数智化思维助力企业数字转型与创新发展

数智化思维：引领制造业质量提升的新路径

在这个信息技术飞速发展的时代，数字化转型已成为各行各业的迫切需求。尤其是在制造业领域，如何有效利用数智化思维，推动质量提升，已成为管理者们亟需解决的问题。本文将结合数智化思维相关培训课程，深入探讨数字化转型的顶层思维、质量提升的方法以及人工智能在其中的应用，帮助制造业的中高层管理者更好地理解和运用这一思维框架。

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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数字化转型的顶层思维

数字化转型并不仅仅是技术的应用，更是思维方式的变革。根据《十四五规划》，数字经济的核心是数字化转型及数据要素的有效利用。在这一过程中，数字化不仅涉及业务的优化，还需要与IT系统的深度融合。

数字化的核心概念

• 数字化转型：是将传统业务通过数字技术进行重构和优化的过程。
• 数据要素：强调数据在企业运营中的核心地位，如何通过数据驱动决策成为关键。

在数字化转型的过程中，管理者需要掌握以下三种思维框架，以有效推动转型进程：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，提高效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：通过数据分析，提取价值，推动企业的数字化转型。

数智化思维与质量提升

数智化思维不仅可以助力企业的数字化转型，也为质量提升提供了新的视角。质量问题的根源往往是管理流程中的不完善，而数智化思维能够帮助企业从多个维度解决这些问题。

内部数据的利用

墨菲定律指出，“如果事情有可能出错，它就一定会出错”。在质量管理中，内部数据的有效利用可以帮助企业识别潜在的问题。通过建立标准和规范，采集数据并弱化人为因素，企业可以从根本上提升产品质量。

以中国航天为例，其质量管理体系通过数据监控和分析，有效降低了质量问题的发生率，提升了产品的可靠性。

外部数据的利用

除了内部数据，外部数据的收集和分析同样重要。通过打通全域数据，企业可以建立消费者画像，从而提高用户体验。数据驱动的用户体验评估可以帮助企业更好地理解市场需求，进而提升产品质量。

例如，一汽集团通过数智化手段提升用户体验，得到了良好的市场反馈，展示了外部数据在质量提升中的重要作用。

人工智能在质量提升中的应用

随着人工智能技术的不断发展，其在制造业质量管理中的应用也逐渐成为一种趋势。人工智能的底层原理包括逻辑固化和知识抽取，这为企业的质量问题提供了新的解决方案。

人工智能的底层原理

• 逻辑固化：通过对历史数据的分析，建立模型，使之能够在生产过程中自动调整。
• 知识抽取：通过对专家经验的总结，形成知识库，从而提升产品质量。

例如，预测男生是否会受到女生欢迎的案例，通过模型的建立，实现了对数据的深入挖掘。这种技术同样适用于产品质量的预测与控制。

智能化落地的六步法

在实际应用中，人工智能的落地并非一蹴而就。企业需要遵循以下六个步骤，以确保智能化技术的有效应用：

• 价值驱动和数据驱动：明确推动项目的核心价值，以及所需的数据支持。
• 机器学习与数据模型：建立合理的数据模型，以确保数据的有效性。
• 行业专家与客观事实：结合行业专家的经验与客观事实，确保项目的可行性。

通过以上步骤，企业可以在质量管理上实现质的飞跃。例如，通过大数据和深度学习的结合，实现了产线良品率的提升和故障预测的准确性。

展望AI技术加持下的质量问题终局

展望未来，人工智能技术将深刻改变制造业的质量管理方式。从“备货型”向“订货型”的转变是AI推动的一大趋势。在这一过程中，AI的销量预测、供应商智慧管理和仓库智慧管理都将发挥重要作用。

从“标品”向“定制化”的转变

在用户需求日益个性化的背景下，AI的自动化研发和智能排产将成为制造业的必然选择。通过精准的市场分析和用户画像，企业可以实现产品的定制化生产。

从“人工流水线”向“机器自动化”的转变

随着技术的进步，生产线的自动化将是提升生产效率的重要手段。重点设备故障预测和易耗品寿命预测将帮助企业在生产过程中实现更高的安全性和效率。AI智能质量检测技术的应用，也将大幅提升产品质量的可控性。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在实际应用中，运用数智化思维研讨质量提升的新方案，管理者需要遵循一定的流程。首先进行痛点问题的罗列和排序，接着在数据准备阶段分析数字化项目的可行性。

在数据使用阶段，管理者需要明确谁可以成为AI的“师傅”，并评估能否请得起这个“师傅”。同时，行政可行性分析也是不可或缺的一部分，以确保项目的顺利推进。

通过这种系统化的研讨方式，企业能够有效识别质量提升的关键问题，并形成可行的解决方案。

结语

在数智化思维的指导下，制造业的质量管理将迎来新的机遇与挑战。通过系统化的思维框架，企业不仅能够提升产品质量，还能在激烈的市场竞争中占据主动。对于中高层管理者而言，掌握数智化思维，积极推动数字化转型，将是推动企业可持续发展的关键所在。