质量管理标准及其数字化转型的重要性
在现代制造业中，质量管理标准的建立与实施成为了企业竞争力的重要组成部分。随着数字化转型的深入推进，传统的质量管理模式遭遇了新的挑战与机遇。本文将围绕质量管理标准这一主题，结合数字化转型的思维框架，探讨如何在数智化时代提升产品质量，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。
数字化转型的顶层思维
数字化转型是企业在当前经济环境中生存与发展的必然选择。根据十四五规划，数字经济将成为推动经济增长的新引擎，而数字化转型的核心则在于业务与信息技术的深度融合。
- 数字化概念导入：数字化转型不仅仅是技术的更新，而是业务流程的重塑与优化。
- 数字化顶层思维框架：通过精益思维、编程思维和数据思维的结合，企业可以有效识别数字化转型的切入点。
- 数字化技术基础设施：如云计算和大数据技术的应用，能够有效提升企业的数据处理能力。
- 数字化转型的阶段：包括无纸化、效率化及无人化，这些阶段代表了企业在数字化转型过程中的不同技术应用。
数智化时代的质量提升
在数智化时代，质量管理的内涵得到了深刻的变化。企业需要重新审视质量的概念，并通过数据的有效应用来提升产品和服务的质量。
内部数据的利用
内部数据是推动产品质量提升的重要资源。通过对企业内部数据的分析，企业可以识别出潜在的质量问题，并采取针对性措施进行改进。
- 墨菲定律：认识到质量问题的根源在于人，因此需要建立标准化的流程来减少人为错误。
- 数据驱动的决策：通过数据分析，企业能够在质量管理中实现更高的准确性与可靠性。
- 案例分析：中国航天在质量管理中的成功经验，显示出通过数据标准化与流程优化所带来的质量提升效果。
外部数据的整合
除了内部数据，企业还应积极利用外部数据，以提升用户体验和产品质量。
- 大数据的运用：通过打通全域数据，构建消费者画像，企业能够更好地理解用户需求。
- 数据驱动的用户体验评估：通过数据分析，企业可以实时监测用户反馈，提高产品的满意度。
- 案例分析：一汽集团通过数智化手段提升用户体验，取得了显著成效。
人工智能的底层原理与应用
人工智能（AI）技术的迅猛发展为质量管理带来了新的可能性。通过理解和掌握AI的底层原理，企业可以更好地将其应用于质量管理中。
人工智能的基本原理
- 逻辑固化：通过知识的固化，实现对复杂业务场景的高效处理。
- 知识抽取：从大量数据中提取有价值的信息，辅助决策过程。
人工智能的应用场景
AI技术的应用场景广泛，包括但不限于：
- 预测分析：通过数据模型预测未来的质量问题，提前制定应对措施。
- 智能检测：利用图像识别等技术对产品进行实时质量检测，提高检测的效率和准确性。
- 案例分析：西门子通过AI技术实现焊接缺陷的智能诊断，提升了生产线的整体质量。
AI技术加持下的质量问题终局展望
面向未来，AI技术将推动质量管理的全面变革，企业可以从多个方面进行转型。
- 从备货型向订货型转变：AI销量与需求预测技术的应用，能够使企业实现更灵活的生产管理。
- 从标品向定制化转变：AI自动化研发与设计，实现产品的个性化定制，满足多样化的市场需求。
- 从人工流水线向机器自动化转变：通过重点设备故障预测与机器人巡检，提升生产效率与质量。
随着生产力的极大释放和生产关系的极简化，企业的质量管理将进入一个全新的时代。
运用数智化思维，研讨质量提升新方案
在数智化的浪潮中，企业需要不断创新质量管理方案。通过工作坊等形式，激发团队的创造力，形成有效的质量管理策略。
- 痛点问题的罗列与排序：团队可以通过头脑风暴的方式，识别出影响质量的关键因素。
- 数字化项目的可行性分析：通过对数据的关联性和质量分析，确保数字化项目能够落地实施。
- 方案展示与讨论：通过参与式的讨论，提升方案的专业性与可行性。
在这种互动中，团队成员不仅能够相互学习，还能在实践中不断完善质量管理标准，推动企业的数字化转型。
结语
在数字化转型的大背景下，质量管理标准的建立与实施显得尤为重要。通过数智化思维的运用与人工智能技术的加持，企业能够有效提升产品质量，满足市场的多样化需求。面对未来，企业需要不断探索与创新，以确保在激烈的市场竞争中立于不败之地。
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