数字化转型助力企业创新与发展新机遇

数字化转型：推动企业质量提升的新动力

在当今快速发展的数字经济时代，数字化转型已成为企业生存与发展的重要战略。特别是在制造业，质量管理的数字化转型不仅能够提升产品质量，还能增强企业的市场竞争力。本文将围绕数字化转型的概念、框架及其在质量提升中的应用展开分析，并结合相关案例，深入探讨数字化转型对产品质量提升的影响。

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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一、数字化转型的概念与重要性

数字化转型是指企业在业务流程、管理模式以及产品服务等方面，利用数字技术进行全面的变革与提升。根据《十四五规划》，数字经济是未来发展的核心，而数字化转型则是实现数字经济的关键。

• 数字化转型的核心：它不仅仅是技术的更新，更是业务与IT的深入融合。
• 数据要素的价值：在数字化转型中，数据被视为重要的生产要素，其价值在于能够驱动业务决策与创新。

在制造业中，数字化转型特别重要，因为它能够有效提升生产效率、降低运营成本，并改善产品质量。通过对数据的深度挖掘与分析，企业能够更好地理解市场需求和用户偏好，从而在产品质量上实现突破。

二、数字化转型的顶层思维框架

进行有效的数字化转型需要建立坚实的顶层思维框架。该框架可以通过以下几个方面进行梳理：

• 精益思维：通过优化业务流程，发现数字化转型的切入点。
• 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：让数据产生实际价值，展望数字化转型的终局。

例如，通过精益思维，企业能够识别出影响产品质量的关键环节，并通过数字化手段进行优化。而编程思维则使得员工能够更好地理解和应用数字化工具，从而提高项目实施的成功率。

三、数字化转型的关键技术与三个必经阶段

数字化转型有三个必经的阶段：

• Digitization（无纸化）：通过数字化手段将传统纸质信息转化为数字信息。
• Digitalization（高效化）：通过数字化手段提升业务流程的效率。
• Digital Transformation（无人化）：实现业务流程的高度自动化。

每个阶段都有其关键技术。例如，在“无纸化”阶段，企业需要建立数字化文档管理系统；在“高效化”阶段，企业可以利用数据分析工具提升生产效率；而在“无人化”阶段，人工智能与自动化技术则是核心驱动力。

四、数智化时代的质量提升

在数字化转型的背景下，质量管理也随之进入了数智化时代。通过内部数据与外部数据的结合，企业能够更全面地提升产品质量。

1. 内部数据的利用

墨菲定律指出，质量问题的根源往往在于人定责任。通过建立标准化的质量管理体系，并利用内部数据，企业能够有效地弱化人为因素对质量的影响。例如，中国航天在质量管理中通过数据驱动的方式，成功实现了质量的持续提升。

2. 外部数据的应用

利用外部数据，企业能够更好地理解消费者需求，从而提升用户体验。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，实现数据驱动的用户体验评估与提升。例如，一汽集团通过数智化手段，成功提升了用户体验质量，取得了显著的市场反馈。

五、人工智能在数字化转型中的应用

人工智能技术在数字化转型中发挥着越来越重要的作用。理解人工智能的底层原理与套路，对于推进企业数字化转型至关重要。

1. 人工智能的底层原理

人工智能的两大底层原理包括逻辑固化与知识抽取。企业可以通过这两种方式，将人工智能技术应用于质量管理中，提升产品质量与生产效率。

2. 人工智能的落地方法

在人工智能的落地过程中，企业需要关注以下几个方面：

• 价值驱动与数据驱动：明确项目的驱动因素，确保项目的成功落地。
• 数据模型与机理模型：在选择模型时，需结合行业特点，选择适合的分析方法。

例如，某大型工程机械企业通过人工智能技术成功预测了设备故障，大幅提升了生产线的良品率。

六、数字化转型下的质量问题终局展望

随着数字化转型的深入推进，企业的质量管理也将迎来新的变革。以下是数字化转型下质量管理的几个发展方向：

• 从备货型向订货型转变：通过AI进行销量与需求预测，实现智能化的供应链管理。
• 从标品向定制化转变：借助AI加速研发与设计，实现个性化定制。
• 从人工流水线向机器自动化转变：实现生产过程的全自动化，提升生产效率与产品质量。

企业可以借助数字化转型，重塑生产关系，释放生产力，实现前所未有的效率提升。

七、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，企业还需要通过数智化思维来研讨质量提升的新方案。通过头脑风暴与工作坊的形式，企业可以集思广益，提出切实可行的质量提升方案。

• 痛点问题罗列与排序：识别当前质量管理中的痛点，并进行优先级排序。
• 数据准备阶段的可行性分析：分析数字化项目的数据质量与关联性，确保项目的顺利推进。
• 方案展示与讨论：通过分组对抗的形式，提升团队间的互动与合作，形成有效的解决方案。

通过上述方法，企业能够从多维度出发，全面提升质量管理的水平，实现数字化转型的最终目标。

结论

数字化转型在制造业中的应用，不仅是技术的革新，更是管理理念的转变。通过建立科学的顶层思维框架，运用人工智能与大数据等先进技术，企业可以在质量管理上实现质的飞跃。未来，随着数字化转型的深入推进，制造业将迎来更加智能化与高效化的发展新局面。