信息化建设与数字化转型
在当今快速发展的社会背景下，信息化建设已经成为各行各业转型升级的重要推动力。特别是制造业，面临着激烈的市场竞争和日益复杂的质量管理挑战，数字化转型的必要性愈发显著。本文将结合培训课程内容，深入探讨信息化建设的各个方面，帮助企业在数字化转型过程中实现产品质量的全面提升。
【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。
数字化的顶层思维
数字化转型不仅仅是技术的升级，更是业务流程和管理模式的深刻变革。根据《十四五规划》，数字经济是未来发展的重要驱动力，而数字化转型则是实现这一目标的关键。数字化的核心在于精准的数据管理和有效的信息流转。
- 数字化概念导入：数字经济的发展已经成为全球经济的重要组成部分，企业必须认识到数字化转型的紧迫性。
- 数字化顶层思维框架：通过精益思维、编程思维和数据思维，企业可以更清晰地识别数字化转型的切入点，提升转型成功率。
- 关注数字化技术：基础设施建设是数字化转型的基石，企业需要重视云计算、5G等核心技术的应用。
- 数字化转型的阶段：企业在转型过程中需经历三个必经阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。
数智化时代的质量提升
在数智化时代，质量管理不再是单纯的检测和控制，而是通过数据驱动的全面提升。企业需要从内部和外部两个维度来促进产品质量的提升。
- 内部数据的使用：企业可以通过标准化流程和数据收集，减少因人为因素导致的质量问题。以中国航天的质量管理为例，他们通过严密的数据分析和标准建立，显著降低了质量缺陷的发生率。
- 外部数据的应用：通过大数据技术，企业能够更好地了解用户需求，建立消费者画像，进而提升用户体验。一汽集团的数智化用户体验提升案例就很好地展示了这一点。
智能化的底层原理
人工智能的迅速发展为企业的数字化转型提供了强有力的支持。理解人工智能的底层原理和应用套路，对于推动质量提升至关重要。
- 人工智能的底层原理：包括逻辑固化和知识抽取，帮助企业在复杂的业务场景中快速学习和适应。
- 人工智能的六大套路：如X-Y对、聚类算法等，为企业提供了多种数据处理和分析的手段。
- 人工智能的落地方法：通过数据驱动和价值驱动，企业能够有效提升生产效率和产品质量。
AI技术加持下的质量问题终局展望
随着AI技术的不断进步，企业在质量管理方面的模式也将发生根本性的变化。展望未来，企业需要从多维度进行转型，以适应市场的变化。
- 备货型向订货型的转变：通过AI销量预测，企业可以更精准地管理库存，避免过剩或不足的情况。
- 标品向定制化的转变：AI技术的应用使得企业能够更好地进行产品研发和设计，满足个性化需求。
- 人工流水线向机器自动化的转变：通过故障预测、寿命预测等技术，企业能够实现生产过程的智能化管理。
运用数智化思维，研讨质量提升新方案
在数字化转型过程中，企业不仅要关注技术的应用，更要结合自身实际，灵活运用数智化思维，制定切实可行的质量提升方案。
- 头脑风暴与痛点分析：通过团队讨论，识别当前质量管理中的痛点，制定优先级。
- 数据准备阶段的可行性分析：明确数据的关联性和质量，确保后续分析的有效性。
- 行政可行性分析：从横向和纵向两个维度评估方案的可行性，确保各部门协调配合。
- 方案展示与讨论：通过小组对抗的形式，提升团队的参与感与创造力。
总结
信息化建设是实现数字化转型的基础，而数字化转型又是提升产品质量的重要途径。通过掌握数字化顶层思维、数智化思维以及人工智能的底层原理，企业能够在激烈的市场竞争中保持优势。未来，随着技术的发展，企业在质量管理方面将迎来更多的挑战与机遇。我们必须不断探索与实践，以推动质量管理的数字化、智能化转型。
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