人工智能应用助力各行业转型升级新机遇

人工智能应用：推动数字化转型与质量提升

在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）作为一种前沿技术，正在深刻改变各个行业的运作模式和商业决策。尤其在制造业，AI的应用不仅提升了生产效率，也为产品质量的改善提供了新的思路和方法。本文将探讨人工智能在数字化转型中的重要性，分析其对产品质量提升的影响，以及未来可能的趋势和变化。

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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数字化转型与人工智能的结合

数字化转型是指企业通过数字技术的应用，实现业务流程的优化和创新。根据“十四五”规划，数字经济已成为国家发展的重要战略。数字化转型的核心在于数字化技术与传统业务的深入融合。这一过程中，人工智能作为关键的技术之一，发挥着不可或缺的作用。

数字化的顶层思维

在数字化转型的过程中，企业需要建立顶层思维框架，才能有效识别和利用数字化技术。精益思维、编程思维和数据思维是这个框架的三大支柱。

• 精益思维：帮助企业梳理业务流程，发现数字化的切入点。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率。
• 数据思维：通过数据驱动决策，让数据产生更大的价值。

例如，通过对生产流程的优化，企业能够更快地响应市场需求，从而提高整体效率。同时，编程思维的引入使得企业能够更好地理解和运用数字技术，进而推动数字化转型的顺利进行。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型通常经历三个阶段：无纸化、效率化和无人化。每个阶段都有其对应的关键技术和应用场景。

• 无纸化：最初阶段，主要是通过数字化工具替代传统纸质流程。
• 效率化：企业通过高效的数据管理和分析工具，提升工作效率和决策准确性。
• 无人化：最终阶段，借助人工智能和自动化技术，实现生产和管理的全面自动化。

这些阶段的推进，不仅依赖于技术的不断升级，更需要企业在战略层面上的深思熟虑和布局。

数智化时代的质量提升

在数智化时代，产品质量的提升已不仅仅依赖于传统的管理方法。企业需要利用内部和外部数据，推动质量的不断改进。

内部数据的利用

通过对内部数据的分析，企业能够更好地识别质量问题的根源。例如，中国航天的质量管理实践表明，建立标准化的数据采集流程，能够有效地弱化人为因素对产品质量的影响。墨菲定律强调，质量问题的根源往往在于人定责任，因此，借助数据分析来监控和优化生产过程显得尤为重要。

外部数据的利用

除了内部数据，企业还应关注外部数据的整合与应用。大数据技术的成熟使得企业能够打通全域数据，建立消费者画像，以更好地理解用户需求。以一汽集团为例，通过数智化手段提升用户体验，企业不仅能够提升产品质量，还能增强用户满意度和忠诚度。

人工智能的底层原理与应用

理解人工智能的底层原理是企业成功应用AI技术的关键。人工智能的两大底层原理——逻辑固化和知识抽取，支撑着AI在各个行业的应用。

人工智能的底层原理

• 逻辑固化：通过对经验和知识的固化，将“师傅”教授给“徒弟”的过程数字化。
• 知识抽取：通过数据分析，从大量信息中提取有价值的知识。

这些原理的结合，使得企业在面对复杂的生产和管理过程中，能够快速做出准确的决策。例如，预测男生是否受女生欢迎的案例就展示了如何通过数据分析实现对人际关系的预测，从而为市场营销提供支持。

人工智能的六大底层套路

企业在应用人工智能时，可以借助六大底层套路提升系统的智能化程度。这些套路包括：

• X-Y pairs：通过知识抽取实现信息的匹配。
• Y→X：生成与应用之间的关联。
• X1-X2 pairs：实现推荐与匹配。
• X only：进行数据聚类分析。
• Y only：超越人类的智能决策。
• Dot & Line：构建知识图谱，实现信息的系统化管理。

这些套路的应用使得企业能够在复杂的市场环境中，快速响应变化，提升竞争力。

AI技术加持下的质量问题终局展望

随着AI技术的不断进步，制造业的质量问题将迎来新的解决方案和变革。未来，企业将更加强调智能化、定制化和无人化的转型。

从“备货型”向“订货型”转变

企业需要借助AI进行销量和需求预测，从而实现从“备货型”向“订货型”的转变。通过智能化的供应链管理，企业可以更高效地调配资源，降低库存成本。

从“标品”向“定制化”转变

在市场需求日益多元化的背景下，产品的定制化将成为趋势。AI的应用能够加速研发和设计过程，帮助企业迅速响应市场变化，提供个性化的产品和服务。

从“人工流水线”向“机器自动化”转变

随着自动化技术的发展，传统的人工流水线将逐渐被机器自动化所取代。这一转变不仅提高了生产效率，也减少了人为错误对产品质量的影响。

结论

在数字化转型的浪潮中，人工智能作为关键驱动力，正在重新定义制造业的质量标准和管理模式。通过掌握相关的思维框架和技术，企业能够更好地利用数字化资源，提升产品质量和用户体验。未来，随着人工智能技术的不断发展，制造业将迎来更加高效、智能和灵活的生产方式，为企业创造更大的价值。

总而言之，人工智能不仅是技术的创新，更是思维方式的转变。企业在拥抱这一变革的同时，也需要不断学习和适应，以在竞争中立于不败之地。