产品质量提升的关键策略与实践分享

产品质量提升的数字化转型路径

在当今快速发展的市场环境中，产品质量已成为企业竞争的重要指标。随着数字化技术的不断发展，产品质量提升不仅仅依赖于传统的质量管理方法，而是需要借助数字化转型来实现更深层次的改进。本文将深入探讨如何通过数字化技术，尤其是人工智能，来推动产品质量的提升，并结合相关案例提供实用的思路和解决方案。

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。

王明哲 培训咨询

数字化转型对产品质量提升的影响

数字化转型是指利用数字技术对企业的业务流程、组织结构和文化进行全面改造，目的是提升效率、降低成本、增强竞争力。在产品质量提升方面，数字化转型有以下几个重要影响：

• 提高数据透明度：通过数字化技术，企业能够实时监控生产过程中的每一个环节，从而提高数据透明度，及时发现和解决质量问题。
• 增强预测能力：利用大数据和人工智能技术，企业可以预测潜在的质量问题，提前采取措施，降低质量风险。
• 优化资源配置：数字化转型可以帮助企业更有效地利用人力、物力和财力，避免资源浪费，从而提升整体质量水平。

数字化转型的四个阶段

数字化转型通常经历以下四个阶段：

• Digitization（数字化）：将传统的纸质流程转化为数字化流程，减少人工干预，提高信息传递的效率。
• Digitalization（数字化转型）：通过数字技术的应用，对业务流程进行再造，提升整体效率和灵活性。
• Digital transformation（无人化）：在这一阶段，企业实现了高度自动化的生产流程，减少了人工操作，提高了产品质量的一致性。

这三个阶段的转型不仅仅是技术的升级，更是企业文化和管理理念的变革。企业需要建立以数据为驱动的管理体系，促进各部门之间的协作与沟通。

内部数据的利用与产品质量提升

在质量提升的过程中，充分利用内部数据是至关重要的。企业可以通过建立标准化的数据采集流程，减轻人为错误的影响，从而提升产品质量。以下是一些具体的方法：

• 建立质量标准：通过分析历史数据，制定合理的质量标准，确保每一环节都能达到预期的质量要求。
• 数据驱动的决策：通过数据分析，找出质量问题的根源，优化生产流程，降低缺陷率。
• 持续改进机制：建立持续改进的机制，利用实时数据监控产品质量，及时调整生产策略。

外部数据的整合与用户体验提升

除了内部数据，企业还应关注外部数据的整合，尤其是用户反馈和市场需求。这些外部数据可以帮助企业更好地理解消费者的需求，从而提升用户体验。具体方法包括：

• 数据驱动的用户画像：通过大数据分析，建立全面的消费者画像，精准把握市场趋势与消费者需求。
• 用户体验评估：定期进行用户体验调查，收集用户反馈，及时调整产品设计与服务模式。
• 个性化定制服务：依靠数据分析，提供定制化产品与服务，提升用户满意度。

智能化的底层原理与质量提升

人工智能在产品质量提升中的应用越来越广泛。了解人工智能的底层原理，可以帮助企业更好地运用这些技术。人工智能的基本原理包括：

• 逻辑固化：通过经验的固化，使得机器能够模拟人类的决策过程，从而提升决策的准确性。
• 知识抽取：利用机器学习技术，从大量数据中提取有价值的信息，辅助质量管理。

人工智能的应用实例

在实际应用中，许多企业已经成功地将人工智能技术应用于产品质量提升中，例如：

• 西门子焊接缺陷诊断项目：通过图像识别技术，实时监控焊接过程，及时发现缺陷，确保产品质量。
• 大型生产设备预测性维护项目：利用机器学习技术对设备进行实时监测，预测故障，降低停机时间，提高生产效率。

AI技术加持下的质量问题终局展望

随着人工智能技术的不断发展，企业在产品质量提升方面的策略也将发生巨大变化：

• 从“备货型”向“订货型”转变：通过AI技术进行销量与需求预测，帮助企业实现更精准的生产与库存管理。
• 从“标品”向“定制化”转变：利用AI技术进行研发与设计，实现个性化定制，提升产品的市场竞争力。
• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过智能机器人与自动化设备的应用，提升生产效率与产品质量。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

为了更好地推动产品质量的提升，企业需要建立数智化思维。通过头脑风暴和工作坊的方式，企业可以发掘潜在的质量提升机会，并制定相应的解决方案。具体流程包括：

• 痛点问题罗列：通过讨论，识别出当前质量管理中存在的主要痛点。
• 数据准备阶段的可行性分析：评估数据的可用性与质量，为后续的分析做好准备。
• 方案展示及讨论：各小组展示自己的方案，并接受来自其他组的挑战与评估。

通过以上流程，企业能够在互动中不断优化质量提升方案，推动数字化转型的深入进行。

总结

产品质量的提升是企业实现可持续发展的关键，而数字化转型为这一过程提供了强有力的支撑。通过深入掌握数字化技术与人工智能的应用，企业能够在产品质量管理上实现质的飞跃。无论是从内部数据的整合，还是外部数据的分析，亦或是智能化技术的应用，都是推动产品质量提升的重要手段。未来，企业需要不断探索与创新，以适应市场的变化，实现更高水平的质量管理。