人工智能应用如何改变未来行业格局

人工智能应用：推动数字化转型与产品质量提升

随着科技的迅速发展，人工智能（AI）已成为数字化转型的重要驱动力。制造业在面对日益激烈的市场竞争与日益复杂的消费者需求时，如何借助人工智能提升产品质量、优化生产流程，已成为各大企业关注的焦点。本文将围绕人工智能的应用，探讨其如何在数字化转型时代推动产品质量的提升，并结合培训课程内容深入分析相关策略与案例。

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

一、数字化转型与人工智能的关系

数字化转型是当今企业发展的必经之路，它不仅关乎企业内部流程的优化，更是企业在市场竞争中生存与发展的关键。数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的深度融合。人工智能作为数字化转型的重要组成部分，能够帮助企业更好地挖掘和利用数据，提升决策效率，最终实现产品质量的全面提升。

• 数字化转型的三个必经阶段：
• Digitization（无纸化）：通过数字化工具替代传统纸质文件，提高信息传递的效率。
• Digitalization（高效化）：通过流程再造和技术应用，提升业务运转效率。
• Digital transformation（无人化）：实现业务的自动化与智能化，降低人力成本，提高产品质量。

在上述阶段中，人工智能的引入为企业提供了强大的技术支持，尤其是在数据分析、预测和自动化等方面，能够显著提升生产效率和产品质量。

二、人工智能的底层原理与应用

人工智能的应用离不开其底层原理的支持。理解这些原理有助于企业在实际操作中更好地运用人工智能技术。人工智能的两大底层原理包括逻辑固化与知识抽取。逻辑固化是将专家的经验和知识转化为可操作的规则，而知识抽取则是通过分析大量数据，提取出对决策有帮助的信息。

• 人工智能的六大底层套路：
• X-Y pairs：知识抽取，通过建立知识图谱实现信息的有效传递。
• Y→X：生成万物，利用模型生成预测结果。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，基于用户行为进行个性化推荐。
• X only：聚类算法，将数据进行分类处理。
• Y only：超越人类，通过机器学习完成复杂任务。
• Dot & Line：知识图谱，将信息进行关联展示。

通过这些底层原理与套路，企业可以在生产、研发等环节中，利用人工智能实现自动化和智能化，从而显著提升产品质量。

三、利用内部与外部数据提升产品质量

在提升产品质量的过程中，数据的有效利用至关重要。企业可以通过内部数据的分析，找到质量问题的根源，并制定相应的解决方案。同时，外部数据的引入也能够为用户体验的提升提供支持。

• 使用内部数据促进产品质量提升：

墨菲定律指出，质量问题的根源往往在于人为因素。通过建立标准化流程，强化数据采集与分析，企业可以有效降低人为失误对质量的影响。例如，中国航天在质量管理中，通过数据分析优化流程，显著提升了产品质量。

• 利用外部数据促进用户体验质量提升：

大数据的应用使得企业能够全面了解消费者的需求与偏好。通过打通全域数据，建立消费者画像，企业可以进行数据驱动的用户体验评估与提升。例如，一汽集团通过数智化手段提升了用户体验，赢得了市场的认可。

四、人工智能在质量问题终局的展望

展望未来，人工智能将在质量管理和产品研发中发挥越来越重要的作用。企业将从传统的“备货型”向“订货型”转变，AI销量与需求预测将成为新常态。同时，个性化需求的增加也推动了从“标品”向“定制化”的转变，AI自动化研发与智能排产将大大提升生产效率。

• 从“备货型”向“订货型”转变：

借助人工智能的预测能力，企业可以实现智能化的销量与需求预测，优化库存管理，降低成本。

• 从“标品”向“定制化”转变：

通过AI技术，企业能够加速产品研发过程，提供个性化的产品设计，满足消费者的多样化需求。

• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：

重点设备的故障预测、易耗品的寿命预测以及AI智能质量检测将为企业的生产质量提供保障，减少人为因素造成的质量问题。

五、运用数智化思维探讨质量提升新方案

在人工智能的支持下，企业可以运用数智化思维，开展质量提升的新方案研讨。通过工作坊的形式，企业可以在互动中发现痛点，并制定相应的解决方案。

• 工作坊流程：
• 发散思维：通过头脑风暴，列出所有可能的痛点问题。
• 收敛思维：对痛点问题进行排序，找到优先解决的问题。
• 方案展示与讨论：各组分享方案，接受来自其他组的挑战与建议。

这种形式不仅增强了参与感，还促进了团队间的协作，为企业的质量提升提供了有力支持。

结语

人工智能的应用正在改变企业的生产与管理方式，通过数字化转型，企业能够更好地应对市场变化，提高产品质量。通过理解人工智能的底层原理与应用，充分利用内部与外部数据，企业将实现从传统模式向智能化、自动化的转变，为未来的发展奠定坚实基础。面对日益竞争激烈的市场环境，企业唯有不断创新，才能在数字化浪潮中立于不败之地。