数据驱动决策：提升企业竞争力的关键策略

数据驱动决策：在数智化时代提升产品质量的全新思维

在当今快节奏的市场环境中，企业面临着不断变化的挑战与机遇。数据驱动决策已成为推动企业数字化转型的重要核心策略。通过充分利用数据，企业不仅能够提升自身的产品质量，还能实现运营效率的最大化。在本篇文章中，我们将深入探讨数据驱动决策的各个方面，结合数字化转型的技术框架、人工智能的底层原理以及实际案例，帮助制造业的中高层管理者更好地理解如何运用数智化思维进行质量提升。

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

数字化转型不仅是技术的升级，更是业务模式的深刻变革。从国家的十四五规划来看，数字经济已经成为国家经济发展的核心要素。这一过程中，数字化转型可以分为三个阶段：

• Digitization（无纸化）：将传统的纸质流程转化为数字形式，提高信息的可访问性。
• Digitalization（高效化）：通过数字技术提升业务流程的效率，实现自动化和实时化管理。
• Digital Transformation（无人化）：实现智能化的操作和决策，从而在更高层次上推动企业的创新与发展。

在这一过程中，企业需要采用精益思维、编程思维和数据思维等多种思维方式，形成一套完整的数字化顶层思维框架。精益思维帮助企业梳理业务流程，发现数字化的切入点；编程思维则使管理者能够理解技术语言，提高项目成功率；数据思维则是将数据真正转化为价值的关键。

数据思维与产品质量提升

质量是制造业的生命线，而在数智化时代，如何通过数据提升产品质量成为了企业关注的焦点。质量问题往往源于人为因素，墨菲定律告诉我们，任何可能出错的地方，终将出错。因此，企业应通过建立标准、采集数据来弱化人为因素的影响。

中国航天在质量管理方面的成功案例表明，利用内部数据进行产品质量提升是行之有效的方案。通过对生产过程中的关键指标进行实时监控和分析，企业能够及时发现潜在问题并进行调整，最终实现产品质量的提升。

外部数据的利用与用户体验的提升

除了内部数据，企业还需要关注外部数据的使用，以提升用户体验。在大数据时代，打通全域数据，建立消费者画像，能够为企业提供关于用户行为和偏好的深刻洞察。通过数据驱动的用户体验评估，企业能够更好地理解客户需求，从而实现针对性的产品优化。

例如，一汽集团通过数智化的手段提升用户体验，利用外部数据分析消费者的购买习惯和偏好，从而更好地满足市场需求。这种数据驱动的决策方式不仅提高了客户满意度，还为企业带来了可观的经济效益。

人工智能的底层原理

在数据驱动决策的过程中，人工智能作为一种强大的工具，能够帮助企业分析和处理海量数据。人工智能的两大底层原理，逻辑固化和知识抽取，为企业提供了基于数据的智能决策支持。

• 逻辑固化：通过机器学习技术，企业可以将经验固化为模型，使得机器能够“学习”到人类的经验，从而在未来的决策中运用这些知识。
• 知识抽取：通过对大量数据的分析，企业能够提取出有价值的信息和知识，从而为决策提供支持。

人工智能的六大底层套路（如X-Y pairs、聚类算法等）也为数据驱动决策提供了多样化的工具，帮助企业更好地理解市场趋势和用户需求。

AI技术在质量提升中的应用

在数智化时代，AI技术的应用正逐渐改变企业的生产方式和质量管理模式。企业可以通过以下几个方面实现质量的提升：

• 从“备货型”向“订货型”转变：通过AI进行销量和需求预测，优化库存管理，降低成本，提高效率。
• 从“标品”向“定制化”转变：利用AI进行自动化研发和设计，满足个性化需求，提高客户满意度。
• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过重点设备故障预测和AI智能质量检测，实现生产线的智能化管理。

例如，西门子在焊接缺陷诊断项目中运用了AI技术，通过实时监控和数据分析，及时发现并修正焊接过程中的缺陷，极大提高了产品的合格率。

数智化思维下的质量提升新方案

在课程的最后一部分，我们将通过工作坊的形式，探讨数智化思维如何帮助企业提升质量。通过头脑风暴和痛点问题的罗列，团队能够识别出关键问题，并对其进行优先级排序。接着，在数据准备阶段，团队需要分析数字化项目的可行性，包括数据的关联性和质量等。

在数据使用阶段，企业需要思考谁能够成为AI的“师傅”，即在人工智能的应用中，企业是否具备相应的技术能力和资源。行政可行性分析则帮助团队理解在不同层级和部门之间如何进行有效的协作，从而推动数字化项目的顺利实施。

结语

数据驱动决策是现代制造业实现数字化转型的关键。在数智化时代，企业通过数据分析和人工智能技术的应用，能够有效提升产品质量，优化用户体验。通过建立完善的数字化顶层思维框架与数智化思维，企业不仅能够应对市场挑战，还能在激烈的竞争中立于不败之地。

未来，随着数字技术的不断发展，数据驱动决策将不断深化，成为企业可持续发展的重要动力。只有充分利用数据，企业才能在变革中找到新的机遇与出路。