质量管理标准：数字化转型与智能化技术的结合
在当今快速发展的商业环境中，质量管理的重要性愈加凸显。尤其是在数字化转型的大背景下，如何通过新技术提升产品质量，成为制造业质量管理者面临的重要课题。本文将围绕质量管理标准进行深入探讨，结合数字化和人工智能技术，分析其在质量提升方面的应用与成效。
【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。
数字化转型与质量管理的关系
数字化转型不仅仅是技术的应用，更是业务模式和管理理念的全面变革。在这一过程中，质量管理标准的制定和执行显得尤为重要。数字化转型的核心在于数据的有效利用，而数据的质量直接影响到产品的质量和用户体验。
- 数字化的顶层思维：在数字化转型的过程中，企业需要构建一个完整的顶层思维框架，涵盖精益思维、编程思维和数据思维等。只有这样，才能有效识别质量管理中的数字化入手点，推动质量管理的创新。
- 数据的力量：数据思维的建立，让企业能够从海量数据中提取出有价值的信息，助力质量管理的决策。通过分析内部数据和外部数据，企业可以更好地理解用户需求和市场变化，从而提升产品质量。
数字化转型的三个必经阶段
在进行数字化转型时，企业通常面临三个阶段：无纸化、效率化和无人化。每个阶段都需要针对性的技术支持。
- 无纸化：这一阶段主要是通过信息化手段，减少纸质文档的使用，提升信息流转的效率。
- 效率化：在这一阶段，企业需要通过数字化工具优化流程，提高业务的效率和质量。
- 无人化：最终目标是实现智能化的生产和管理，减少人工干预，最大化生产效率。
数智化时代的质量提升方法
进入数智化时代，企业在提升产品质量方面需要采取新的方法和策略。质量管理不仅仅依赖于内部的控制和标准，还需要借助外部的资源和数据分析。
- 内部数据促进质量提升：企业可以通过对内部数据的分析，发现质量问题的根源并制定相应的标准。例如，中国航天的质量管理体系通过数据采集和分析，有效降低了质量问题的发生率。
- 外部数据提升用户体验：大数据的应用使得企业能够建立消费者画像，分析用户需求，从而优化产品设计和服务流程。一汽集团通过数智化手段提升用户体验的案例，便是外部数据应用的成功典范。
人工智能的底层原理及应用
人工智能在质量管理中的应用日益广泛，其底层原理为质量管理提供了强大支持。理解人工智能的底层原理，有助于企业在质量管理中更好地利用这一技术。
- 逻辑固化与知识抽取：通过逻辑固化，企业可以将经验和知识固化为可复用的模型，而知识抽取则帮助企业从历史数据中提取有价值的信息。
- 人工智能的六大底层套路：AI技术的六大套路，如聚类算法、推荐系统等，可以为企业在质量管理中提供智能化的解决方案。例如，通过知识图谱，企业能够更好地理解产品质量与市场需求之间的关系。
AI技术加持下的质量问题终局展望
随着人工智能技术的不断发展，企业在解决质量问题时的思维模式也在发生变化。未来，企业将能够实现从“备货型”向“订货型”的转变，充分利用AI技术进行精准的销量预测和供应链管理。
- 从备货型到订货型：AI的销量预测将帮助企业更好地管理库存，减少过剩与短缺。
- 从标品到定制化：AI技术使得企业能够实现个性化定制，满足多样化的市场需求。
- 从人工流水线到机器自动化：通过智能设备的应用，企业能够实现更高效的生产过程，提升产品质量。
运用数智化思维，研讨质量提升新方案
为了实现质量管理的持续提升，企业需要运用数智化思维，通过团队合作和头脑风暴等方式，寻找新的解决方案。
- 工作坊流程：通过发散思维与收敛思维的结合，团队可以更好地识别痛点问题，并提出创新的解决方案。
- 数据准备与可行性分析：在实施数字化项目之前，企业需要对相关数据进行深入分析，确保数据的质量和可用性。
- 方案展示与讨论：通过小组对抗的方式，促进不同团队之间的交流和学习，从而提升方案的专业性和可行性。
总结
质量管理标准的制定与执行在数字化转型的背景下显得尤为重要。企业应积极探索数字化和智能化技术的应用，通过结构化的思维框架和数据驱动的决策，提升产品质量和用户体验。未来，随着技术的不断进步，质量管理的方式将更加智能化，企业需要不断适应和调整，以保持竞争优势。
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