人工智能应用如何改变我们的生活与工作方式

人工智能应用：质量提升的数字化转型之路

在数字化迅速发展的今天，企业面临着前所未有的挑战与机遇。人工智能作为数字化转型的核心技术之一，正在影响各个行业的质量管理与提升。本文将围绕“人工智能应用”这一主题，结合培训课程内容，深入探讨数字化转型和人工智能在提升产品质量方面的四个阶段，分析其背后的底层原理与应用案例，展望未来质量管理的终局。

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

数字化转型不仅仅是技术的升级，更是企业整体思维方式的革新。通过对数字化概念的深入理解，可以发现数字经济的核心在于数字化转型和数据要素。数字化转型是业务与IT深入融合的过程，这一过程需要高层管理者的引导与支持。

• 精益思维：帮助企业梳理业务，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：让数据产生价值，展望数字化转型的终局。

通过精益思维，企业可以更好地识别出在数字化转型过程中的痛点与机会，从而制定相应的战略。在这一过程中，管理者不仅要关注技术本身，更要关注其对业务流程的影响与提升。

数字化转型的必经阶段

数字化转型的过程分为三个必经阶段：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和决胜技术。

• Digitization：通过信息化手段，实现业务流程的无纸化，降低运营成本。
• Digitalization：提升业务效率，利用数据分析实现智能决策。
• Digital Transformation：在无人化的基础上，推动企业全面智能化。

在这个过程中，各个企业需要关注的关键技术包括云计算、大数据分析、人工智能等，这些技术的结合将为企业创造新的价值。

数智化时代的质量提升

在数智化时代，质量管理的概念也在不断演变。质量不再仅仅是产品的物理属性，而是涉及用户体验、数据分析等多方面的综合评价。

内部数据的利用

企业可以通过内部数据的分析，来识别并解决质量问题。墨菲定律指出，质量问题的根源在于人，因此建立标准化流程、采集数据以降低人为因素的影响至关重要。

外部数据的整合

外部数据同样在质量提升中起着重要作用。通过“大数据”技术，企业可以打通全域数据，建立用户画像，从而实现数据驱动的用户体验评估和提升。

人工智能的底层原理

人工智能的应用离不开其底层原理的支撑，主要包括逻辑固化和知识抽取。这两大原理为企业在质量管理中引入智能化提供了基础。

• 逻辑固化：通过对经验的系统化总结，形成标准化流程。
• 知识抽取：从大量数据中提取有用信息，指导决策。

结合实际案例，例如预测用户偏好、推荐系统等，企业能够通过人工智能技术提升产品质量与用户满意度。

人工智能的应用套路

人工智能在质量管理中的应用可以归纳为六大底层套路，包括X-Y pairs、Y→X、X1-X2 pairs等。这些方法为企业在实施人工智能项目时提供了丰富的思路。

• X-Y pairs：知识抽取，形成知识图谱。
• Y→X：生成推荐，提升用户体验。
• X only：聚类算法，识别用户群体。

通过这些套路，企业能够更好地利用数据，优化生产流程，提升产品质量。

质量问题的终局展望

在智能化技术的加持下，质量问题的解决方案也在不断演进。未来，企业将如何从“备货型”向“订货型”转变，将是一个关键的转型方向。

• AI销量/需求预测：通过精准的数据分析，优化供应链管理。
• 智能排产：基于大数据分析，实现精准的生产调度。
• 质量检测：利用人工智能技术，提升产品的检测效率与准确性。

例如，某著名汽车品牌通过AI技术实现销量预测，大幅提升了市场响应速度和生产效率。又如，西门子在焊接缺陷诊断项目中，通过智能检测系统，显著提高了产品的合格率。

运用数智化思维研讨新方案

在实际的质量提升过程中，运用数智化思维进行方案的研讨与设计至关重要。通过工作坊的形式，企业可以有效地聚焦痛点问题，进行头脑风暴，形成可行的解决方案。

• 痛点问题罗列：识别并排序影响质量的问题。
• 数据准备与分析：确保数据的可用性与准确性。
• 方案展示与讨论：通过分组对抗的方式，提升团队的参与感和创新能力。

这种互动式的培训模式，不仅能帮助团队成员更好地理解人工智能的应用，还能激发他们的创造力，为企业的质量提升提供新的思路与方案。

结论

人工智能的应用为企业的质量管理带来了前所未有的机遇。从数字化转型的顶层思维到数智化时代的质量提升，企业需要不断调整和优化自身的管理策略，以适应快速变化的市场环境。通过有效利用内部与外部数据，企业能够在提高产品质量的同时，提升用户体验，最终实现全面的数字化转型。未来，随着人工智能技术的不断演进，质量管理将迎来一个全新的时代，值得我们期待。