人工智能应用如何改变我们的生活与工作方式

人工智能应用：数字化转型与质量提升的新思维

在当今快速发展的数字经济时代，人工智能（AI）作为一种具有变革潜力的技术，正在各行各业中发挥着越来越重要的作用。本文将围绕“人工智能应用”这一主题，结合数字化转型的不同阶段以及如何通过AI技术实现产品质量的提升，进行深入探讨。

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

数字化转型的顶层思维

数字化转型并非仅仅是技术的变革，更是业务模式和思维方式的全面升级。在这一过程中，理解数字化的核心概念至关重要。根据“十四五”规划，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的整合。数字化转型是业务与IT深度融合的过程，它不仅需要技术的支持，更需要顶层设计和战略思维的引导。

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化的入手点，提升企业整体效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局。

在数字化转型的过程中，企业必须关注基础设施的建设与数据的应用。基础设施如云计算、5G等技术的应用，可以大幅提升企业的运营效率；而数据应用则需要通过“搬金砖”和“挖金矿”的方式，充分挖掘数据的潜在价值。

数字化转型的必经阶段

数字化转型可以分为三个必经阶段：无纸化、数字化高效化和无人化。在每个阶段中，企业需要采用不同的关键技术来推动转型。

• Digitization（无纸化）：通过电子化手段，减少纸质文档的使用，提高信息处理效率。
• Digitalization（高效化）：利用数字技术提升业务流程的效率，实现信息流转和数据积累。
• Digital Transformation（无人化）：通过智能化技术实现自动化管理，提升生产效率。

在这个过程中，人工智能的引入为企业的转型提供了新的动力。通过找准价值点和匹配针对于特定问题的技术，企业可以更有效地应对市场变化和用户需求。

数智化时代的质量提升

在数智化的背景下，质量提升不再仅仅依靠传统的手段，而是通过数据驱动进行全面优化。质量的定义不仅包括产品本身的性能，还涉及用户体验和服务质量。

• 内部数据的利用：通过对企业内部数据的分析，发现质量问题的根源，进而建立标准化流程，减少人为因素的影响。
• 外部数据的整合：利用外部大数据，建立消费者画像，改善用户体验，提升产品质量。

例如，中国航天在质量管理方面，通过数据分析找出质量问题的根源，显著提升了产品的可靠性。而一汽集团则通过数智化手段，成功提升了用户体验，获得了市场的认可。

人工智能的底层原理与应用

人工智能的核心在于其底层原理的理解。首先，逻辑固化通过知识抽取的形式，使得“师傅”可以有效地“教”徒弟，提升技能水平。其次，知识抽取帮助企业从海量数据中提炼出有用的信息，形成决策支持。

• X-Y pairs：通过知识抽取构建知识库。
• Y→X：生成推荐系统，提升用户体验。
• X1-X2 pairs：实现精准匹配，提升产品推荐的准确性。
• X only：聚类算法，帮助企业进行市场细分。
• Y only：超越人类的决策能力，提升智能化水平。
• Dot & Line：构建知识图谱，形成企业知识管理的基础。

通过这些底层套路，企业可以实现智能客服、药物预测、推荐系统等多种应用，进而提升运营效率和客户满意度。

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进步，企业在质量管理上的方式也将发生根本性的变化。在未来，企业将逐步从“备货型”向“订货型”转变，借助AI实现销量和需求的精准预测。

• 供应链管理：通过AI技术实现供应商智慧管理和仓库智能化，提升整体运营效率。
• 产品研发：利用AI加速研发过程，实现个性化定制，满足市场多样化需求。
• 生产自动化：通过智能设备和机器人，大幅提升生产线的自动化水平，降低人力成本。

例如，某著名汽车品牌通过AI进行销量预测，成功实现了对市场需求的把握。此外，亚马逊与京东在仓储机器人的应用上也展现了AI技术在提高仓储效率上的巨大潜力。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在数字化和智能化的背景下，企业需要通过数智化思维来研究质量提升的新方案。工作坊的流程可以分为几个关键阶段，从痛点问题的罗列到数据准备阶段的可行性分析，最终形成专业可行的解决方案。

• 头脑风暴：以价值为导向，找出痛点问题并进行排序。
• 数据准备：分析数字化项目的机理和数据的关联性。
• 行政可行性：横向和纵向分析，确保方案的可行性。
• 方案展示：各组进行方案展示，并接受来自行业专家的挑战与反馈。

通过这种互动式的学习方式，企业不仅能够提升团队的参与感，还能在实践中不断优化和调整方案，确保质量提升的有效性。

结论

综上所述，人工智能在数字化转型及质量提升中的应用，将为企业带来前所未有的机遇与挑战。通过建立科学的思维框架，结合实际案例的分析，企业可以在这一波数字化浪潮中，抓住机遇，实现可持续发展。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将会在更多领域发挥更大的作用，推动整个行业的进步与创新。