信息化建设助力企业数字化转型与创新发展

信息化建设：推动数字化转型与质量提升

在当今快速发展的科技环境中，信息化建设已成为各行业提升竞争力的重要手段。随着数字经济的崛起，企业面临着前所未有的机遇与挑战。如何有效地进行数字化转型，尤其是在制造业中提升产品质量，是质量管理者必须面对的核心问题。本篇文章将围绕“信息化建设”的主题，结合相关培训课程内容，探讨数字化转型的思维框架、数智化时代的质量提升、人工智能的底层原理及其实际应用，并展望在人工智能加持下的质量问题终局，以帮助制造业的质量总监和中高层管理者更好地应对未来的挑战。

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。

王明哲 培训咨询

数字化的顶层思维

数字化转型不仅仅是技术的引入，更是企业战略的重塑。从国家的十四五规划来看，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。数字化转型的本质是业务与IT的深入融合，这要求管理者具备顶层思维，能够从全局出发，设计合适的数字化战略。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化入手点。
• 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：让数据产生价值，展望数字化转型的终局。

在数字化转型的过程中，企业需要关注基础设施的建设，以解除计算机能力的封印。同时，要善于利用数据应用，挖掘数据背后的潜在价值。例如，谷歌的云计算和华为的5G技术，都是数字化转型中不可或缺的基础设施。

数字化转型的三个必经阶段

在信息化建设的过程中，企业通常会经历三个必经阶段：

• Digitization（无纸化）：实现文档的电子化，减少纸质材料的使用。
• Digitalization（高效化）：利用数字技术提升业务流程的效率。
• Digital Transformation（无人化）：通过智能化手段实现业务的自动化和无人化。

每个阶段都有其关键技术和数字化的决胜技术，例如，在人员绩效智能评估系统的应用中，企业可以通过数据分析实现更加科学的绩效管理。

数智化时代的质量提升

质量概念的深入理解

在数智化时代，质量不仅仅是产品的合格与否，更是用户体验的综合体现。质量管理者需要不断提升对质量问题的认知，明确广义的质量问题定义与提升方法。例如，居家隔离期间，洗碗的质量提升不仅涉及到清洗的效果，也与用户的感受息息相关。

内部数据对产品质量提升的促进

墨菲定律告诉我们，质量问题的根源在于人，因此建立标准和采集数据是弱化人为因素的有效方法。以中国航天的质量管理为例，其通过严格的数据采集和标准化管理，成功地提高了产品的质量。

外部数据对用户体验质量提升的影响

随着“大数据”概念的兴起，如何打通全域数据，建立消费者画像，成为提升用户体验的重要手段。以一汽集团为例，其通过数智化的数据驱动，成功提升了用户的整体体验。

智能化的底层原理

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。首先，逻辑固化与知识抽取是其核心原理，通过师傅“教”徒弟的方式，逐步形成知识体系。其次，人工智能的六大底层套路，包括X-Ypairs、Y→X、X1-X2 pairs等，都是推动其发展的重要机制。

人工智能的落地实践

在实际应用中，企业需要关注价值驱动与数据驱动的平衡，机器学习并不是简单的“算命”。例如，在生产线的良品率提升、故障预测等项目中，企业通过大数据与深度学习的结合，实现了显著的成效。

AI技术加持下的质量问题终局展望

从备货型向订货型的转变

在AI技术的加持下，企业可以从传统的“备货型”模式转变为“订货型”模式。通过AI销量预测，企业能够更精准地掌控市场需求，从而实现更加合理的库存管理。案例中，某著名汽车品牌通过智能管理，实现了销量预测的精准化。

从标品向定制化的转变

在个性化需求日益增长的今天，AI自动化研发与设计的能力成为了企业竞争的关键。某跨国机械厂商通过AI加速研发，成功推出了一系列符合市场需求的定制化产品。

从人工流水线向机器自动化的转变

重点设备故障预测、易耗品寿命预测等技术的应用，标志着企业在向机器自动化转型的过程中，逐渐实现了生产效率的提升。例如，西门子在焊接缺陷诊断项目中，通过智能化手段，显著提高了生产质量。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在信息化建设的过程中，开展相关的工作坊和头脑风暴活动，可以有效推动质量提升新方案的形成。管理者应以价值为导向，进行痛点问题的罗列与排序，从而找到适合自身企业的解决方案。在数据准备阶段，进行数字化项目的机理分析、数据关联性分析等，确保数据的质量与可用性。

在数据使用阶段，管理者需要思考如何找到合适的AI“师傅”，并确保其能为企业带来价值。在行政可行性方面，进行横向和纵向的行政跨越分析，确保方案的可行性。

总之，信息化建设是一个系统工程，涉及技术、管理、战略等多个层面。通过有效的数字化转型与质量提升，企业将能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。