数据驱动决策：提升企业竞争力的关键策略

数据驱动决策：提升产品质量的新时代

在当今商业环境中，数据驱动决策已成为企业成功的关键因素。特别是在制造业，如何利用数字化技术提升产品质量，已经成为质量管理者必须面对的挑战。本文将围绕“数据驱动决策”的主题，深入探讨数字化转型对产品质量提升的影响，以及如何通过人工智能和数智化思维为企业的质量管理提供新的解决方案。

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、数字化转型的背景与重要性

随着科技的快速发展，数字经济已成为国家发展战略的重要组成部分。从中国的“十四五”规划来看，数字化转型被视为经济增长的新引擎。数字化不仅是业务与IT的深入融合，更是通过数据要素的整合，推动企业实现高效化与智能化。

• 数字化转型的核心：在数字经济背景下，企业必须重视数据的收集和应用，以便通过数据驱动的决策提高产品质量。
• 数字化的三个阶段：
  • Digitization（无纸化）：将传统的纸质流程转化为数字化流程。
  • Digitalization（高效化）：通过技术手段提高工作效率，优化资源配置。
  • Digital Transformation（无人化）：实现企业的自动化运作，减少人工干预。

二、数据思维：提升决策质量的关键

数据思维是数字化转型的核心，能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策。通过建立数据思维框架，企业可以更好地识别质量管理中的问题和机会。

• 内部数据应用：利用企业内部数据，可以建立标准，减少人为因素导致的质量问题。例如，中国航天在质量管理中，通过数据分析建立了一套完善的质量标准。
• 外部数据整合：通过打通全域数据，企业可以更好地理解消费者需求，提升用户体验。例如，一汽集团通过数智化技术提升了用户体验，进而增强了市场竞争力。

三、人工智能的底层原理与应用

人工智能的快速发展为数据驱动决策提供了强有力的支持。了解人工智能的底层原理，企业可以更有效地利用这一技术提升产品质量。

• 人工智能的两大底层原理：
  • 逻辑固化：通过知识抽取实现规则的自动化，减少人为错误。
  • 知识抽取：将经验转化为数据模型，提升智能决策的精准度。
• 人工智能的六大底层套路：
  • X-Y pairs：用于知识抽取。
  • Y→X：用于生成推荐。
  • X1-X2 pairs：用于匹配推荐。
  • X only：用于聚类分析。
  • Y only：实现超越人类的智能决策。
  • Dot & Line：构建知识图谱，提升数据的关联性和可用性。

四、AI技术助力质量管理的转型

人工智能的引入，使得企业从传统的质量管理模式向智能化转型，极大提高了生产效率和产品质量。

• 从备货型向订货型转变：通过AI技术进行销量和需求预测，实现精准的库存管理，减少库存成本。
• 从标品向定制化转变：AI的应用使得企业能够实现个性化定制，满足不同客户的需求。
• 从人工流水线向机器自动化转变：通过智能设备进行故障预测和质量检测，提升生产线的自动化水平。

五、数智化思维的应用与探索

在数智化时代，企业需要通过数智化思维来研讨质量提升的新方案。通过工作坊和头脑风暴，企业可以更好地识别痛点并创新解决方案。

• 痛点问题罗列：通过团队讨论，找出质量管理中的关键问题，形成共识。
• 数据准备阶段的可行性分析：评估数据的质量和可用性，为后续的数据驱动决策打下基础。
• 方案展示及讨论：通过小组对抗的形式，促进各组之间的交流与学习，提升方案的专业性和可行性。

六、总结与展望

在数据驱动决策的背景下，企业必须认识到数字化转型的重要性，建立数据思维，并利用人工智能技术提升产品质量。通过不断探索和实践，企业将能够在激烈的市场竞争中保持领先。未来，随着技术的不断进步，数据驱动决策将会在更多领域发挥作用，推动整个行业的进步与发展。

在这个瞬息万变的时代，拥抱数据，善用数据，将成为每一个企业管理者的必修课。通过数字化转型，企业不仅能够提升产品质量，更能够在未来的市场中找到新的增长点，迎接新的挑战。

数据驱动决策不仅是一种方法论，更是一种全新的思维方式。只有敢于创新，勇于实践，才能在数字化浪潮中立于不败之地。