数据驱动决策助力企业智能化转型与创新

数据驱动决策：数字化转型与质量提升的深度探讨

在当今的商业环境中，数据驱动决策已成为企业成功的关键因素之一。随着数字经济的发展，企业面临着前所未有的机遇与挑战。通过有效地利用数据，企业不仅可以提高运营效率，还能在激烈的市场竞争中占据优势。本篇文章将围绕数字化转型、人工智能及其对产品质量提升的影响展开深入探讨。

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

数字化转型是指企业通过数字技术的应用，增强自身的市场竞争力和业务灵活性。根据《十四五规划》，数字经济将成为未来经济的重要组成部分，数字化转型则是实现这一目标的核心。

在数字化转型中，企业需要建立顶层思维框架。这个框架包括以下几个方面：

• 精益思维：通过优化业务流程，找到数字化转型的切入点，提升整体效率。
• 编程思维：理解和掌握计算机编程语言，以提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：重视数据的收集和分析，使数据能够为企业创造价值。

这些思维方式的结合，使得企业能够在数字化转型过程中，更加有针对性地解决实际问题。

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、数字化高效化和无人化。每个阶段都有其关键技术和应用案例。

• Digitization（无纸化）：通过信息化手段减少纸质文件的使用，提高信息传递的效率。
• Digitalization（高效化）：在此阶段，企业开始应用数字技术优化内部流程，实现高效管理。
• Digital Transformation（无人化）：最终，企业实现全面的数字化转型，业务流程高度自动化，极大地释放了生产力。

在这一过程中，企业需要不断关注和应用新兴的数字化技术，以确保转型的成功。

数智化时代的质量提升

在数字化转型的背景下，质量管理的理念和方法也发生了深刻变化。企业应通过内部和外部数据的有效利用，提升产品质量和用户体验。

内部数据的利用

通过分析内部数据，企业可以识别和解决质量问题。例如，墨菲定律指出，质量问题的根源往往在于人。因此，企业应建立标准，采集数据，以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，展示了如何通过数据管理提升产品质量。

外部数据的利用

外部数据的有效利用同样至关重要。通过“大数据”技术，企业可以打通全域数据，建立消费者画像，从而更好地评估和提升用户体验。一汽集团在数智化用户体验提升方面的案例，充分证明了外部数据的强大价值。

智能化的底层原理

人工智能的快速发展，为质量管理提供了新的思路和方法。人工智能的底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过师傅“教”徒弟的方式，将知识进行固化；而知识抽取则是通过师傅“带”徒弟，帮助系统自主学习。

人工智能的六大底层套路

在实际应用中，人工智能的六大底层套路为企业提供了多种解决方案：

• X-Y pairs：知识抽取的方法。
• Y→X：生成模型，用于预测和分析。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，提升用户体验。
• X only：聚类算法，用于数据分析。
• Y only：超越人类的算法，提升智能决策能力。
• Dot & Line：知识图谱，帮助企业构建知识体系。

这些工具的灵活运用，将极大地推动企业的智能化进程。

AI技术加持下的质量问题终局展望

随着人工智能技术的发展，企业面临着转变的机会。在供应链管理、产品设计、生产流程等方面，AI技术的应用将推动企业向更高效、更智能的方向发展。

从备货型向订货型转变

AI可以通过销量和需求预测，帮助企业实现从“备货型”向“订货型”的转变。某著名汽车品牌通过AI预测销量，提升了库存管理的效率，降低了过剩库存的风险。

从标品向定制化转变

AI技术的应用还促进了产品的定制化发展。通过自动化研发和智能设计，企业能够更好地满足消费者的个性化需求。

从人工流水线向机器自动化转变

在生产过程中，AI技术的应用使得许多传统的人工流水线逐步转向机器自动化。设备故障预测、机器人安全巡检等技术的应用，极大地提升了生产效率和产品质量。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在培训过程中，学员们将通过工作坊的形式，发散思维并收敛出可行的质量提升方案。这一过程包括痛点问题的罗列、数据准备阶段的可行性分析以及行政可行性收敛等多个环节。

这种互动式的学习方式，不仅提升了参与感，也让学员们能够在真实案例中验证所学的理论知识，使得培训效果更加显著。

总结

数据驱动决策是企业在数字化转型中不可或缺的一部分。通过建立数字化顶层思维框架、有效利用内部和外部数据、掌握人工智能的底层原理，企业能够在质量提升方面取得显著成效。展望未来，随着AI技术的不断进步，企业将在质量管理和业务优化方面迎来更广阔的前景。对于制造业的质量管理者而言，掌握数字化转型的关键要素，将是推动企业持续发展的重要基础。