质量管理标准与数字化转型的融合
在当今快速变化的市场环境中，质量管理标准已不再是一个孤立的概念，而是与数字化转型密切相关的重要组成部分。随着人工智能和大数据等技术的迅速发展，企业在追求卓越产品质量的过程中，面临着重大的机遇与挑战。本文将深入探讨质量管理标准在数字化转型背景下的演变，以及如何通过数智化思维来提升产品质量，帮助质量管理者更好地应对未来的挑战。
【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。
数字化转型的概念与质量管理
数字化转型是指通过数字技术的应用，改变传统业务模式，提升运营效率和客户体验。在质量管理领域，数字化转型尤其重要。它不仅可以提高产品质量，还能优化整个生产流程。根据《十四五规划》，数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的融合，这为企业质量管理提供了新的视角。
数字化转型的三个必经阶段
- Digitization（数字化）：实现无纸化办公，数据的电子化存储与管理。
- Digitalization（高效化）：通过数字技术提升业务效率，优化资源配置。
- Digital Transformation（无人化）：实现智能化生产，减少人为干预，提高生产效率和产品质量。
在这三个阶段中，企业应关注关键技术的应用，如人工智能、云计算和大数据分析等。这些技术能够帮助企业在不同阶段中实现质量管理的优化，提升产品的可靠性和用户体验。
质量提升的数智化思维
数智化思维是指在数字化和智能化的背景下，运用数据分析和智能算法来提升质量管理的能力。这种思维方式强调数据驱动决策，通过对内部和外部数据的深入分析，帮助企业识别质量问题的根源，制定有效的改进策略。
内部数据的利用
利用内部数据可以有效促进产品质量的提升。例如，企业可以通过数据分析来发现质量问题的根源，从而进行针对性的改进。墨菲定律告诉我们，质量问题的出现往往与人有关，因此，建立标准化的质量管理体系，利用数据弱化人为因素，将是提升质量的关键。
外部数据的引入
外部数据同样在提升用户体验质量方面发挥着重要作用。通过建立消费者画像，企业能够更好地了解客户需求，从而优化产品设计和服务。例如，一汽集团通过数智化手段提升用户体验，成功实现了对市场需求的精准把握。
人工智能在质量管理中的应用
人工智能的快速发展为质量管理带来了新的机遇。了解人工智能的底层原理和套路，可以帮助质量管理者更好地利用这些技术。人工智能的两大底层原理——逻辑固化和知识抽取，能够帮助企业实现信息的高效利用。
- 逻辑固化：通过学习和模仿，企业可以将优秀的质量管理经验固化为标准流程。
- 知识抽取：通过数据分析，提取有价值的信息，从而优化决策过程。
质量问题的终局展望
随着人工智能技术的发展，质量管理的未来将呈现出新的趋势。从“备货型”向“订货型”的转变，将使企业能够更灵活地应对市场需求。通过AI销量预测，企业可以优化库存管理，提高资源利用率。
此外，从“标品”向“定制化”的转变，将使企业能够更好地满足个性化需求。AI自动化研发和设计技术的应用，将助力企业实现快速响应市场变化，提高产品质量。
数智化思维下的新方案研讨
在数智化思维的指导下，企业可以通过工作坊形式进行质量提升的新方案研讨。通过头脑风暴和痛点问题的排序，企业能够明确自身在质量管理中存在的挑战，并制定相应的解决方案。
- 数据准备阶段的可行性分析：分析数字化项目的机理和数据质量，确保数据的准确性和可靠性。
- 数据使用阶段的可行性分析：确定谁可以成为AI的“师傅”，以及如何有效使用人工智能技术。
- 行政可行性分析：进行横向与纵向的行政跨越分析，确保项目的可执行性。
总结
质量管理标准在数字化转型的背景下发生了深刻的变化。通过数智化思维，企业能够有效利用数据和人工智能技术，提升产品质量和用户体验。未来的质量管理将更加依赖于数字化工具和智能化算法，质量管理者需要提升自身的数字化素养，以应对不断变化的市场环境。随着人工智能技术的进一步发展，质量管理的终局将实现极大的释放生产力和简化生产关系，迈向“无人化”的新时代。
在这一过程中，企业应积极学习和借鉴相关案例，不断优化自身的质量管理体系，以确保在激烈的市场竞争中保持领先地位。
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