提升企业竞争力的信息化建设策略解析

信息化建设在数字化转型中的重要性

在当今时代，信息化建设已成为各行各业实现数字化转型的必经之路。尤其是在制造业，信息化不仅是提升产品质量的关键因素，更是企业竞争力提升的重要保障。本文将深入探讨信息化建设的核心理念、实际应用以及未来发展方向，结合培训课程内容，展示如何通过数字化技术实现产品质量的全面提升。

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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一、数字化转型的顶层思维

数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是业务流程的重塑和再造。在《十四五规划》中，数字经济被明确为国家经济发展的核心驱动力。数字化转型的关键在于业务与信息技术的深度融合，这种融合能够帮助企业发现潜在的市场机会和提升运营效率。

1. 数字化的概念导入

数字化是通过信息技术手段，将传统业务流程数字化，进而实现业务的高效化与智能化。数字经济的核心是数据，数据作为新的生产要素，正在重塑各行各业的商业模式。通过数字化转型，企业能够有效提高生产效率、降低成本，并在竞争中取得优势。

2. 数字化顶层思维框架

在数字化转型的过程中，企业需建立一套完整的顶层思维框架。这包括精益思维、编程思维和数据思维。精益思维关注于业务流程的优化，编程思维则帮助企业提升数字化项目的成功率，而数据思维则旨在将数据转化为价值，助力企业的全面数字化转型。

3. 数字化技术基础设施

数字化转型离不开技术基础设施的支持。现代企业需要解除计算机的能力封印，充分利用云计算、5G等技术。例如，谷歌的云计算平台和华为的5G技术，都为企业提供了强大的数据处理和传输能力，助力企业在数字化转型中实现飞跃。

二、数智化时代的质量提升

在快速发展的数智化时代，企业的质量管理也面临着新的挑战和机遇。通过内部和外部数据的结合，企业可以更有效地提升产品质量和用户体验。

1. 质量概念导入

质量不仅仅是产品的基本属性，更是企业竞争力的体现。广义的质量问题包括产品的功能、性能、可靠性等多个方面，而质量提升的方法也不仅限于传统的质量管理手段。

2. 使用内部数据促进质量提升

企业可以通过内部数据分析，识别并解决质量问题。如中国航天的质量管理通过标准化流程和数据采集，成功弱化了人为因素对质量的影响，显著提升了产品的可靠性。

3. 利用外部数据促进用户体验质量提升

外部数据的利用同样至关重要。通过“大”数据技术，企业可以打通全域数据，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，显著提升了用户体验，赢得了市场的青睐。

三、智能化的底层原理

人工智能的快速发展为企业的数字化转型提供了新的思路和方法。理解人工智能的底层原理和套路，是推动质量提升的重要前提。

1. 人工智能的底层原理

人工智能的核心在于逻辑固化与知识抽取。通过对知识的系统化整理和抽取，企业可以实现知识的共享与传承，提升整体工作效率。

2. 人工智能的六大底层套路

• X-Y pairs：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

这些套路的灵活运用，使得企业在面对复杂数据时，能够快速找到解决方案，提升决策的准确性。

3. 人工智能的六步落地法

在实际应用中，企业需要遵循价值驱动和数据驱动的原则，运用机器学习等技术，实现从数据模型到机理模型的转变，以提升生产力和产品质量。

四、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，企业在质量管理上也迎来了新的变革。未来，企业将逐步从传统的“备货型”向“订货型”转变，实现更高效的生产模式。

1. 从“备货型”向“订货型”的转变

通过AI技术，企业可以实现销量和需求的精准预测。比如，某著名汽车品牌通过AI预测销量，成功优化了库存管理，避免了资源浪费。

2. 从“标品”向“定制化”的转变

人工智能还可以在研发和设计上实现自动化，提升产品的个性化和定制化水平。这为企业带来了新的市场机会，也提升了用户满意度。

3. 从“人工流水线”向“机器自动化”的转变

未来，企业将逐步实现设备故障预测和机器人安全巡检，减少人工干预，提高生产线的安全性和效率。例如，西门子焊接缺陷诊断项目，便是AI技术在生产质量检测上的成功应用。

五、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，企业应鼓励员工运用数智化思维，积极参与质量提升的讨论与方案制定。通过工作坊的形式，企业可以有效汇聚各方智慧，形成切实可行的质量提升方案。

• 痛点问题罗列与排序
• 数据准备阶段的可行性分析
• 数据使用阶段的可行性收敛
• 行政可行性分析

这种分组对抗式的推进模式，不仅提升了员工的参与感，也促进了团队的合作与创新。

结语

信息化建设是企业数字化转型的基石，通过有效运用数字化技术和人工智能，企业可以在提升产品质量、优化用户体验方面取得显著成效。未来，随着技术的不断进步，企业的质量管理将更加智能化、精准化，推动整个行业的持续发展。

通过不断学习和实践，企业将能够在信息化建设的道路上走得更远，为自身的数字化转型提供强有力的支持。只有真正理解和应用好这些数字化技术，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。