让一部分企业先学到真知识！
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在当今数字化转型的大背景下，人工智能（AI）作为一项颠覆性技术，正逐渐渗透到各个行业，尤其是在制造业中，其应用潜力和价值愈发显著。通过掌握现代数字化转型的思维框架和人工智能的底层原理，企业能够有效地提升产品质量，优化用户体验，最终实现业务的可持续发展。本文将围绕人工智能应用展开详细探讨，结合相关培训课程内容，深入分析其对质量提升的影响和实际案例。
王明哲
培训咨询
数字化转型是当今企业必须面对的重要课题。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有效利用。数字化不仅仅是技术的应用，更是业务与IT的深度融合。这一过程可以通过精益思维、编程思维和数据思维来实现。
例如，在某些企业中，通过精益思维的实施，成功识别了多个可以数字化改进的环节，从而实现了高效化和无人化的目标。这一过程不仅提升了生产效率，还显著降低了产品缺陷率。
在数智化时代，质量提升不仅依靠内部数据的优化，更需要外部数据的有效利用。首先，内部数据能够帮助企业明确质量问题的根源，正如墨菲定律所指出的，质量问题往往源于人为因素。因此，企业应当制定标准，采集数据来减轻人为因素的影响。例如，中国航天在质量管理中，通过数据的标准化管理，显著提升了产品质量。
其次，利用外部数据可以增强用户体验的质量。通过大数据技术，企业可以打通全域数据，建立消费者画像，进行数据驱动的用户体验评估和提升。以一汽集团为例，通过数智化手段提升用户体验，实现了产品质量与用户需求的良性循环。
人工智能的应用离不开其底层原理的理解。在培训课程中，我们学习到人工智能的两大底层原理：
除此之外，人工智能还有六大底层套路，这些套路为不同场景的应用提供了理论支持。例如，使用X-Y pairs进行知识抽取可以帮助企业实现个性化推荐，而Y only的超越人类策略则可以用于复杂的数据分析。
在实际应用中，企业可以通过机器学习和深度学习技术，提升生产线的良品率。例如，某大型工程机械公司通过AI技术，实现了设备故障的预测性维护，极大地提高了生产效率。
展望未来，AI将推动质量管理的变革，企业将从“备货型”向“订货型”转变。通过AI销量和需求预测，企业能够更精准地管理库存和供应链，从而降低成本并提高客户满意度。某著名汽车品牌通过AI技术进行销量预测，使得生产计划更为合理，避免了资源的浪费。
此外，AI还将推动从“标品”向“定制化”的转变。通过AI自动化研发和设计，企业可以快速响应市场需求，提供个性化产品。同时，智能排产系统将优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。
在实现“人工流水线”向“机器自动化”的转变过程中，企业需要重点关注设备故障预测和AI智能质量检测。西门子通过焊接缺陷诊断项目，成功应用AI技术提升了产品质量。而在大型生产设备的预测性维护中，AI技术的应用则使得设备的故障率大幅下降。
在实际工作中，如何运用数智化思维提升质量，成为了企业管理者需要面对的重要课题。通过工作坊的形式，企业可以进行头脑风暴，梳理出痛点问题，并制定相应的解决方案。在数据准备阶段，企业需要对数字化项目的机理、数据关联性和数据质量进行深入分析，以确保项目的可行性。
在方案展示和讨论阶段，企业不仅要提升专业可行性，还要考虑行业的适用性。这一过程不仅促进了团队的协作，也为企业提供了新的视角和思路，以便在激烈的市场竞争中立于不败之地。
人工智能的应用正在重新定义制造业的未来，通过有效地结合数字化转型的思维框架与AI技术，企业不仅能够提升产品质量，还能增强市场竞争力。在这一过程中，管理者需要保持敏锐的洞察力，积极拥抱变化，以便在数智化时代中占据优势地位。
综上所述，人工智能作为一种强大的工具，正在为质量管理带来革命性的变革。通过充分理解其底层原理与应用方式，企业将能够更好地应对未来的挑战，实现可持续发展。
