人工智能应用：数字化转型与质量提升的结合
在当今快速发展的数字经济时代，人工智能（AI）作为一种重要的技术手段，正在深刻改变各行各业的运作模式，尤其是在制造业领域。随着数字化转型的深入推进，企业面临着亟需提升产品质量的挑战。本文将结合培训课程内容，探讨人工智能在数字化转型过程中的应用，以及如何通过数智化思维促进质量提升。
【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。
数字化的顶层思维
数字化转型是一个系统的过程，它不仅仅涉及技术的引入，更需要顶层设计的思维框架。企业在进行数字化转型时，应关注以下几个方面：
- 数字化概念导入：在国家的“十四五”规划中，数字经济已成为重要的发展方向。数字化转型的核心在于数字化与业务和IT的深度融合。
- 数字化顶层思维框架：包括精益思维、编程思维和数据思维。精益思维帮助企业梳理业务，找到数字化的切入点；编程思维提升数字化项目的成功率；而数据思维则让数据真正产生价值。
- 关注数字化技术基础设施：如云计算、5G等，这些技术为企业的数字化转型提供了支撑。
- 数字化转型的三个必经阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital transformation（无人化），每个阶段都有其关键技术。
- 数字化转型的两大核心：信息化和人工智能，前者固化流程，后者则能够精准找到价值点。
数智化时代的质量提升
在数智化时代，质量提升的方式也在不断演变。企业可以通过内部和外部数据的有效利用，来推动产品质量的改善。
- 利用内部数据：借助数据标准化和责任明确，企业可以有效降低因人为因素造成的质量问题。例如，中国航天质量管理的案例，展示了如何通过建标准和采数据来提升质量。
- 利用外部数据：通过大数据技术分析消费者行为，建立消费者画像，从而提升用户体验。以一汽集团为例，他们通过数智化手段提升了用户体验，获得了良好的市场反馈。
智能化的底层原理
人工智能的应用基于一系列底层原理和套路，这些原理不仅指导了技术的开发，也为企业的实际应用提供了理论支持。
- 人工智能的两个底层原理：逻辑固化和知识抽取。前者通过系统化的知识传递来提升决策效率，后者则通过对数据的分析，提炼出有价值的信息。
- 人工智能的六大底层套路：包括X-Ypairs、Y→X、X1-X2 pairs等，这些套路在推荐系统、知识图谱等领域得到了广泛应用。
- 人工智能的六步落地法：企业在实施人工智能项目时，应明确价值驱动与数据驱动的关系，重视数据模型的建立，并结合行业专家的经验进行实践。
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，企业在质量管理方面的转型也在不断深化。从“备货型”向“订货型”的转变，AI销量和需求预测的应用，使得企业在供应链管理中更加高效。
- 从“标品”向“定制化”转变：AI技术可以加速研发和设计过程，使企业能够快速响应市场需求，实现个性化定制。
- 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过重点设备的故障预测和机器人安全巡检，企业能够大幅提高生产效率和安全性。
- 质量问题的终局展望：生产力的极大释放将导致生产关系的简单化，最终实现“无人化”生产，这将是未来质量管理的一个重要方向。
运用数智化思维，研讨质量提升新方案
课程中，参与者通过工作坊的形式，利用数智化思维探讨质量提升的新方案。在这一过程中，强调以价值为导向的头脑风暴，识别和排序痛点问题，并进行数据准备阶段的可行性分析。
- 痛点问题罗列：参与者需要将当前质量管理中遇到的问题进行整理，并评估其严重性和影响。
- 数据准备阶段的可行性分析：分析数字化项目所需的数据关联性和数据质量，确保后续实施的顺利进行。
- 方案展示及讨论：通过小组对抗的形式，各组展示自己的方案，并接受来自行业专家的挑战，这种互动式学习方式极大地提升了参与感和学习效果。
总结
人工智能的应用为数字化转型和质量提升提供了新的动力和方法。通过课程的学习，参与者不仅掌握了数字化转型的顶层思维和数智化思维，还了解了人工智能的底层原理及其在实际案例中的应用。未来，企业在推动质量管理的过程中，需积极拥抱人工智能技术，结合数据驱动的思维，探索新的质量提升方案，以应对日益激烈的市场竞争。
随着科技的进步，质量管理的理念和方法必将不断演变，企业唯有与时俱进，才能在数字化转型的浪潮中立于不败之地。
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王明哲
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