质量问题的根源往往在于人，因此企业需要建立标准化的数据采集和管理机制，以弱化人为因素对质量的影响。中国航天的质量管理经验表明，通过数据驱动的管理方式，可以有效提升产品质量。

外部数据的应用

除了内部数据，企业还应关注外部数据的利用。大数据技术的应用可以帮助企业打通全域数据，建立消费者画像，从而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改善用户体验的案例，展示了外部数据在提升产品质量中的重要作用。

人工智能的底层原理

人工智能作为数字化转型的重要驱动力，其底层原理和应用模式同样值得深入研究。理解人工智能的两大底层原理——逻辑固化和知识抽取，对于企业管理者来说至关重要。

人工智能的六大底层套路

• X-Y pairs（知识抽取）：通过对比分析获取知识。
• Y→X（生成万物）：利用已有数据生成新的信息。
• X1-X2 pairs（推荐匹配）：基于用户喜好进行推荐。
• X only（聚类算法）：对数据进行分类。
• Y only（超越人类）：通过AI超越人类的能力。
• Dot & Line（知识图谱）：构建知识网络，提升智能决策能力。

这些底层套路的灵活运用，可以帮助企业在数字化转型中实现质的飞跃。例如，百度智能客服和谷歌的药物预测系统都展示了人工智能在实际应用中的巨大潜力。

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进步，企业在质量管理上的思路也需要随之转变。如何从传统的“备货型”向“订货型”转变，是企业面临的重要挑战。

智能化转型的路径

• AI销量/需求预测：通过数据分析预测市场需求，调整生产计划。
• 供应商智慧管理：利用AI技术提升供应链管理效率。
• 仓库智慧管理：引入自动化设备提升仓储效率。

以上措施不仅可以提升企业的运营效率，还能有效降低库存成本，提高客户满意度。

从“标品”向“定制化”转变

在市场竞争日趋激烈的环境下，消费者对产品的个性化需求不断增加。企业需要利用AI技术加速研发，提升生产的灵活性，以适应市场的快速变化。

自动化的生产线

通过引入重点设备故障预测、易耗品寿命预测等技术，企业可以实现生产线的自动化管理。这不仅提高了生产效率，还确保了产品质量的稳定性。西门子焊接缺陷诊断项目和大型生产设备预测性维护项目均是成功的案例。

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，企业需要不断探索新的质量提升方案。通过工作坊等方式，企业可以在实际操作中发散思维，收集痛点问题，进行可行性分析。

头脑风暴与数据准备

以价值为导向的头脑风暴可以帮助企业清晰识别质量提升的痛点。对数据进行准备和分析，确保数字化项目的实施具有可行性，能够为企业的决策提供有力支持。

行政可行性分析

在方案实施过程中，企业需要进行横向和纵向的行政可行性分析，确保各部门的协调与配合。同时，方案展示及讨论环节能够促进团队间的沟通，提升方案的专业性和可行性。

总结

数字化转型不仅是技术的革新，更是企业管理理念的全面升级。通过建立顶层思维框架、有效利用内部与外部数据、深入理解人工智能的底层原理，企业可以在质量提升的道路上走得更加稳健。展望未来，随着人工智能技术的不断发展，企业在质量管理上的创新将不断涌现，数字化转型将为制造业带来前所未有的机遇和挑战。