提升产品质量的数字化转型之路
在现代制造业中，产品质量的提升不仅关系到企业的市场竞争力，更是推动企业可持续发展的关键因素。随着数字化技术的迅猛发展，如何有效利用这些技术手段来提升产品质量，已经成为许多企业亟待解决的问题。本文将围绕“产品质量提升”主题，结合数字化转型的思维框架，深入探讨如何通过数智化思维和人工智能技术来实现产品质量的不断优化。
【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。
数字化转型与产品质量提升的关系
数字化转型是指企业利用数字技术，对其业务流程进行深度的重构与优化，以提高运营效率和市场响应能力。在这个过程中，数据成为了企业最为重要的资产。通过对数据的深入分析，企业可以识别出潜在的质量问题，并及时采取措施进行改进。
数字经济的核心
根据“十四五”规划，数字经济的核心是数字化转型和数据要素的有效利用。数字化转型不仅限于信息化的提升，更是一种全新的业务模式。通过数字化，企业能够在产品设计、生产、销售等环节中实现更高效的运作，从而提升产品的整体质量。
数字化转型的三个必经阶段
- Digitization（无纸化）：将传统的纸质文档转化为数字格式，提高信息的存储和检索效率。
- Digitalization（高效化）：通过数字技术优化业务流程，实现信息的快速流转和共享。
- Digital Transformation（无人化）：借助人工智能和自动化技术，实现生产和管理的全面智能化。
在这三个阶段中，企业需要不断评估技术应用的有效性，确保每一步都朝着提升产品质量的目标前进。
数智化思维与质量提升
在数智化时代，企业不仅需要关注内部数据的管理，还要重视外部数据的应用。通过建立全面的数据驱动机制，企业能够更好地理解用户需求，从而提升产品的用户体验和质量。
内部数据的利用
通过对内部数据的分析，企业能够发现质量问题的根源。例如，墨菲定律指出，质量问题的产生往往源于人。企业可以通过建立标准和规范，采集数据并进行分析，弱化人为因素对质量的影响。中国航天在其质量管理中，便通过严格的数据标准和流程控制，大幅度提升了产品的质量。
外部数据的应用
“大”数据的兴起为企业提供了更为广泛的视角。通过打通全域数据，企业能够建立消费者画像，进行精准的用户体验评估。以一汽集团为例，通过数智化的手段提升用户体验，他们不仅关注用户的反馈，还通过数据分析预测用户的潜在需求，从而不断优化产品质量。
人工智能在质量提升中的应用
人工智能的快速发展为产品质量提升提供了新的动力。通过利用其底层原理和套路，企业能够更有效地识别和解决质量问题。
人工智能的底层原理
- 逻辑固化：通过师傅“教”徒弟的方式，将经验和知识进行固化。
- 知识抽取：通过师傅“带”徒弟，提取和利用行业内的关键知识。
这些原理在质量管理中能够帮助企业形成标准化的操作流程，从而降低人为失误的概率，提高产品质量。
人工智能的六大底层套路
- X-Y pairs：知识抽取，用于识别关键质量指标。
- Y→X：生成万物，实现智能推荐。
- X1-X2 pairs：推荐匹配，优化用户体验。
- X only：聚类算法，识别质量问题的共性。
- Y only：超越人类，进行高效的数据分析。
- Dot & Line：知识图谱，整合多维度数据源。
通过这些套路，企业可以在质量管理中实现精准决策，提升产品质量的整体水平。
展望未来：AI技术加持下的质量问题终局
展望未来，随着人工智能技术的不断进步，产品质量的提升将迎来新的机遇。企业需从“备货型”向“订货型”转变，通过AI销量预测实现精准生产；从“标品”向“定制化”转变，利用AI智能研发满足个性化需求；从“人工流水线”向“机器自动化”转变，提升生产效率和质量控制能力。
生产力的极大释放
随着技术的不断进步，企业的生产力将得到极大释放，生产关系将变得更加简单和高效。未来，质量问题的终局将是全面的“无人化”，即通过高效的自动化系统和先进的质量管理技术来实现生产过程的智能化，确保产品质量的稳定性。
总结
在数字化转型的浪潮中，企业必须紧跟时代步伐，充分利用数智化思维和人工智能技术，来实现产品质量的持续提升。通过优化内部和外部数据的应用，构建科学的质量管理体系，企业将能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来，随着技术的不断进步，产品质量的提升将变得更加高效和智能化，为企业的可持续发展提供强有力的支持。
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