信息化建设在数字化转型中的重要性
随着信息技术的飞速发展，数字化转型已成为各行各业的必然趋势。企业在这一过程中，信息化建设不仅是技术层面的调整，更是管理思维和运营模式的深度变革。通过有效的信息化建设，企业能够提升产品质量、优化用户体验、增强竞争优势。因此，全面理解信息化建设的意义和实施路径，对于制造业的中高层管理者尤为重要。
【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。
数字化转型的三大阶段
数字化转型并不是一蹴而就的过程，而是经历了多个阶段。企业在进行信息化建设时，必须清晰地认识到这三个阶段的特征和关键技术。
- Digitization（无纸化）：这一阶段的主要目标是将传统的纸质文档转化为数字形式，降低信息流转的成本，提高工作效率。
- Digitalization（高效化）：在此阶段，企业开始利用数字技术优化现有的流程，提升整体运营效率，达到降本增效的目的。
- Digital Transformation（无人化）：最终阶段是通过全面数字化实现无人化管理，利用人工智能等新技术实现自动化和智能化的运营模式。
这三个阶段的清晰划分，不仅帮助企业识别出自身在转型过程中的位置，还能为信息化建设提供明确的方向。
数字化技术的基础设施
在进行信息化建设时，基础设施的搭建是关键的一步。企业需要解除计算机的能力封印，充分利用云计算、物联网等现代信息技术，以提升信息处理和存储能力。
- 云计算：通过云计算，企业能够实现数据的集中存储与管理，降低IT投资成本。
- 5G技术：5G网络的快速普及为企业提供了更高的网络带宽，支持更大规模的数据传输与实时分析。
- 大数据分析：通过大数据技术，企业能够更好地理解市场需求和用户行为，进而优化产品设计和服务。
基础设施的完善，不仅是信息化建设的基础，更是企业未来发展的动力源泉。
数智化时代的质量提升
在数字化转型的背景下，如何利用信息化建设实现产品质量的提升，是制造业管理者需要面对的重要课题。质量提升不仅关乎产品本身，更与用户体验密切相关。
内部数据的有效利用
企业可以通过内部数据的采集与分析，来促进产品质量的提升。墨菲定律指出，质量问题的根源往往是人定责任，因此，建立标准化的质量管理体系显得尤为重要。
外部数据的整合
利用外部数据，可以有效提升用户体验。通过大数据技术，企业能够打通全域数据，建立消费者画像，从而根据用户需求进行针对性的优化和调整。
例如，一汽集团通过数智化手段提升了用户体验，实现了更精准的市场定位和产品设计，这是外部数据价值的充分体现。
人工智能在信息化建设中的应用
人工智能技术的引入，不仅提升了信息化建设的层次，也为质量提升提供了新的解决方案。理解人工智能的底层原理和套路，对于企业的管理者来说，具有重要的指导意义。
人工智能的底层原理
- 逻辑固化：通过对历史数据的学习，人工智能能够固化逻辑，从而在相似情境下做出判断。
- 知识抽取：通过对数据的分析，提取出有价值的知识，从而为决策提供支持。
人工智能的应用案例
在实际应用中，人工智能展现出了强大的潜力。例如，百度的智能客服系统通过自然语言处理技术，实现了对用户咨询的智能回复，大大提升了客户满意度。同时，谷歌的药物预测系统也利用人工智能技术，推动了医药行业的进步。
质量问题的终局展望
随着人工智能技术的不断进步，质量问题的解决方案也在不断演变。企业应当从“备货型”向“订货型”转变，利用AI技术进行销量和需求预测，以实现更高效的库存管理。
- 供应商智慧管理：通过AI技术，企业可以更智能地选择和管理供应商，提高供应链的整体效率。
- 仓库智慧管理：智能化的仓储系统可以降低人力成本，提高货物管理的精度。
在这一过程中，信息化建设不仅是技术的应用，更是企业战略思维的升华。企业需要以数字化思维为导向，重视数据的应用，通过技术的融合，推动质量的持续提升。
总结与展望
信息化建设在数字化转型中的重要性不可忽视。通过数字化的顶层思维、数智化的质量提升、人工智能的深度应用，企业能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来，随着科技的发展，信息化建设将不断深化，企业也将迎来一个全新的发展阶段。管理者需要保持敏锐的洞察力，积极拥抱变化，利用信息化建设提升核心竞争力，实现可持续发展。
通过本次培训课程，制造业的中高层管理者们将能够掌握一套完整的思维框架，理解数字化技术的应用，推动企业在信息化建设方面的深入发展。这不仅是提升产品质量的要求，更是企业实现长期成功的必要条件。
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王明哲
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