人工智能应用：改变未来生活的关键技术与趋势

人工智能应用：数字化转型与质量提升的完美结合

在当今社会，人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各个行业，成为推动数字化转型的重要力量。尤其在制造业，人工智能不仅改变了生产方式，还在质量管理方面发挥了关键作用。本文将结合数字化转型的思维框架和人工智能的底层原理，深入探讨人工智能如何推动产品质量的提升，为制造业的中高层管理者提供有价值的见解和实用的案例分析。

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。

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数字化转型的顶层思维

数字化概念导入

随着“十四五”规划的实施，数字经济成为国家发展的核心。数字化转型的概念不仅涉及业务流程的高效化和信息流的优化，更强调了数据作为生产要素的重要性。在这个过程中，数字化不仅是技术的应用，更是业务与IT的深度融合。

数字化顶层思维框架

要成功实施数字化转型，必须建立一个清晰的顶层思维框架。精益思维、编程思维和数据思维是三个关键要素。

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化的切入点，提高效率。
• 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，推动数字化转型的全面落地。

例如，一家制造企业通过精益思维的应用，成功识别出生产线上的瓶颈，从而实现了整体效率的提升。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型一般经历三个阶段：

• Digitization（无纸化）：将传统纸质过程转化为数字信息。
• Digitalization（高效化）：通过数字技术提高业务效率。
• Digital transformation（无人化）：实现智能化的无人化生产。

在这一过程中，企业需要利用关键技术来推动每个阶段的转型。例如，人员绩效智能评估系统就是在数字化转型中提高管理效率的有效工具。

数智化时代的质量提升

质量概念导入

在数智化时代，质量不仅仅是产品的基本属性，更是企业赖以生存和发展的核心竞争力。企业需要重新定义质量问题和提升方法，以适应新的市场需求和技术环境。

利用内部数据促进产品质量提升

墨菲定律告诉我们，质量问题的根源常常是人。因此，企业需要建立标准，采集数据，并通过数据分析来弱化人为因素的干扰。中国航天的质量管理案例表明，通过系统的数据管理与分析，企业能够有效控制和提升产品质量。

利用外部数据促进用户体验质量提升

在当今大数据时代，企业需要打通全域数据，建立消费者画像，以此为基础进行用户体验的评估与提升。一汽集团的案例展示了如何通过数智化手段提升用户体验，进而提高产品的市场竞争力。

智能化的底层原理

人工智能的底层原理

人工智能的应用基础是其底层原理，主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过算法将经验知识固化为可执行的规则，而知识抽取则是通过学习和训练把复杂的信息提炼成可用的知识。

人工智能的六大底层套路

在实际应用中，人工智能有六大底层套路，包括：

• X-Y pairs：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

这些套路可以帮助企业在不同场景下灵活运用人工智能技术，提高生产效率和产品质量。例如，百度智能客服就是应用知识图谱来提升用户服务体验的成功案例。

AI技术加持下的质量问题终局展望

从“备货型”向“订货型”转变

人工智能的应用正在推动企业从传统的“备货型”向“订货型”转变。通过AI销量和需求预测，企业能够更准确地掌握市场动态，从而优化库存管理，降低运营成本。

从“标品”向“定制化”转变

人工智能还能够加速产品研发与设计，推动企业从标准化产品向定制化产品的转变。通过智能排产，企业能够根据市场需求快速调整生产计划，提升响应速度。

从“人工流水线”向“机器自动化”转变

在生产过程中，AI技术的应用使得设备故障预测、易耗品寿命预测等成为可能。这不仅提高了生产效率，还降低了人为操作带来的风险。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

为了更好地应对数字化转型带来的挑战，企业需要运用数智化思维，积极探索质量提升的新方案。在这一过程中，工作坊形式的培训能够激发团队的创造力，通过头脑风暴与痛点问题的排序，帮助企业找到最佳解决方案。

数据准备阶段的可行性分析

在数字化项目的实施过程中，数据的准备至关重要。企业需要进行机理分析、数据关联性分析和数据质量分析，以确保后续数据使用的有效性。

方案展示及讨论

通过分组对抗的方式，参与者可以在方案展示中面对来自其他组的挑战，激发更深入的思考与讨论。这种互动性不仅提升了培训的参与感，也促进了知识的共享与经验的交流。

结论

人工智能的应用正在彻底改变制造业的生产和管理模式，推动数字化转型的深入发展。通过建立合理的数字化思维框架，利用内部和外部数据，结合人工智能的底层原理，企业能够有效提升产品质量，增强市场竞争力。在这个快速变化的时代，企业唯有不断创新，才能在激烈的竞争中立于不败之地。

未来，随着人工智能技术的不断进步和应用的深入，制造业的质量管理将迎来全新的机遇与挑战。企业应积极拥抱这一变革，借助数智化思维，探索质量提升的新路径，以实现更高水平的数字化转型。