数智化思维：引领未来商业创新的关键理念

数智化思维：数字化转型与质量提升的未来

在当今快速发展的科技时代，数字化转型已成为企业生存和发展的重要驱动力。随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断进步，企业面临着前所未有的机遇和挑战。数智化思维，作为一种新兴的思维框架，能够帮助企业更好地应对这些变化，实现质量提升和创新发展。本文将结合培训课程内容，深入探讨数智化思维的内涵及其在企业数字化转型中的应用。

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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数字化转型的顶层思维

数字化转型不仅是技术的升级，更是业务和IT的深度融合。在这一过程中，顶层思维显得尤为重要。数字化的概念可以从国家的十四五规划中得到明确的阐述，数字经济的核心是数字化转型和数据要素的有效利用。企业在进行数字化转型时，必须具备以下几个方面的思维框架：

• 精益思维：通过对业务流程的梳理，发现数字化的切入点，提升运营效率。
• 编程思维：理解计算机语言，增强数字化项目的成功率，使技术应用更为顺畅。
• 数据思维：让数据发挥其最大的价值，展望数字化转型的未来。

通过这些思维框架的应用，企业能够更加高效地识别数字化转型中的关键技术和决胜技术，从而实现更高的市场竞争力。

数字化转型的必经阶段

数字化转型通常经历三个主要阶段：

• Digitization（无纸化）：将传统的纸质流程转化为数字化流程，减少纸张使用，提升信息处理效率。
• Digitalization（高效化）：通过技术手段优化业务流程，实现资源的高效配置。
• Digital Transformation（无人化）：实现业务的高度自动化和智能化。

每个阶段都有其关键技术支持，企业需要根据自身的实际情况，选择适合的技术路径来推动转型进程。

数智化时代的质量提升

质量是企业竞争力的重要体现。在数智化时代，企业需要重新定义质量的概念，并探索新的质量提升方法。

内部数据的利用

通过对内部数据的分析，企业可以有效促进产品质量的提升。例如，中国航天在质量管理中，通过建立标准和采集数据，逐步弱化人为因素的影响，确保产品质量的稳定性。

外部数据的整合

在当今大数据时代，外部数据的整合同样重要。通过打通全域数据，建立消费者画像，企业能够更好地评估用户体验，从而提升产品的市场满意度。一汽集团通过数智化手段提升用户体验的案例，充分展示了外部数据在质量提升中的重要性。

人工智能的底层原理

人工智能的发展离不开其底层原理的支撑。理解人工智能的两大底层原理对于推动企业的数智化转型具有重要意义：

• 逻辑固化：指的是通过建立知识图谱，将师傅的经验传承给徒弟，形成系统化的知识管理。
• 知识抽取：通过学习和分析，提取出有价值的信息和模式，帮助企业进行决策。

这两大原理的结合使得企业能够在复杂的环境中，快速适应变化，提升决策的科学性和有效性。

人工智能的六大底层套路

在实际应用中，人工智能有六大底层套路，这些套路可以帮助企业更好地实现智能化转型：

• X-Y pairs：知识抽取，通过数据对比分析，提取有价值的信息。
• Y→X：生成万物，通过生成模型进行产品设计和创新。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，通过用户行为数据进行个性化推荐。
• X only：聚类算法，将相似数据进行归类，发现潜在市场。
• Y only：超越人类，利用AI的计算能力进行复杂问题的解决。
• Dot & Line：知识图谱，通过图谱的方式将知识进行可视化，提升知识的传递效率。

这些套路为企业在数字化转型中提供了多种解决方案，有助于提升企业的整体竞争力。

AI技术对质量问题的终局展望

在AI技术的加持下，企业的质量管理和产品研发将迎来新的突破。未来，企业可以从以下几个方面进行转变：

从“备货型”向“订货型”转变

AI技术的应用能够实现精准的销量和需求预测，帮助企业更好地管理供应链，优化库存。例如，某著名汽车品牌通过AI进行销量预测，显著提高了供应链的效率。

从“标品”向“定制化”转变

AI在研发和设计中的应用，能够实现产品的自动化研发和智能排产，满足个性化市场需求。这一转变不仅提升了产品的竞争力，也增强了客户的满意度。

从“人工流水线”向“机器自动化”转变

通过重点设备故障预测和AI智能质量检测，企业可以实现生产过程的全面自动化，降低人工成本，同时提高生产效率。例如，西门子在焊接缺陷诊断项目中应用AI技术，取得了显著的成效。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在数字化转型的过程中，企业需要运用数智化思维，开展针对性的研讨和创新。通过工作坊的方式，企业可以进行头脑风暴，识别痛点问题，制定可行的数字化项目方案。

• 痛点问题罗列：通过团队讨论，识别出当前在质量管理中存在的痛点。
• 数据准备阶段：分析项目的机理和数据的关联性，确保数据的质量。
• 方案展示及讨论：通过分组对抗的形式，提升团队合作和创新能力。

这种研讨形式不仅能够激发团队的创造力，还能通过实际案例的分享，帮助企业更好地理解和应用数智化思维。

结论

数智化思维为企业的数字化转型提供了新的视角和方法。通过合理运用数字化技术和人工智能，企业能够在提升产品质量的同时，实现更高水平的创新。面对未来，企业应积极拥抱数智化思维，抓住数字化转型带来的机遇，推动自身的持续发展与进步。