数智化思维助力企业数字转型新机遇

数智化思维：引领数字化转型与质量提升的新时代

在当今快速发展的数字经济时代，数智化思维正在成为企业转型和提升质量的关键驱动力。数字化转型的过程不仅是技术的迭代，更是思维方式的深刻变革。本文将结合最新的培训课程内容，深入探讨数智化思维如何在产品质量提升和数字化转型中发挥重要作用。

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。

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数字化的顶层思维

数字化的概念已经深入人心，它不仅仅是将传统的业务流程数字化，更是通过数字化实现业务与信息技术的深度融合。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有效利用。

• 数字化转型的三个必经阶段：
  • Digitization（无纸化）：通过电子化手段替代传统纸质流程，提高信息流转效率。
  • Digitalization（高效化）：利用数字工具优化业务流程，提升工作效率。
  • Digital Transformation（无人化）：通过智能化手段实现自动化管理，减少人工干预，提高生产效率。
• 数字化顶层思维框架：
  • 精益思维：识别数字化切入点，优化业务流程。
  • 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率。
  • 数据思维：让数据创造价值，展望数字化转型的未来。

在这一过程中，企业需要不断关注数字化基础设施与数据应用的建设。例如，谷歌的云计算技术和华为的5G技术为企业的数字化转型提供了强有力的支持。通过对数据的有效利用，企业不仅能提高效率，还能为用户提供更好的体验。

数智化时代的质量提升

在数字化转型的背景下，产品质量的提升也面临着新的机遇与挑战。传统的质量管理方法已经无法满足现代制造业的需求，企业需要运用数智化思维来重新定义质量的概念。

• 质量概念的广义定义：产品质量不仅仅是合格与否，更应该包括用户体验、服务质量等多维度的考量。
• 内部数据的利用：通过采集和分析内部数据，企业可以识别质量问题的根源，建立标准，形成有效的质量管理体系。
• 外部数据的应用：打通全域数据，建立消费者画像，利用大数据提升用户体验，增强客户满意度。

例如，中国航天的质量管理经验表明，通过数据采集和分析，能够有效降低质量问题的发生率。而一汽集团通过数智化手段提升用户体验，成功实现了市场竞争力的提升。

智能化的底层原理

人工智能的快速发展为质量提升带来了新的可能。理解人工智能的底层原理，对于企业有效实施数字化转型至关重要。

• 人工智能的两大底层原理：
  • 逻辑固化：通过数据训练模型，使机器能够自动推理。
  • 知识抽取：从大量数据中提取有价值的信息，提升决策能力。
• 人工智能的六大底层套路：
  • X-Y pairs：知识抽取。
  • Y→X：生成一切。
  • X1-X2 pairs：推荐与匹配。
  • X only：聚类与分类。
  • Y only：超越人类的能力。
  • Dot & Line：构建知识图谱。

通过这些原理，企业能够建立起更加智能的生产和管理系统。例如，百度的智能客服和谷歌的药物预测系统都体现了人工智能在实际应用中的巨大潜力。

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进步，企业在质量管理和生产流程中也迎来了变革的契机。在这种背景下，如何从“备货型”向“订货型”转变，成为企业亟待解决的问题。

• AI销量/需求预测：通过精准的需求预测，企业能够优化库存管理，降低成本。
• 从“标品”向“定制化”转变：借助AI技术实现个性化生产，提高客户满意度。
• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：利用智能设备进行生产，提高效率与安全性。

例如，某著名汽车品牌通过AI技术实现销量预测，显著提升了市场反应速度。而在仓储管理方面，亚马逊和京东的仓储机器人对比展示了智能化技术在提升效率方面的优势。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在数智化思维的指导下，企业可以通过工作坊等形式，探索质量提升的新方案。通过头脑风暴、数据分析等方式，企业能够识别痛点问题，形成可行的解决方案。

• 痛点问题识别：通过集思广益，列出当前质量管理中的痛点。
• 数据准备阶段的可行性分析：对数字化项目进行机理与数据的关联性分析，确保项目的实施基础。
• 数据使用阶段的可行性收敛：识别可以成为AI“师傅”的数据专家，为项目提供支持。
• 行政可行性收敛：分析项目的横向与纵向可行性，确保方案的落地实施。

在这一过程中，团队的合作与互动至关重要。通过对抗式的分组讨论，参与者不仅能够充分展示各自的方案，还能够从其他组的反馈中得到启发，优化自己的思路。

总结

数智化思维不仅是企业数字化转型的必然选择，更是提升产品质量的有效路径。在这个过程中，企业需要从顶层设计入手，充分利用人工智能和大数据等先进技术，不断优化生产管理流程。同时，通过团队的共同努力和创新思维，企业能够在竞争激烈的市场中保持领先地位。只有这样，企业才能在未来的数字经济中立于不败之地，迎接更加美好的明天。