数字化转型助力企业提升竞争力与创新能力

数字化转型：质量提升的新时代

在当今快速发展的商业环境中，数字化转型已成为企业提升竞争力的关键因素。无论是制造业、服务业还是其他行业，数字化转型为企业提供了前所未有的机会，以更高效的方式满足客户需求、提升产品质量并优化内部流程。本文将深入探讨数字化转型的概念、实施阶段及其对产品质量提升的影响，结合相关案例和实际应用，帮助读者理解如何在数智化时代实现质量的持续提升。

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

数字化的概念与核心

数字化转型是指通过数字技术的应用，将传统业务模式与信息技术深度融合，从而实现业务流程的优化和创新。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。数字化不仅仅是技术的应用，更是企业战略的转变，强调以数据为驱动，重视客户体验和内部效率的提升。

数字化顶层思维框架

在数字化转型的过程中，企业需要建立一个全面的顶层思维框架。这一框架不仅关注技术的引入，更强调过程的精益管理、编程思维和数据思维的结合。

• 精益思维：通过梳理业务流程，识别数字化的切入点，消除浪费。
• 编程思维：掌握计算机语言，以提高数字化项目的成功率，促进团队间的有效沟通。
• 数据思维：让数据产生价值，推动数字化转型的持续深化。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型通常经历三个关键阶段：数字化（Digitization）、数字化管理（Digitalization）和数字化转型（Digital Transformation）。每个阶段都有其独特的目标和技术支持。

• 数字化（Digitization）：主要集中在无纸化办公和信息流的电子化，提升文档处理的效率。
• 数字化管理（Digitalization）：通过自动化流程提高效率，数据的整合和应用成为关键。
• 数字化转型（Digital Transformation）：实现无人化生产和服务，利用人工智能和大数据分析进行深度优化。

数字化转型的核心技术

在数字化转型的过程中，信息化和人工智能是两大核心技术。信息化帮助企业固化流程、信息流转和数据积累，而人工智能则通过精准的数据分析和模型应用，帮助企业找到价值“点”，实现更高效的资源配置。

数智化时代的质量提升

质量概念的拓展

质量的定义不再局限于产品本身，广义的质量问题包括用户体验、服务质量等多个方面。在数字化转型的背景下，企业需要重新审视质量管理的方法，利用内部和外部数据促进产品质量的提升。

内部数据的利用

利用内部数据促进产品质量提升是数字化转型的关键一环。通过建立标准化的质量管理体系，企业可以有效地采集和分析数据，从而识别质量问题的根源。例如，中国航天的质量管理案例通过数据分析，成功实现了对质量问题的预警和控制。

外部数据的整合

在如今的数字经济中，用户体验的提升往往依赖于外部数据的整合。企业通过分析大数据，建立用户画像，能够针对性地改进产品和服务。以一汽集团为例，通过数智化手段提升用户体验，不仅增强了客户黏性，也实现了产品质量的全面提升。

人工智能的底层原理与应用

人工智能的核心原理

人工智能的应用需要理解其两大底层原理：逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过系统化的方式将经验知识转化为可操作的规则，而知识抽取则是通过学习和训练，从大量数据中提取出有价值的信息。

人工智能的应用实例

众多企业已在不同领域成功应用人工智能技术以提升效率。例如，百度的智能客服系统通过自然语言处理实现了用户咨询的自动化，而谷歌的药物预测系统则通过数据分析提高了新药研发的效率。这些案例表明，随着人工智能技术的不断成熟，企业在质量管理和产品开发上的能力也得到了显著提升。

AI技术加持下的质量问题终局展望

从备货型到订货型的转变

在数字化转型的过程中，企业需要从传统的备货型模式转向订货型模式。通过AI技术进行销量和需求预测，企业能够更好地管理供应链，提高响应速度，减少库存成本。例如，某著名汽车品牌通过AI技术提升了销量预测的准确性，极大地增强了市场竞争力。

从标品到定制化的转变

随着消费需求的多样化，企业需要从标准化产品向定制化产品转变。AI技术在自动化研发和设计中的应用，使得企业能够快速响应市场变化，提供个性化的产品和服务。

从人工流水线到机器自动化的转变

机器自动化是数字化转型的重要目标之一。通过重点设备故障预测、易耗品寿命预测和智能巡检等技术的应用，企业能够实现生产效率的提升和成本的降低。例如，西门子的焊接缺陷诊断项目通过智能检测技术，显著提高了产品质量。

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，企业需要不断探索和研讨质量提升的新方案。通过工作坊的形式，团队成员可以通过头脑风暴，识别和排序痛点问题，并进行数字化项目的可行性分析。此过程不仅有助于团队成员的思想碰撞，也能为企业的数字化转型提供新的视角和方案。

总结

数字化转型是一个系统性、综合性的过程，企业需要在顶层设计的基础上，结合人工智能等前沿技术，逐步实现质量的提升。在数智化时代，企业的成功不仅依赖于技术的应用，更在于对数字化思维的深入理解与实践。通过持续的探索和创新，企业将能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。