数智化思维助力企业数字转型与创新发展

数智化思维：引领质量提升的新路径

在当今数字转型的浪潮中，数智化思维正逐渐成为各行业，尤其是制造业实现质量提升的核心驱动力。通过将数字技术与智能化应用相结合，企业能够更高效地解决生产过程中的质量问题，提升产品竞争力，满足市场日益增长的个性化需求。本文将深入探讨数智化思维的概念、如何实现数字化转型、质量提升的策略以及未来趋势。

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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一、数智化思维的内涵与重要性

数智化思维是指在数字化转型背景下，运用数字技术与智能化手段对传统管理和决策流程进行创新的思维方式。这种思维不仅关注技术的应用，更强调数据的价值和智能化的决策能力。通过数智化思维，企业可以打破信息孤岛，实现数据的共享与整合，进而提升运营效率和产品质量。

• 提高决策效率：通过数据分析和智能算法，企业能够迅速获取市场变化的信息，从而做出及时的决策。
• 优化资源配置：数智化思维帮助企业精准识别资源的使用效率，优化生产过程，降低成本。
• 增强客户体验：通过深度分析用户数据，企业可以更好地理解客户需求，提升产品的个性化和定制化服务。
• 推动创新发展：数智化思维鼓励企业探索新的商业模式和技术应用，提升市场竞争力。

二、数字化转型的框架与阶段

数字化转型是企业在面临市场变化和技术进步时，进行的一次全方位的转型。根据课程内容，数字化转型可以分为三个必经阶段：

• Digitization（数字化）：这一阶段主要是将传统业务流程进行无纸化处理，通过数字技术实现信息的电子化。
• Digitalization（高效化）：在此阶段，企业通过优化业务流程，提高运营效率，运用信息技术实现流程自动化。
• Digital Transformation（无人化）：最终，企业将实现全方位的无人化管理，借助人工智能和大数据分析，实现智能决策。

在这三个阶段中，每个阶段都有其关键技术和决胜因素。例如，在数字化阶段，企业需要关注信息化建设；在数字化阶段，智能化工具的应用将成为关键；而在数字转型阶段，则需要通过人工智能的深度学习与数据挖掘，实现组织的智能化运作。

三、数智化思维下的质量提升策略

质量是企业生存和发展的基石。在数智化时代，企业如何通过数字技术和智能化手段提升产品质量，成为各大制造企业关注的焦点。

1. 内部数据的利用

企业在质量管理中，首先需要充分利用内部数据。通过建立标准化数据管理体系，企业可以有效监控生产过程中的质量问题。墨菲定律提醒我们，质量问题的根源往往与人为因素密切相关，因此，企业应着力于对数据的采集和分析，从而降低人为失误的可能性。

• 案例分析：中国航天在其质量管理中，运用数据分析手段，监控产品的每个生产环节，有效减少了质量问题的发生。

2. 外部数据的整合

在提升用户体验方面，企业还需注重外部数据的利用。借助“大数据”技术，企业可以打通用户的全域数据，建立精准的消费者画像。通过数据驱动的用户体验评估，企业能够深入了解用户需求，提升产品的用户体验质量。

• 案例分析：一汽集团通过数智化手段，提升了用户体验，进一步增强了品牌的市场竞争力。

四、智能化的底层原理及其应用

智能化的底层原理是数智化思维的重要组成部分。人工智能的应用为企业的质量提升提供了新的可能性。通过理解人工智能的两大底层原理——逻辑固化和知识抽取，企业可以更有效地实施智能化管理。

• 逻辑固化：通过将专家的经验和逻辑固化为规则，帮助新员工快速上手。
• 知识抽取：利用数据分析工具，从大量数据中提取出有价值的信息，辅助决策。

此外，人工智能的六大底层套路，如推荐匹配、聚类算法等，能够在产品质量检测、生产流程优化等方面发挥重要作用。例如，百度智能客服和谷歌药物预测系统等应用，展现了智能化技术在质量管理中的广泛应用潜力。

五、数智化思维的未来展望

未来，数智化思维在质量提升中的应用将越来越广泛。企业将从“备货型”向“订货型”转变，通过AI进行销量和需求预测，推动供应链的智慧管理。同时，企业还将从“标品”向“定制化”转型，实现产品的个性化开发。

• 案例分析：某著名汽车品牌利用AI进行销量预测，成功实现了个性化生产。

随着技术的进一步发展，企业将逐步实现从“人工流水线”向“机器自动化”的转变。通过重点设备的故障预测、易耗品的寿命预测等，企业将大幅提升生产效率，降低生产成本。

六、运用数智化思维研讨质量提升新方案

在实际操作中，数智化思维不仅是一种理念，更是一种实践。通过组织工作坊，企业可以引导团队进行头脑风暴，识别痛点问题，制定可行的质量提升方案。在这一过程中，数据准备和使用阶段的可行性分析至关重要，企业需要明确谁可以成为“师傅”，并确保能够请得起这个“师傅”。

此外，行政可行性也需要考虑，企业应进行横向和纵向的行政跨越分析，以确保方案的可行性和实施效果。最后，通过方案展示及讨论，企业能够不断优化质量提升策略，提升行业竞争力。

结语

数智化思维为制造业质量提升提供了新的视角和路径。通过数字技术与智能化手段的结合，企业不仅能够提升产品质量，还能在市场竞争中占据有利位置。在未来的发展中，积极拥抱数智化思维，将是每个企业不可或缺的策略选择。