全面解析产品质量提升的有效策略与方法

产品质量提升的数字化转型之路

在当今快速发展的市场环境中，产品质量的提升已成为企业竞争力的核心要素。随着数字化技术的不断发展，企业在产品质量提升方面迎来了新的机遇和挑战。本文将结合数字化转型的思维框架，探讨如何通过数智化的手段提升产品质量，分析数字化技术对产品质量提升的影响，并展望未来的质量管理趋势。

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

数字化转型并不是单纯的技术升级，而是业务与IT的深入融合。在这一过程中，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的整合。对于企业来说，掌握数字化的顶层思维框架至关重要。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化转型的切入点，从而提高效率，减少浪费。
• 编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目的成功率，确保技术与业务的无缝对接。
• 数据思维：让数据产生实际价值，展望数字化转型的终局，推动产品质量的持续提升。

例如，通过精益思维，企业能够找出生产过程中的瓶颈，借助数字化技术进行优化，从而提升产品质量。此外，编程思维使得企业在实施数字化项目时能够高效应对各种技术挑战，确保项目的顺利推进。

数字化转型的三个必经阶段

在数字化转型的过程中，企业通常会经历三个阶段：

• Digitization（无纸化）：通过电子化手段减少纸质文档的使用，提高信息的传递效率。
• Digitalization（高效化）：利用数字技术优化工作流程，实现业务的高效运转。
• Digital Transformation（无人化）：通过人工智能和自动化技术，达到无人化管理的目标。

每个阶段都有其关键技术，而数字化的决胜技术将直接影响产品质量的提升。例如，在无人化阶段，企业能够通过智能化的设备进行实时监控和质量检测，及时发现潜在的质量问题，确保产品质量的稳定性。

数智化时代的质量提升

内部数据的利用

在数智化时代，企业更应该重视内部数据的利用。墨菲定律告诉我们，质量问题的根源往往在于人。因此，企业需要建立标准，采集数据，以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建立严格的标准和数据采集机制，有效降低了质量问题的发生率。这种内部数据的利用不仅提升了产品质量，也为企业的决策提供了重要依据。

外部数据的整合

除了内部数据，企业还需关注外部数据的整合。大数据技术的应用，使得企业能够全面打通全域数据，建立消费者画像，实现数据驱动的用户体验评估。

一汽集团在数智化用户体验提升方面的案例就是一个典型的成功实例，通过整合外部数据，提升了用户的满意度，进而推动了产品质量的提升。

智能化的底层原理

人工智能作为数字化转型的重要组成部分，具备两大底层原理：

• 逻辑固化：通过知识的传承，将经验固化为规则，提高决策的效率。
• 知识抽取：从海量数据中提取有价值的信息，为企业提供决策支持。

此外，人工智能还包含六大底层套路，如X-Ypairs、推荐匹配、聚类算法等，这些套路能够帮助企业在产品设计、生产及质量检测等环节实现智能化，提高生产效率及产品质量。

AI技术加持下的质量问题终局展望

展望未来，AI技术将成为推动产品质量提升的重要力量。企业如何从“备货型”转变为“订货型”，需要依赖AI的销量和需求预测能力，提高供应链的响应速度和灵活性。

例如，某著名汽车品牌通过AI技术进行销量预测，成功实现了精准备货，最大程度地减少了库存压力，提高了资金周转率。

定制化与自动化的未来

在产品设计方面，AI的应用使得企业能够从“标品”向“定制化”转变。通过AI自动化研发和智能排产，企业能够针对市场需求进行灵活调整，生产出更符合消费者需求的产品。

某跨国机械厂商的案例表明，AI加速研发的过程显著缩短了产品上市的时间，同时提升了产品的市场竞争力。

机器自动化与质量检测

在生产环节，企业还需向“人工流水线”转变为“机器自动化”。重点设备故障预测、易耗品寿命预测等技术的应用，能够降低人为失误带来的质量风险，提升生产效率。

西门子焊接缺陷诊断项目的成功实施，表明了AI智能质量检测在实际应用中的有效性，这不仅提升了产品质量，也降低了生产成本。

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，企业需要运用数智化思维，进行质量提升的新方案研讨。通过工作坊的形式，企业可以先发散再收敛，明确痛点问题，确保方案的可行性。

在数据准备阶段，企业应充分分析数字化项目的机理及数据关联性，确保数据的质量和有效性。在数据使用阶段，企业需要明确谁可以成为AI的“师傅”，确保技术的落地和应用。

在方案展示及讨论环节，企业可以通过分组对抗的形式，提升方案的专业性和可行性，确保最终形成的方案具有较高的实用价值。

总结

产品质量提升是企业在竞争中立于不败之地的关键。数字化转型为企业提供了全新的思维框架和技术手段，使得企业能够在内部数据和外部数据的整合中，找到提升产品质量的有效路径。通过智能化的应用，企业在生产、设计及质量管理等各个环节都能够实现质的飞跃。未来，随着AI技术的不断发展，产品质量的提升将迎来更加广阔的前景，企业需要把握机遇，积极应对挑战，推动产品质量的提升和企业的可持续发展。