质量管理标准与数字化转型的深度融合
在当今快速发展的数字经济时代，企业面临着前所未有的挑战与机遇。质量管理作为企业运营的重要组成部分，正在经历着深刻的变革。通过数字化转型，企业不仅能够提升产品质量，还能优化生产流程，增强市场竞争力。本文将探讨质量管理标准在数字化转型中的应用，尤其是在制造业中的重要性和实施方式。
【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。
数字化转型的背景与意义
数字化转型是指企业通过数字技术的应用，改变其商业模式和运营方式，以提高效率、创造价值。根据“十四五”规划，数字经济成为推动国家经济发展的重要引擎。在这一背景下，企业亟需拥抱数字化转型，以实现可持续发展。
- 数字化的核心：数字化转型不仅是技术的更新，更是业务流程与IT系统的深度融合。
- 数据要素的价值：通过数据的有效应用，企业能够挖掘潜在的价值，提高决策的科学性。
数字化转型的三个必经阶段
在数字化转型过程中，企业通常经历三个阶段：
- Digitization（无纸化）：通过数字技术将纸质信息转化为数字信息，提升信息的传递效率。
- Digitalization（高效化）：在数字信息的基础上，优化业务流程，实现信息流、物流和资金流的高效运转。
- Digital Transformation（无人化）：最终实现生产和管理的高度自动化，达到智能化的水平。
质量管理标准的数字化转型
质量管理标准在数字化转型过程中发挥着至关重要的作用。通过建立一套完整的质量管理标准，企业能够在数字化转型的各个阶段有效控制和提升产品质量。
- 内部数据的应用：利用企业内部的数据，制定科学的质量管理标准，减少人为因素对质量的影响。例如，中国航天在质量管理中，通过建立严格的标准和数据采集机制，确保了产品的高质量。
- 外部数据的整合：通过大数据技术，打通全域数据，建立消费者画像，提升用户体验。例如，一汽集团利用数智化技术提升用户体验，实现了客户满意度的显著提升。
人工智能对质量管理的支持
人工智能技术的快速发展，为质量管理提供了新的工具和方法。人工智能的底层原理和应用，为质量管理的智能化提供了保障。
- 逻辑固化与知识抽取：通过对历史数据的分析，企业可以固化质量管理的逻辑，提炼出有效的质量控制标准。
- 智能算法的应用：利用机器学习和深度学习算法，企业能够实现智能化的质量检测和预测，提升产品的合格率。
数智化思维下的质量提升方案
在数智化时代，企业需要通过创新的思维来探索质量提升的新方案。通过工作坊和头脑风暴等形式，企业可以有效识别和排序质量管理中的痛点问题，制定相应的解决方案。
- 痛点识别与分析：通过与团队成员的互动，识别出质量管理中的关键痛点问题。
- 数据准备与分析：在制定解决方案之前，企业需要对数据进行充分的准备，确保数据的质量和可靠性。
- 方案展示与讨论：通过小组对抗的形式，促使团队成员分享各自的观点，进一步优化质量管理方案。
质量问题的终局展望
随着数字化和人工智能技术的不断发展，质量管理的未来将呈现出全新的面貌。在这一过程中，企业需要从“备货型”向“订货型”转变，利用AI技术进行销量预测和供应链管理。
- 智能化研发与设计：通过AI技术的助力，实现产品的智能化研发与设计，满足市场的个性化需求。
- 机器自动化的引入：在生产过程中引入自动化设备，提升生产效率，降低人为错误的发生。
总结
质量管理标准的数字化转型，不仅是技术的变革，更是思维方式的转变。在数字经济时代，企业需要以数据为驱动，以智能技术为支撑，建立科学的质量管理标准，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过不断探索和创新，企业能够在质量管理的道路上走得更远，创造出更大的价值。
让我们共同展望，一个以数字化和智能化为核心的质量管理新时代正在向我们走来。通过不断学习和实践，企业必将在这一变革中迎来新的发展机遇。
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王明哲
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