质量问题分析：数智化时代的挑战与机遇
在当今数字化转型的浪潮中，制造业正面临着前所未有的挑战与机遇。质量管理作为企业竞争力的重要组成部分，亟需与时俱进，运用数字化和智能化技术提升产品质量。本文将围绕质量问题的分析，从数字化转型的顶层思维、数智化时代的质量提升、人工智能的底层原理及其应用等方面进行深入探讨。
【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
数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是业务模式的深刻变革。根据“十四五”规划，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的深入融合。数字化转型分为三个阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。每个阶段都有其关键技术，而数字化的决胜技术则是人工智能。
数字化技术对产品质量提升的影响
- 优化流程：通过数字化手段，企业可以梳理业务流程，发现潜在的质量问题，并进行优化。
- 数据驱动决策：利用数据分析，企业能够更好地理解产品质量问题的根源，制定相应的改进措施。
- 实时监控与反馈：数字化技术使得企业能够实时监控生产过程，及时发现并纠正质量问题。
数智化时代的质量提升
在数智化时代，质量提升的方式和手段也发生了变化。广义的质量问题不仅涉及产品本身，还包括用户体验、服务质量等多个维度。
内部数据的利用
企业可以通过分析内部数据，促进产品质量的提升。例如，中国航天在质量管理中，将数据采集与标准制定相结合，通过数据分析降低因人为因素导致的质量问题。
外部数据的应用
外部数据的收集与分析可以帮助企业更好地理解用户需求与体验。一汽集团通过数智化手段提升用户体验，建立消费者画像，驱动用户体验的评估与提升，从而实现质量的全面提升。
人工智能的底层原理与应用
人工智能在质量管理中的应用正日益广泛，其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是通过知识的转移与固化，使得企业在质量管理中形成系统性的知识体系；而知识抽取则是通过对大量数据的分析，提取出与质量相关的知识，指导企业的质量决策。
人工智能的六大底层套路
- X-Y pairs：通过知识抽取，形成数据与质量之间的关联。
- Y→X：利用生成模型，推导出影响质量的关键因素。
- X1-X2 pairs：进行推荐匹配，提升产品的用户满意度。
- X only：聚类算法帮助企业识别不同品质产品的特征。
- Y only：超越人类的智能分析，发现潜在的质量问题。
- Dot & Line：构建知识图谱，全面了解产品质量的影响因素。
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，企业在质量管理中的角色也在发生变化。将传统的“备货型”转变为“订货型”的供应链管理，将大幅提升产品质量和用户体验。
从“标品”向“定制化”的转变
AI技术的应用使得企业能够实现产品的个性化定制，满足不同用户的需求。通过自动化研发与设计，企业可以加速产品的市场响应速度，进而提升产品质量。
从“人工流水线”向“机器自动化”的转变
在生产过程中，重点设备的故障预测、易耗品的寿命预测等领域，AI技术的应用将极大提高生产效率和产品质量。例如，西门子在焊接缺陷诊断项目中，通过智能化技术实现了生产线的质量监控。
总结与展望
质量问题的分析不仅仅是对现象的描述，更是对数据的深度挖掘与智能化应用。在数字化转型与数智化时代的背景下，企业需要不断更新自身的质量管理观念，运用数据思维和人工智能技术来提升产品质量，创造更大的市场价值。
通过本次培训课程的学习，制造业的质量总监和管理者们将能够掌握一套系统的思维框架，将数字化技术与质量管理相结合，推动企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来，质量管理将不仅仅是一个部门的职责，而是全员参与的系统工程，只有这样，企业才能在数智化时代中实现可持续发展。
在这一过程中，企业应重视数据的收集与分析，了解外部市场的变化，利用AI技术实现生产与质量的智能化管理。通过不断的探索与实践，质量问题的终局展望将不再是遥不可及的梦想，而是可以实现的目标。
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王明哲
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