数据驱动决策：引领数字化转型的新时代
在当今快速发展的商业环境中，数据驱动决策已成为企业成功的关键因素。随着数字化转型的深入，企业面临着前所未有的机遇和挑战。本文将结合培训课程内容，深入探讨数据驱动决策的重要性，以及如何通过数字化技术提升产品质量，最终实现企业的可持续发展。
【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。
数字化的顶层思维
数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是一种全新的思维模式。通过对数字经济的理解，我们可以明确数字化转型的核心在于数据要素的有效利用。数字化转型的过程可以分为三个必经阶段：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实施策略，这些都需要通过数据驱动的方式来实现。
- Digitization：通过无纸化办公、数据数字化等手段，提升工作效率。
- Digitalization：高效化意味着通过数字技术优化业务流程，使企业运作更加顺畅。
- Digital Transformation：无人化则是通过智能化技术实现全自动化的生产和服务模式。
在这一过程中，数据思维的建立至关重要。数据思维不仅仅是对数据的收集和分析，更是要通过数据产生价值，从而推动业务的持续增长。通过精益思维和编程思维的结合，企业可以更好地梳理业务，发现数字化转型的切入点。
数智化时代的质量提升
质量是企业生存和发展的基石。在数智化时代，如何利用数据来提升产品质量是每个企业都需要面对的挑战。通过内部数据的有效利用，企业可以在产品质量上实现质的飞跃。例如，中国航天在质量管理中，通过建立完善的质量标准和数据采集系统，有效地降低了质量问题的发生率。
与此同时，利用外部数据也同样重要。通过“大”数据的运用，企业可以打通全域数据，建立消费者画像，从而实现数据驱动的用户体验提升。一汽集团通过数智化手段，成功提升了用户体验质量，赢得了市场的认可。
智能化的底层原理
人工智能的快速发展为数据驱动决策提供了新的动力。人工智能的两大底层原理——逻辑固化和知识抽取，为企业的智能化转型提供了理论支持。通过对数据的深度分析，企业可以找到隐藏在数据背后的价值点，实现精准的市场定位和产品开发。
- 逻辑固化：通过对历史数据的分析，企业可以建立起一套有效的决策逻辑。
- 知识抽取：通过对数据的挖掘与分析，提取出有价值的信息，以指导后续的决策与行动。
不仅如此，人工智能的六大底层套路，如X-Y配对、聚类算法等，能够帮助企业在数据中找到潜在的关联关系，从而推动业务的创新与发展。通过对人工智能的深入理解，企业可以在实际应用中获得更高的效率和准确性。
AI技术加持下的质量问题终局展望
在数字化转型的浪潮下，如何应对质量问题是企业必须面对的挑战。AI技术的应用将改变传统的生产和管理模式，推动企业从“备货型”向“订货型”转变。这一转变不仅提升了企业的响应速度，还优化了供应链管理，提高了整体运营效率。
例如，某著名汽车品牌通过AI销量/需求预测，成功实现了库存的优化管理。而在研发和设计方面，AI的自动化研发和智能排产的应用，使得企业能够更快地响应市场需求，提升了产品的市场竞争力。
运用数智化思维，研讨质量提升新方案
为了实现质量的持续提升，企业需要通过数智化思维进行深入的研讨和探索。在这一过程中，工作坊的形式能够有效激发团队的创造力和协作能力。通过以价值为导向的头脑风暴，企业可以针对痛点问题进行深入的分析与讨论，从而找到最佳的解决方案。
- 痛点问题罗列：明确当前存在的主要问题。
- 痛点问题排序：根据问题的重要性和紧迫性进行排序。
- 数据准备阶段的可行性分析：确保数据的质量和可靠性。
- 方案展示及讨论：各组展示方案，并进行互评，提升方案的专业性和可行性。
通过这样的方式，企业不仅能够提升团队的凝聚力，还能在实践中积累宝贵的经验，为未来的数字化转型打下坚实的基础。
结论
数据驱动决策是数字化转型时代的必然选择。通过建立数据思维、利用先进的数字化技术，企业不仅能够提升产品质量，还能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据驱动决策将继续引领企业走向更高的智能化水平，实现可持续的发展目标。
在这一过程中，企业需要不断学习和适应新的技术和方法，通过实践积累经验，推动企业的数字化转型进程。只有这样，才能在未来的商业环境中立于不败之地，实现长远的成功。
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王明哲
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