深入剖析质量问题分析的关键要素与解决方案

质量问题分析

在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量的提升已成为企业生存和发展的关键因素。数字化转型为企业提供了全新的视角和工具，使得质量管理可以更加精准和高效。本文将重点围绕“质量问题分析”这一主题，结合数字化转型的思维框架，探讨如何通过数据思维、人工智能和数字化技术提升产品质量，最终实现企业的可持续发展。

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。

王明哲 培训咨询

一、数字化转型与质量管理的关系

数字化转型是指将传统的业务流程与信息技术深度融合，以实现业务的高效化和智能化。在质量管理方面，数字化转型不仅能够提升产品质量，还能够优化生产效率，降低运营成本。

在“十四五”规划中，数字经济被视为国家发展的核心战略。数字化转型不仅是提升企业竞争力的必要手段，更是推动产品质量提升的关键因素。通过数字化技术，企业能够更好地收集和分析数据，从而发现潜在的质量问题，并采取有效的措施加以解决。

二、数字化顶层思维框架

在数字化转型的过程中，企业需要建立顶层思维框架，以明确转型目标和路径。以下是三种重要的思维方式：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，确保每个环节都能为产品质量提升服务。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率，使得质量管理更加科学化。
• 数据思维：让数据真正产生价值，通过数据分析发现质量问题的根源，制定相应的改善措施。

例如，在某制造企业中，通过精益思维的应用，管理者发现生产线上的某个环节频繁出现质量问题，经过数据分析，最终确定了改进方案，提升了整体的产品质量。

三、质量提升的内部与外部数据应用

1. 内部数据的利用

墨菲定律指出，质量问题的根源往往与人有关，因此企业需要建立标准化的质量管理体系，减少人为因素的影响。在这一过程中，内部数据的采集和分析显得尤为重要。

• 企业可以通过建立数据采集系统，实时监控生产过程中的各项指标。
• 利用数据分析工具，对历史质量数据进行深入挖掘，发现问题并进行及时的纠正。

例如，中国航天在质量管理中，基于内部数据的分析，建立了完善的质量管理标准，显著提升了产品的合格率和可靠性。

2. 外部数据的促进

在现代商业环境中，用户体验的质量同样不可忽视。通过利用外部数据，企业可以更好地了解消费者需求，从而提升用户体验。

• 通过“大数据”技术，企业可以打通全域数据，建立消费者画像，实现精准营销。
• 数据驱动的用户体验评估，可以帮助企业了解消费者反馈，从而及时调整产品策略。

一汽集团通过数智化手段，利用外部数据分析用户体验的提升，成功实现了产品质量的改进。

四、智能化的底层原理与质量管理

人工智能的引入，为质量管理带来了新的可能性。理解人工智能的底层原理，可以帮助企业更好地应用这一技术。

• 逻辑固化：通过将经验知识固化在系统中，使得机器能够“学习”并应用于实际操作。
• 知识抽取：通过分析大量数据，提取出有价值的信息和知识，从而指导产品质量的改善。

例如，百度的智能客服系统通过知识图谱的构建，能够快速响应用户问题，提升服务质量。

五、AI技术在质量问题中的应用

在AI技术的支持下，质量管理的模式也在不断进化。以下是几个重要的应用场景：

• 从“备货型”向“订货型”转变：利用AI进行销量和需求预测，实现更精准的库存管理。
• 从“标品”到“定制化”转变：通过AI自动化研发与设计，满足消费者个性化需求。
• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过智能化设备进行故障预测与维护，提高生产效率。

例如，某著名汽车品牌通过AI技术实现销量预测，大幅度提升了生产计划的准确性，最终提高了产品质量和客户满意度。

六、运用数智化思维研讨质量提升新方案

在实际操作中，企业需要通过工作坊等形式，激发团队的创造力，提出质量提升的新方案。以下是几个关键步骤：

• 痛点问题罗列：团队成员共同分析当前质量管理中的痛点。
• 数据准备阶段：确保所需数据的完整性和准确性，以支持决策。
• 可行性分析：对方案的实施进行可行性研究，确保方案的落地性。

通过这样的研讨，企业能够有效整合资源，提出切实可行的质量提升方案，最终实现产品质量的持续改进。

总结

质量问题的分析和解决是一个系统性工程，涉及到数字化转型、数据思维和人工智能等多个方面。通过建立科学的质量管理体系，利用内部和外部数据的分析，企业可以更好地识别和解决质量问题。在数智化时代，企业必须不断适应新的技术，提升质量管理的水平，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

在未来的质量管理中，如何更好地运用数字化和智能化的手段，将是每一个企业需要思考和探索的方向。通过不断实践和总结经验，企业才能在质量提升的道路上越走越远。