数智化思维在企业转型中的重要性与应用探讨

数智化思维：数字化转型与质量提升的融合

在当今快速发展的数字经济时代，数智化思维已成为企业进行数字化转型的重要驱动力。通过结合数字技术与智能化手段，企业能够不仅提升产品质量，还能有效提升效率，降低成本，最终实现可持续发展。本文将从多个角度探讨数智化思维的重要性，以及如何利用这一思维框架来促进质量提升。

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

数字化转型已成为企业发展的核心战略，而数字化的顶层思维则是实现这一目标的基础。数字化不仅仅是技术的应用，更是一种业务与IT深度融合的思维方式。在这一过程中，企业需要清晰地认识到数字经济的核心——数字化转型和数据要素。

在数字化思维框架中，精益思维、编程思维和数据思维是三个不可或缺的要素。精益思维能够帮助企业梳理业务流程，识别数字化的切入点；编程思维则使管理者能够理解计算机语言，从而提升数字化项目的成功率；数据思维则强调数据的价值，帮助企业在数字化转型的过程中展望未来发展。

数字化转型的必经阶段

在数字化转型的过程中，企业必须经历三个阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital transformation（无人化）。每个阶段都涉及到不同的关键技术和战略，从而推动产品质量的提升和业务的优化。

• Digitization：这一阶段的重点是消除纸质文档，提升信息流转的效率。
• Digitalization：在这一阶段，企业通过信息技术提高了业务流程的效率，实现了数据的有效应用。
• Digital transformation：最终阶段是实现无人化，通过智能化手段自动化生产和管理。

在这三个阶段中，企业需要关注如何有效应用数字化技术，例如利用云计算、5G技术等，以提升自身的竞争力。

数智化时代的质量提升

在数智化时代，质量提升不仅依赖于内部数据的管理，还需要借助外部数据的分析。通过内部数据，企业可以发现产品质量问题的根源，进而制定出相应的质量提升标准。而外部数据则能够帮助企业更好地理解用户需求，提升用户体验。

例如，中国航天在质量管理方面，通过全面的数据采集和分析，成功实现了质量问题的源头追踪，显著提升了产品的可靠性。

智能化的底层原理

人工智能（AI）作为数智化思维的重要组成部分，其底层原理直接影响到企业的数字化转型。AI的两大底层原理是逻辑固化和知识抽取，这两者共同构成了AI的知识体系，帮助企业在复杂环境中进行智能决策。

• 逻辑固化：通过系统性的逻辑规则，AI能够模拟人类的决策过程。
• 知识抽取：AI通过对大量数据的分析，提取出关键的知识点，帮助企业识别市场趋势和用户需求。

此外，AI的六大底层套路，如知识图谱、推荐系统等，能够有效提升企业在产品设计、市场营销等方面的智能化水平，从而实现质量的持续提升。

AI技术加持下的质量问题终局展望

在AI技术的支持下，企业可以从多个维度进行质量问题的深入分析和解决。例如，从“备货型”向“订货型”的转变，使得企业可以通过AI进行销量预测，提高生产的灵活性和响应速度。

• 供应商智慧管理：通过AI技术，企业能够更好地管理供应商，提高供应链的整体效率。
• 仓库智慧管理：AI可以帮助企业优化库存管理，降低库存成本。

与此同时，AI技术还能够推动产品的定制化进程，从而提升用户的满意度和体验。通过自动化的研发和设计，企业能够快速响应市场变化，实现个性化的生产。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在数智化思维的引导下，企业可以通过工作坊的形式，集思广益，制定出切实可行的质量提升方案。首先，团队可以通过头脑风暴的方式，罗列出当前面临的痛点问题，并进行优先级排序。

接下来，在数据准备阶段，团队需要进行数字化项目的机理分析、数据关联性分析和数据质量分析，确保所使用的数据能够有效支持方案的实施。

在方案展示阶段，各小组可以通过分组对抗的方式，向其他组展示自己的方案，并接受来自其他组成员的挑战和反馈。这种互动形式不仅提升了参与感，也促进了团队之间的合作与交流。

总结

数智化思维为企业的数字化转型提供了全新的视角和方法，通过充分利用数字技术与智能化手段，企业能够在提升产品质量的同时，增强自身的市场竞争力。随着数字经济的不断发展，数智化思维的重要性将愈发凸显，企业需要不断探索和实践，以应对未来的挑战。

数字化转型不是一个简单的过程，而是一个系统性的工程。企业需要在战略层面上明确目标，在实施层面上精细化管理，才能在数字化浪潮中立于不败之地。通过数智化思维的实践，企业不仅能实现质量的提升，更能在激烈的市场竞争中脱颖而出，迎接更加美好的未来。