提升企业竞争力的质量管理标准解析

质量管理标准与数字化转型的结合

在当前快速发展的市场环境中，质量管理标准不仅是企业提升竞争力的核心要素，也是数字化转型过程中不可或缺的一环。随着数字经济的崛起，企业需要通过数字化手段提升产品质量，以应对日益严峻的市场竞争和用户需求的变化。本文将结合数字化转型的思维框架，探讨如何在质量管理中有效利用数字技术，实现全面的质量提升。

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

数字化概念与重要性

在“十四五”规划中，数字经济被视为推动经济发展的核心动力。数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是业务流程和IT系统的深度融合。数字化的核心在于对数据的有效利用，从而促进业务的高效运转和决策的科学化。

顶层思维框架的构建

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，提升效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，推动数字化项目的成功实施。
• 数据思维：让数据产生价值，推动数字化转型的最终实现。

这些思维框架为企业在数字化转型过程中提供了清晰的方向，特别是在质量管理领域，帮助企业更好地理解如何通过数据和技术提升产品质量。

质量提升的数智化时代

质量的广义定义与提升方法

质量不仅仅是产品的合格与否，更是企业在市场中立足的根本。广义的质量管理包括对产品、服务以及用户体验的全面把控。在数智化时代，企业需要利用内部数据和外部数据来推动质量的提升。

利用内部数据促进产品质量提升

内部数据是企业最宝贵的资源。通过对内部数据的深入分析，企业可以找出质量问题的根源。例如，墨菲定律强调，质量问题的根源往往与人为因素相关，因此，建立标准化的质量管理流程至关重要。以中国航天为例，其质量管理通过严格的标准化流程和数据分析，有效降低了质量问题的发生率。

利用外部数据提升用户体验质量

在数智化背景下，大数据技术能够帮助企业打通全域数据，从而建立消费者画像。通过数据驱动的用户体验评估和提升，企业能够更准确地把握市场需求。例如，一汽集团通过数智化手段，大幅提升了用户体验，进而推动了整体销售业绩的增长。

人工智能在质量管理中的应用

人工智能的底层原理

人工智能的应用是推动质量提升的重要因素。其底层原理包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化意味着通过系统化的方法将经验和知识进行整理，从而提升培训和管理的效率。而知识抽取则是通过大数据分析和机器学习，提炼出对企业有价值的信息。

人工智能的六大底层套路

人工智能的应用可以通过六大底层套路实现：X-Y pairs、Y→X、X1-X2 pairs等。这些套路可以帮助企业在产品设计、生产流程以及质量检测中，应用智能算法进行优化。例如，淘宝的推荐系统就是利用X-Y pairs的套路，提升了用户的购买体验和满意度。

人工智能的落地实施

在质量管理的落地实施中，数据驱动和价值驱动是两个核心要素。通过建立数据模型，企业能够更好地进行预测和分析，提升产品的良品率。此外，机器学习与行业专家的结合，可以帮助企业在复杂的生产环境中实现智能化管理。

AI技术加持下的质量问题终局展望

从备货型向订货型转变

通过人工智能的销量和需求预测，企业可以从以往的备货型模式，转变为更加灵活的订货型模式。这种转变不仅能降低库存成本，还能提升客户满意度。例如，某著名汽车品牌通过AI预测销量，成功优化了生产计划，提高了响应市场变化的能力。

从标品向定制化转变

随着市场需求的多样化，AI的自动化研发和设计能力使得企业能够实现产品的定制化生产。这种转变不仅提升了产品的市场竞争力，也增强了用户的个性化体验。

从人工流水线向机器自动化转变

在生产过程中，重点设备的故障预测和易耗品的寿命预测，能够有效降低生产成本和提高生产效率。利用AI技术进行安全巡检和质量检测，可以确保生产过程中的高标准质量控制，从而减少人为错误带来的风险。

数智化思维下的质量提升新方案

工作坊流程与思维导图

通过工作坊的形式，企业可以利用数智化思维进行质量提升方案的讨论与设计。先发散再收敛的过程，有助于团队从多个角度分析问题，最终形成可行的解决方案。

痛点问题的识别与排序

在方案设计中，识别和排序痛点问题至关重要。通过头脑风暴的方式，可以有效找到影响质量提升的关键因素，并制定相应的解决策略。

数据准备与可行性分析

数据的质量直接影响到数字化项目的成功。因此，在数据准备阶段，企业需进行数据关联性分析和质量分析，确保所用数据的可靠性和有效性。

实施方案的展示与讨论

方案的展示和讨论是项目成功的关键。在此过程中，各组可以互评并提出改进建议，从而提升方案的专业性和可行性。

结论

质量管理标准在数字化转型中发挥着不可或缺的作用。通过结合数智化思维与人工智能技术，企业不仅能够提升产品质量，还能实现更高效的生产模式。在未来的市场竞争中，以质量为核心的数字化转型将成为企业成功的关键。通过不断优化质量管理标准，企业将能够在复杂多变的市场环境中立于不败之地。