信息化建设的新时代：数字化转型与质量提升
随着信息技术的迅猛发展，信息化建设已成为各行各业不可或缺的一部分。尤其是在制造业，数字化转型不仅是提高生产效率的手段，更是提升产品质量、增强市场竞争力的关键所在。本文将围绕“信息化建设”这一主题，结合相关培训课程内容，探讨数字化转型对产品质量提升的影响，以及如何在智能化时代下实现质量的全面提升。
【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。
数字化转型的顶层思维
数字化转型并非一蹴而就，而是需要系统性的顶层设计。在这一过程中，我们需要明白数字经济的核心是数字化转型和数据要素的深度融合。数字化转型的本质是将业务与IT系统进行深入融合，以实现信息的高效流动和决策的快速响应。
- 精益思维：通过梳理业务，发现数字化入手点，提升运营效率。
- 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：让数据发挥更大价值，展望数字化转型的终局。
在数字化转型的过程中，各企业应关注基础设施建设，以解除计算机能力的封印，同时加强数据应用，从“搬金砖”转变为“挖金矿”。这些都是实现数字化转型的基础。
数字化转型的三个必经阶段
在推进数字化转型时，每个企业都必须经历以下三个阶段：
- Digitization（无纸化）：将传统的纸质信息转化为数字信息。
- Digitalization（高效化）：利用数字技术提升流程效率。
- Digital Transformation（无人化）：实现高度自动化，最终达到无人化的目标。
在每个阶段中，企业需要关注关键技术的应用，确保数字化转型的顺利进行。比如，人员绩效智能评估系统就是一个成功的案例，它通过数据分析帮助企业优化人员管理，提高工作效率。
数智化时代的质量提升
在数智化时代，质量管理的理念也发生了巨大变化。传统的质量管理往往依赖于人工检查和经验，而现代的质量管理则更注重数据的应用和智能化的手段。
内部数据促进产品质量提升
墨菲定律告诉我们，质量问题的根源在于人定责任。因此，在管理过程中，企业应建立标准化的流程，通过数据采集来弱化人为因素的影响。中国航天的质量管理实践表明，良好的数据管理和分析能力能够有效提升产品质量。
外部数据促进用户体验质量提升
在用户体验方面，企业需要打通全域数据，建立消费者画像，通过数据驱动的方式评估和提升用户体验。一汽集团的案例显示，通过数智化手段，企业能够显著提升用户的整体满意度，从而提升产品的市场竞争力。
智能化的底层原理
在实现智能化的过程中，人工智能的底层原理是关键。以下是人工智能的两个基础原理：
- 逻辑固化：通过“师傅教徒弟”的方式，固化知识。
- 知识抽取：通过“师傅带徒弟”的方式，提取有价值的信息。
此外，人工智能的六大底层套路为企业提供了丰富的应用场景，包括知识图谱、推荐系统、聚类算法等，这些技术能够帮助企业在复杂的数据环境中找到最优解。
AI技术加持下的质量问题终局展望
在人工智能技术的加持下，企业的质量管理和生产流程将迎来根本性的转变。AI销量和需求预测将帮助企业从传统的“备货型”向更具灵活性的“订货型”转变。同时，智能化的研发和设计将推动产品的个性化和定制化发展。
- 重点设备故障预测：通过数据分析，提前识别设备故障，降低停机时间。
- 智能质量检测：运用AI技术实现生产线的智能监控，确保产品质量。
例如，西门子的焊接缺陷诊断项目和大型生产设备的预测性维护项目，都展示了AI技术在质量管理中的巨大潜力。
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，企业需要运用数智化思维，进行系统的质量提升方案研讨。通过痛点问题的罗列和排序，企业能够明确改进的方向和重点。
- 数据准备阶段：分析数字化项目的数据质量和关联性。
- 数据使用阶段：明确谁可以成为AI的“师傅”，以及如何进行有效的合作。
- 行政可行性分析：确保在横向和纵向上都能有效推进数字化项目。
在方案展示阶段，各组需面对来自行业专家的挑战，通过专业的可行性分析，提升方案的有效性和可实施性。
结论
信息化建设是制造业转型升级的重要驱动力。在数字化转型的过程中，企业需要明确顶层设计，注重数据的应用和智能化手段的融合，从而实现产品质量的全面提升。随着人工智能技术的不断发展，未来的质量管理将更加高效和智能，企业只有不断适应这一变化，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
通过系统的培训和实践，制造业的中高层管理者能够掌握信息化建设的核心要素，推动企业的数字化转型，为实现更高质量的产品和服务贡献力量。
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王明哲
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