提升产品质量的有效策略与实践分享

产品质量提升的数字化转型之路

在当今竞争激烈的制造业环境中，产品质量的提升已成为企业成功的关键因素之一。随着数字化转型的深入推进，企业可以借助先进的技术手段来提高产品质量，降低成本，提升用户体验。本文将探讨数字化转型如何推动产品质量的提升，分析人工智能等技术在其中的应用，以及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。

王明哲 培训咨询

数字化转型的核心概念

数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是业务流程和管理模式的深度变革。根据《十四五规划》，数字经济已经成为国家发展的重要战略，数字化转型和数据要素是其核心内容。企业需要在数字化的过程中，全面梳理业务，发现数字化的入手点，从而实现产品质量的全面提升。

• Digitization（数字化）: 主要指向无纸化办公和基础数据的电子化。
• Digitalization（高效化）: 通过智能化的手段提升工作效率和流程优化。
• Digital Transformation（无人化）: 实现生产和管理的高度自动化，减少人工干预。

数字化技术与产品质量的四个阶段

在数字化转型的过程中，产品质量提升可以分为四个阶段，每个阶段都有着不同的技术驱动与管理理念。

• 数据采集: 利用传感器、物联网等技术，实时收集产品生产过程中的各类数据，为后续分析打下基础。
• 数据分析: 运用大数据分析工具，提取有效信息，识别产品质量问题的根源。
• 智能决策: 通过人工智能算法，对数据进行深度学习，形成智能决策模型，实现精准管理。
• 优化实施: 将智能决策转化为实际操作，通过自动化设备进行质量控制和流程优化。

人工智能在产品质量提升中的应用

人工智能作为数字化转型的重要组成部分，其底层原理和应用场景为产品质量提升提供了新的思路和方法。人工智能的两大底层原理为逻辑固化和知识抽取，前者通过模型的建立将经验固化为规则，后者则通过数据学习提取有用的信息。

人工智能的六大底层套路

• X-Y pairs: 通过知识抽取建立变量关系。
• Y→X: 生成模型进行预测。
• X1-X2 pairs: 基于推荐匹配的算法。
• X only: 单变量聚类分析。
• Y only: 超越人类的智能决策。
• Dot & Line: 建立知识图谱，形成系统化的知识管理。

通过这些底层套路，企业可以在产品设计、生产流程、质量监控等多个方面实现智能化的管理，从而有效提升产品质量。

利用数据驱动质量提升

数据是数字化转型的核心资产，企业在提升产品质量的过程中，应充分利用内部和外部的数据资源。

内部数据的利用

企业应建立完善的数据采集和管理系统，通过数据分析技术发现和解决质量问题。例如，中国航天在质量管理中以数据为基础，建立标准和责任机制，有效减少了质量事故的发生。

外部数据的利用

外部数据的整合可以帮助企业更好地理解市场和用户需求。一汽集团通过数智化提升用户体验，借助大数据分析建立消费者画像，优化产品设计和服务，显著提升了用户满意度。

未来质量管理的趋势

在人工智能技术的加持下，未来的质量管理将呈现出更为智能和高效的特征。以下是未来质量管理的几个主要趋势：

• 从备货型向订货型转变: 利用AI进行销量和需求预测，优化库存管理。
• 从标品向定制化转变: 借助AI自动化研发和智能排产，实现个性化生产。
• 从人工流水线向机器自动化转变: 通过重点设备故障预测和智能检测，实现生产的自动化和智能化。

数智化思维下的质量提升新方案

在实际应用中，企业可通过数智化思维进行质量提升的方案设计。工作坊的流程通常包括发散和收敛，首先识别出痛点问题，再进行数据的准备和可行性分析，最终形成切实可行的解决方案。

• 痛点问题罗列: 通过团队讨论，找出当前质量管理中的主要问题。
• 数字化项目机理分析: 研究数字化项目的实施机制，确保方案的合理性。
• 数据关联性分析: 确保所需数据的可获取性和关联性，以支持后续分析。
• 行政可行性分析: 评估方案在实际操作中的可行性和执行力。

结论

产品质量的提升是一个系统性工程，数字化转型为企业提供了全新的视角和工具。通过合理运用人工智能和大数据等先进技术，企业能够在产品设计、生产过程和质量管理等方面实现质的飞跃。未来，随着技术的不断进步，产品质量管理将更加依赖于数据驱动和智能化的决策，企业应积极拥抱这种转变，以保持竞争力。

通过培训课程的学习，制造业的质量管理者们可以获得更系统的思维框架，掌握数字化转型的各个阶段和关键技术，从而在实际应用中提升产品质量，推动企业的可持续发展。