推动信息化建设助力企业数字转型之路

信息化建设的思维框架与实践探索

在当今数字化时代，信息化建设已成为各行业转型升级的重要驱动力。在制造业，尤其是质量管理领域，信息化建设不仅仅是技术层面的改进，更是思维方式的转变。通过培训课程的学习，我们可以深入理解信息化建设的框架、技术应用以及如何在实际中促进产品质量的提升。本文将围绕信息化建设的主题，结合课程内容，探讨数字化转型的关键要素及其对质量管理的影响。

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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数字化建设的顶层思维

数字化建设的第一步在于建立顶层思维框架。数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效整合。数字化转型不仅意味着业务流程的优化，还包括IT技术的深度融合。在这个过程中，我们需要充分认识到数字化的三个必经阶段：无纸化（Digitization）、高效化（Digitalization）和无人化（Digital Transformation）。每个阶段都有其关键技术及相应的应用案例。

• 无纸化（Digitization）：主要通过信息技术实现传统纸质文档的电子化，减少纸张使用，提高工作效率。
• 高效化（Digitalization）：利用数字技术优化业务流程，提升工作效率与生产力。
• 无人化（Digital Transformation）：通过自动化、人工智能等技术，实现生产与管理的智能化，最终实现无人化操作。

在数字化转型的过程中，企业需要关注基础设施建设和数据应用的提升。例如，云计算和5G技术的应用可以为企业提供更强大的数据处理能力和实时响应能力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

数智化时代的质量提升

在数智化时代，产品质量的提升不仅依赖于内部数据的优化利用，还需要外部数据的有效整合和分析。首先，企业可以通过建立标准化流程和数据采集体系，利用内部数据提高产品质量。例如，中国航天的质量管理案例展示了通过数据驱动质量管理的成功经验。

与此同时，利用外部数据来提升用户体验同样不可忽视。大数据技术的应用能够帮助企业打通全域数据，建立消费者画像，从而实现数据驱动的用户体验评估与提升。一汽集团通过数智化手段提升用户体验的案例，正是对这一理念的生动诠释。

人工智能底层原理与质量管理

在信息化建设中，人工智能的应用越来越广泛。了解人工智能的底层原理是推动质量管理智能化的重要基础。人工智能的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过系统化的学习和训练，让机器能够“教”自己，而知识抽取则是通过数据分析提取有用信息。

• 逻辑固化：通过大量的实例和数据，让机器形成自己的判断能力和决策逻辑。
• 知识抽取：从复杂的数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。

此外，人工智能的六大底层套路，如聚类算法、推荐匹配等，能够有效提升产品质量管理的智能化水平。通过这些技术，企业能够实现对生产过程的实时监控和智能分析，提前预测潜在的质量问题。

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发展，产品质量管理的未来将面临深刻的变革。我们可以展望如何从“备货型”向“订货型”转变，通过AI销量预测和需求预测，优化供应链管理。此外，从“标品”向“定制化”的转变也将成为趋势，企业可以借助AI自动化研发和智能排产，实现个性化产品的快速交付。

在实现无人化的过程中，重点设备的故障预测和易耗品寿命预测将极大提升生产效率。同时，AI智能质量检测技术的应用，可以帮助企业在生产过程中实时监测产品质量，降低不合格产品的出现几率。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

为了更好地实施信息化建设与质量提升，企业需要建立数智化思维的工作坊，采用头脑风暴和团队协作的方式，积极探索质量提升的新方案。在工作坊中，参与者可以通过发散思维识别痛点问题，进而进行方案的可行性分析。通过数据准备阶段的分析，确定数字化项目的机理、数据关联性及数据质量，确保方案的落地实施。

• 痛点问题罗列：通过团队讨论，找出当前质量管理中的痛点问题。
• 数据准备阶段的可行性分析：对项目进行深入分析，确保数据的准确性与有效性。
• 方案展示及讨论：团队间相互评估和挑战，促进方案的优化与完善。

通过这种形式，企业不仅能够充分挖掘数据的潜力，还能够借助团队的智慧，形成一套适合自身的数字化质量管理方案。

结论

信息化建设是推动制造业转型升级的关键因素。通过掌握数字化顶层思维、人工智能底层原理以及数智化思维的有效运用，企业能够在复杂的市场环境中实现产品质量的持续提升。未来，随着数字技术的不断进步，质量管理将迎来更加智能化、自动化的新时代，企业应积极拥抱这一变革，以应对日益激烈的市场竞争。