产品质量提升：数字化转型与人工智能的结合之道
在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量的提升已成为企业生存和发展的关键。随着数字化转型和人工智能技术的迅猛发展，企业在产品质量提升方面迎来了新的机遇和挑战。本文将探讨如何通过数字化思维框架和人工智能技术的应用，推动产品质量的提升。
【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。
数字化的顶层思维
数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的优化配置。数字化转型不仅仅是技术的引入，更是业务与IT的深度融合。这一过程可以分为三个阶段：
- Digitization（无纸化）：通过信息化手段实现业务流程的数字化。
- Digitalization（高效化）：基于数字化基础设施，提升业务运作效率。
- Digital Transformation（无人化）：实现智能化运营和决策。
在这一过程中，企业需要关注基础设施建设、数据应用及其所带来的效益。例如，谷歌的云计算服务和华为的5G技术，不仅推动了企业信息流转的高效化，也为产品质量提升提供了有力的技术支持。
数智化时代的质量提升
在数智化时代，产品质量提升不仅依赖于内部数据的分析，更需要借助外部数据的整合与应用。内部数据能够帮助企业更好地理解产品生产过程中的潜在问题，而外部数据则有助于提升用户体验和满意度。
内部数据的应用
墨菲定律强调，质量问题的根源往往在于人。为了提升产品质量，企业应建立标准化流程，采集数据并加强管理。例如，中国航天在质量管理中，通过建立严格的标准与流程，成功降低了质量问题的发生率。
外部数据的整合
如何利用“大数据”来提升用户体验是企业面临的重要课题。首先，企业需打通全域数据，建立消费者画像，以便更好地理解用户需求。其次，数据驱动的用户体验评估能够帮助企业及时发现问题并进行调整。以一汽集团为例，该公司通过数智化手段，显著提升了用户体验和产品质量。
人工智能的底层原理及其应用
人工智能的应用是产品质量提升的另一重要手段。其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化使得企业能够将经验知识转化为可操作的规则，而知识抽取则通过数据分析，提取出有价值的信息。
人工智能的六大底层套路
- X-Y pairs：知识抽取，通过样本对比提取知识。
- Y→X：生成万物，利用已有数据生成新的产品或服务。
- X1-X2 pairs：推荐匹配，优化产品推荐系统。
- X only：聚类算法，帮助企业识别市场细分。
- Y only：超越人类，利用AI技术进行深度学习。
- Dot & Line：知识图谱，构建全局视野。
例如，百度的智能客服系统和谷歌的药物预测系统，通过这些底层套路的有效应用，成功提高了产品和服务的质量。
AI技术加持下的质量问题终局展望
未来，企业在产品质量提升中将面临更加智能化的挑战。如何从“备货型”向“订货型”转变，将是企业必须解决的问题。例如，通过AI技术进行销量和需求预测，企业不仅可以提高库存管理的效率，还能更好地满足市场需求。
从标品到定制化的转变
随着市场需求的多样化，企业需要从“标品”向“定制化”转变。AI技术在自动化研发、设计及智能排产方面的应用，能够大幅提升产品的个性化与质量。例如，某跨国机械厂商通过AI加速研发，成功实现了定制化生产，显著提高了产品质量和市场竞争力。
机器自动化的未来
在生产流程中，如何将人工流水线转变为机器自动化，将是提升产品质量的又一关键。例如，西门子在焊接缺陷诊断项目中，通过AI技术的应用，成功实现了自动化质量检测，减少了人工干预，提高了生产效率。
总结与展望
在数字化转型和人工智能的双重推动下，产品质量的提升正面临前所未有的机遇。企业不仅要重视数据的采集与分析，更要善于利用数字化思维框架和人工智能的底层原理，全面提升产品质量。未来，随着技术的不断进步，产品质量提升将实现更高的智能化与自动化，为企业创造更大的价值。
通过本次培训课程的学习，制造业的质量总监和管理者们将能够更好地理解数字化和AI技术在产品质量提升中的重要作用，积极探索适合自身企业的质量提升新方案。实现产品质量的持续改进，将是企业在市场竞争中立于不败之地的关键所在。
在数字化和智能化的浪潮中，企业必须与时俱进，紧跟技术发展的步伐，才能在未来的市场中占据优势，实现可持续发展。
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王明哲
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