提升产品质量的数字化转型之路
在当今竞争日益激烈的市场环境中，产品质量已成为企业生存和发展的关键因素。随着数字技术的快速发展，如何通过数字化转型提升产品质量，已成为制造业管理者需要重点关注的问题。本文将结合数字化转型的思维框架和人工智能技术，深入探讨产品质量提升的四个阶段以及相关的实践案例。
【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。
数字化转型的顶层思维
数字化转型是一种将传统业务与新兴数字技术深度融合的过程。在这一过程中，企业需要建立清晰的顶层思维框架，以指导各项数字化实践。
- 数字化概念导入：根据国家的“十四五”规划，数字经济是未来经济发展的核心，数字化转型和数据要素是实现经济高质量发展的基础。
- 数字化思维框架：精益思维、编程思维和数据思维是数字化转型的三大支柱。精益思维帮助企业梳理业务，发现数字化的入手点；编程思维提升数字化项目的成功率；数据思维则让数据产生实际的商业价值。
例如，在某大型制造企业中，通过实施精益思维，企业能够识别出生产流程中的瓶颈，并通过数字化手段进行优化，从而提升整体的生产效率。
数字化转型的必经阶段
数字化转型通常经历三个必经阶段，每个阶段都有其关键技术和目标。
- Digitization（无纸化）：将传统的纸质信息转化为数字信息，减少人工操作，提高信息的传递速度。
- Digitalization（高效化）：通过数字化技术提升业务效率，优化资源配置，减少浪费。
- Digital Transformation（无人化）：实现生产的高度自动化和智能化，降低人工干预，提高产品质量和生产效率。
在这一过程中，企业可以通过实施自动化设备和智能化系统，大幅度降低人工错误，提高产品的一致性和稳定性。
数智化时代的质量提升
在数智化时代，产品质量的提升不仅依赖于内部数据，还需要利用外部数据来增强用户体验。
- 内部数据的利用：企业可以通过建立质量标准和采集数据来减少人为因素带来的质量问题。例如，中国航天在质量管理中通过建立严格的标准化流程，有效降低了质量问题的发生率。
- 外部数据的整合：通过大数据技术，企业能够建立消费者画像，深入了解用户需求，从而提升用户体验。例如，一汽集团通过数智化手段提升了用户体验，获得了市场的积极反馈。
这种数据驱动的方式让企业能够更精准地把握市场动态，及时调整产品策略，从而提升产品的市场竞争力。
人工智能的底层原理与应用
人工智能在产品质量提升中的应用，离不开其底层原理的理解和掌握。人工智能的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取。
- 逻辑固化：通过将经验和知识固化为模型，使得系统能够在执行任务时进行自我学习和优化。
- 知识抽取：通过分析大量数据，提取出有价值的信息，进而为决策提供支持。
例如，某工业企业通过建立预测模型，能够准确预测设备的故障，提前进行维护，避免生产中断，从而提升产品质量和生产效率。
AI技术加持下的质量问题终局展望
随着AI技术的不断进步，企业在产品质量管理中将迎来全新的变革。
- 从“备货型”向“订货型”转变：借助AI技术进行销量和需求预测，优化库存管理，提升生产灵活性。
- 从“标品”向“定制化”转变：利用AI技术进行个性化研发和设计，满足消费者的多样化需求。
- 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过智能化设备实现自动化生产，提升生产效率和产品质量。
这些转型将极大释放生产力，使得企业在市场中占据更大的优势。
运用数智化思维，研讨质量提升新方案
为了有效推动产品质量的提升，企业需要运用数智化思维进行系统性的方案设计和实施。
- 工作坊流程：通过头脑风暴的方式，识别并排序出痛点问题，确保方案的针对性。
- 数据准备阶段：对数字化项目进行机理分析、数据关联性分析和数据质量分析，确保数据的有效性。
- 数据使用阶段：确定谁可以成为AI的“师傅”，保证项目的可行性。
- 行政可行性收敛：分析横向和纵向的行政跨越，确保方案能够在实际操作中落地。
最终，通过团队的共同努力，形成切实可行的质量提升方案，推动企业在产品质量管理上的持续改进。
结语
提升产品质量是一个系统性工程，需要企业在数字化转型的过程中积极探索和实践。通过掌握数智化思维和人工智能技术，企业不仅能有效提升产品质量，还能在市场竞争中获得更大的优势。未来，随着技术的不断进步，产品质量的提升将迎来更多的机遇与挑战，企业需要不断适应变化，迎接新的考验。
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