提升企业竞争力的关键：数据驱动决策解析

数据驱动决策：数字化转型与质量提升的结合

在信息爆炸的时代，企业面临着如何利用数据进行有效决策的挑战。数据驱动决策（Data-driven Decision Making，DDDM）不仅仅是一个流行的术语，更是现代企业实现数字化转型和提升产品质量的关键。本文将探讨在数字化转型背景下，如何通过数据驱动决策实现更高效的质量管理，结合具体的培训课程内容，深入剖析数字化技术与质量提升之间的关系。

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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一、数字化转型的顶层思维

数字化转型是企业在快速变化的市场环境中生存和发展的必然选择。从十四五规划来看，数字经济已成为国家战略的重要组成部分，而数字化转型则是其核心。企业在实施数字化转型时，需要一个清晰的顶层思维框架，以指导实践。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化转型的切入点，提升效率，降低成本。
• 编程思维：掌握计算机语言，理解技术背后的逻辑，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生价值，以数据为基础，推动数字化转型的深入发展。

通过这些思维框架，企业能够识别出数字化转型中的关键技术和实施路径，为后续的质量管理奠定基础。

二、数字化转型的必经阶段

在数字化转型过程中，企业通常经历三个阶段：

• Digitization（无纸化）：将传统的纸质文档转变为数字化数据，提高信息的可访问性和存储效率。
• Digitalization（高效化）：通过数字化工具和技术优化业务流程，提高工作效率。
• Digital Transformation（无人化）：实现全面的自动化，减少人工干预，提高生产效率。

每个阶段都有其关键技术，企业必须根据自身情况选择合适的技术，以确保转型的成功。

三、利用数据提升产品质量

质量管理是企业成功的关键。通过数据驱动的决策，企业可以更有效地识别和解决质量问题。质量问题通常源于以下几个方面：

• 内部数据分析：利用企业自身的数据，识别质量问题的根源。例如，中国航天在质量管理中，通过标准化流程和数据采集，成功降低了质量问题的发生率。
• 外部数据分析：通过大数据分析，了解用户需求，提升用户体验。一汽集团通过数智化用户体验提升项目，成功建立了消费者画像，从而优化产品设计和服务。

通过对内部和外部数据的分析，企业能够更好地理解用户需求，提升产品质量，增强市场竞争力。

四、人工智能在质量管理中的应用

人工智能（AI）技术的快速发展，为企业的质量管理提供了新的思路和工具。AI技术的底层原理包括逻辑固化和知识抽取，通过这些技术，企业能够实现更精准的质量预测和问题解决。

• 逻辑固化：通过数据模型，企业能够将经验知识固化为算法，提升决策的科学性。
• 知识抽取：通过机器学习技术，从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业识别潜在的质量问题。

通过人工智能技术的应用，企业能够实现质量管理的智能化，提升整体生产效率。

五、AI技术加持下的质量问题终局展望

随着AI技术的不断进步，企业的质量管理将迎来新的变革。未来，企业可以从以下几个方面进行转变：

• 从“备货型”向“订货型”转变：通过AI销量预测，企业能够更精准地掌握市场需求，优化库存管理。
• 从“标品”向“定制化”转变：AI自动化研发技术的应用，使得企业能够快速响应市场变化，提供个性化的产品和服务。
• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过AI技术实现生产线的智能化，提升生产效率，降低人为错误。

这些转变不仅有助于提升产品质量，还能极大释放生产力，推动企业的持续发展。

六、运用数智化思维，研讨质量提升新方案

为了更好地实施数据驱动决策，企业可以通过工作坊等形式，集思广益，探讨质量提升的新方案。在工作坊中，企业可以围绕以下几个方面进行深入讨论：

• 痛点问题的罗列与排序：识别当前质量管理中存在的主要问题，并进行优先级排序。
• 数据准备阶段的可行性分析：对数字化项目进行数据关联性和质量分析，确保数据的可靠性和有效性。
• 数据使用阶段的可行性分析：探讨如何有效利用AI技术，提升数据的利用效率。
• 行政可行性收敛：进行横向和纵向的行政分析，确保项目的可实施性。

通过这些活动，企业能够更好地制定和实施质量提升方案，提高整体管理水平。

总结

数据驱动决策是现代企业实现数字化转型和提升质量管理的重要手段。在这一过程中，企业需要建立清晰的顶层思维框架，利用内部和外部数据，结合人工智能技术，推动质量管理的智能化转型。通过有效的数据分析和决策，企业不仅能够提升产品质量，还能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

在未来的数字化时代，企业唯有不断探索和实践，才能在数据驱动的浪潮中把握机遇，实现更高水平的质量管理和可持续发展。