让一部分企业先学到真知识！
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在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量已成为企业立足之本。为了满足客户日益增长的需求，企业必须不断提升其产品质量，以确保在市场中的竞争力。数字化转型的浪潮为企业提供了新的机遇，通过有效运用数字化技术，企业能够在多个方面实现质量的提升。本文将深入探讨数字化技术如何在产品质量提升的过程中发挥关键作用，并结合实际案例分析其有效性。
王明哲
培训咨询
数字化转型不仅仅是技术的提升，更是业务与IT的深入融合。在《十四五规划》中，数字经济被视为推动经济高质量发展的关键因素，而数字化转型和数据要素则是其核心。数字化转型可以分为三个必经阶段：
每个阶段都有其关键技术的支持，企业在进行数字化转型时，应明确自身的目标和现阶段所处的位置，以便选择合适的技术和策略。
随着数字技术的快速发展，企业在产品质量管理上面临着前所未有的机遇。以下是通过数字化技术提升产品质量的几个关键方面：
产品质量的提升离不开数据的支持。企业可以通过内部数据的采集与分析，找出质量问题的根源。例如，墨菲定律提醒我们，质量问题往往源于人为因素。因此，企业需要建立标准化的流程，减少人为干预对质量的影响。
以中国航天为例，该企业通过严格的质量管理流程和内部数据监控，显著提升了产品的可靠性和稳定性。通过对数据的深度挖掘，企业不仅能够及时发现质量问题，还能够针对性地进行改进。
除了内部数据，企业还应关注外部数据的利用。大数据技术的应用使得企业可以打通全域数据，建立消费者画像，从而更好地评估和提升用户体验。一汽集团通过数智化手段，提升了用户体验质量，获得了消费者的高度认可。
通过分析消费者的反馈和市场趋势，企业能够更快速地响应市场变化，及时调整产品策略，优化产品质量。
人工智能技术的发展为产品质量的提升提供了新的可能性。了解人工智能的底层原理及应用方式，对于企业在质量管理上的数字化转型至关重要。
人工智能的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化意味着通过数据分析，形成标准化的决策流程，而知识抽取则是通过对历史数据的分析，提炼出有效的知识模型。这两者结合，可以帮助企业在质量管理中形成更加科学的决策依据。
人工智能的六大底层套路为企业提供了多种维度的思考方式，如知识图谱、推荐匹配等。这些技术的应用，不仅可以提升产品的智能化程度，还能在生产过程中实时监控质量问题。例如，西门子在其焊接缺陷诊断项目中，运用人工智能技术实现了生产线质量的实时监控与故障预警，显著降低了产品的不良率。
在数智化时代，企业的质量管理将从“备货型”向“订货型”转变。通过人工智能进行销量和需求预测，企业能够更精准地进行生产安排，避免库存积压及资源浪费。同时，企业还将从标品向定制化转变，借助AI技术，实现产品设计和排产的智能化。
例如，某跨国机械厂商利用AI技术加速研发过程，不仅缩短了产品上市时间，还提升了产品的市场适应性。通过智能排产，企业能够实时调整生产计划，灵活应对市场需求的变化。
在推动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。工作坊的方式能够有效促进团队的互动与思维碰撞，帮助企业识别痛点问题并进行有效的优先级排序。
在方案的制定过程中，企业需关注数据的准备和使用可行性，确保项目能够顺利实施。同时，还要考虑到行政可行性，在横向和纵向的行政跨越中，制定出切实可行的方案，提升方案的专业性与行业适应性。
在数字化转型的浪潮中，产品质量提升已成为企业发展的重要目标。通过有效运用内部和外部数据、人工智能技术以及数智化思维，企业能够在多个层面上提升产品质量，增强市场竞争力。展望未来，数字化技术将继续引领质量管理的变革，推动企业在市场中实现更大的成功。
在这个不断变化的环境中，企业应紧跟时代的步伐，借助数字化转型的力量，持续提升产品质量，为客户创造更大的价值。
