数智化思维：推动企业数字转型的新动力

数智化思维：引领数字化转型的全新视角

在当今快速发展的数字经济时代，企业面临着前所未有的挑战与机遇。数智化思维作为一种新兴的思维模式，正成为数字化转型的重要指导原则。通过掌握数智化思维，企业能够更有效地连接数字技术与生产实践，从而提升产品质量、优化用户体验、推动业务增长。

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

数字化的顶层思维是实现数字化转型的基础。数字化不仅仅是技术的应用，更是业务与IT深度融合的过程。在“十四五”规划中，数字经济被视为推动经济高质量发展的核心动力。数字化转型需要关注的关键在于如何将各种数字技术有效整合，形成一个完整的数字化生态系统。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的入手点，确保每一个改进都能产生显著的业务价值。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升项目的成功率，使得企业在数字化转型中更具灵活性。
• 数据思维：通过数据驱动决策，使得企业在竞争中始终保持前瞻性。

在数字化转型的过程中，企业需要不断创新思维方式，以适应不断变化的市场需求。通过精益思维的应用，企业能够识别出流程中的瓶颈，并通过数字化手段进行优化。编程思维的引入，使得企业在数字化项目中的沟通更加顺畅，从而提高项目的成功率。而数据思维则使得企业在决策时更加科学，实现数据的价值最大化。

数智化时代的质量提升

在数智化时代，质量提升不再仅仅依靠传统的质量管理方法，而是需要借助数字化工具和数据分析技术。例如，利用内部数据可以促进产品质量的提升。墨菲定律指出，质量问题的根源在于人，因此企业需要通过建立标准和采集数据来弱化人为因素的影响。

以中国航天为例，其在质量管理方面的成功经验表明，数据驱动的决策可以显著提升产品质量。通过系统化的数据采集与分析，企业能够及时发现潜在的质量问题，并进行有效的整改。

• 利用外部数据提升用户体验：通过建立消费者画像，打通全域数据，企业能够更好地了解用户需求，从而提升用户体验。
• 数据驱动的用户体验评估：通过分析用户反馈和行为数据，企业能够及时调整产品和服务，满足市场需求。

一汽集团的数智化用户体验提升案例展示了这一方法的有效性。通过整合内外部数据，企业能够快速响应市场变化，提供更加个性化的服务。

人工智能的底层原理与应用

人工智能的迅猛发展为数智化思维提供了新的动力。在人工智能的两大底层原理中，逻辑固化和知识抽取是实现智能化的关键。企业可以通过对历史数据的分析，提取出有价值的信息，从而指导未来的决策。

• 逻辑固化：通过模型的训练，企业可以建立起一套规则体系，使得系统能够自动进行判断和决策。
• 知识抽取：通过分析大量数据，企业能够提取出潜在的知识，进而进行优化和创新。

人工智能的六大底层套路，包括知识图谱、聚类算法等，为企业在数智化转型过程中提供了丰富的工具和方法。通过合理应用这些技术，企业能够在产品研发、市场营销等方面实现质的飞跃。

AI技术加持下的质量问题终局展望

随着人工智能技术的不断成熟，企业在质量管理方面的转型也将迎来新的机遇。如何从“备货型”向“订货型”转变，是企业数字化转型的一个重要方向。通过AI销量/需求预测，企业能够更精准地掌握市场动态，优化供应链管理。

• 供应商智慧管理：通过对供应商的智能评估与管理，企业能够有效降低采购成本，提高供应链效率。
• 仓库智慧管理：通过引入智能化仓储系统，企业能够实现更高效的物料管理，降低存储成本。

例如，某著名汽车品牌通过AI技术进行销量预测，成功实现了对市场需求的精准把握，极大地提升了生产效率。此外，企业还可以通过AI加速研发，推动从“标品”向“定制化”的转变。这一转变不仅提升了产品的市场竞争力，也增强了用户的满意度。

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，企业在质量提升方面的创新方案需要结合实际情况进行深入研讨。工作坊的形式可以帮助团队进行头脑风暴，发现潜在的痛点问题，进而制定出切实可行的解决方案。

• 痛点问题罗列：通过团队成员的分享，深入挖掘当前在质量管理中遇到的各种问题。
• 数据准备阶段的可行性：对数字化项目进行机理分析，确保数据的准确性与可靠性。

在方案展示阶段，各小组需要面对来自其他组的挑战，这种形式不仅提升了互动性，也促进了不同观点之间的碰撞，从而激发出更多的创新想法。

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。在这一思维框架下，企业能够更好地整合各类数字技术，提升产品质量，优化用户体验。通过深入理解人工智能的底层原理与应用，企业不仅能够在竞争中脱颖而出，还能在未来的市场环境中占据主动地位。

在数字经济时代，拥抱数智化思维的企业，将能够在变革中把握机遇，实现可持续发展。这不仅是企业自身的转型，也是推动整个行业进步的重要动力。