信息化建设：数字化转型的全景解析
在信息化建设的浪潮下，数字化转型已成为各行各业发展的必然趋势。尤其是在制造业领域，如何利用数字化技术提升产品质量和企业竞争力，成为了管理者们面临的重要课题。本篇文章将结合数字化转型的核心理念和实践案例，深入探讨信息化建设的各个方面，帮助制造业的中高层管理者更好地理解和运用相关知识。
【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
数字化转型是一个系统性的过程，首先需要明确其顶层思维框架。数字经济的核心在于数字化转型和数据要素，数字化不仅仅是技术的应用，更是业务与IT的深入融合。在这一过程中，管理者需要具备三种思维：
- 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化改进的切入点。
- 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率。
- 数据思维：让数据产生实际价值，展望数字化转型的终局。
通过精益思维，管理者可以识别业务中的痛点，进而制定出精准的数字化策略。而编程思维的引入，不仅帮助团队更好地理解技术，还能增强项目实施的有效性。数据思维则是数字化转型的核心，能够让管理者充分发掘数据的潜力，推动企业的持续创新。
数字化转型的三个必经阶段
数字化转型通常可分为三个阶段：
- Digitization（无纸化）：通过电子化手段减少纸质文件，提高工作效率。
- Digitalization（高效化）：优化业务流程，利用数字化技术提升整体效率。
- Digital Transformation（无人化）：实现全面自动化，减少人工干预。
在这些阶段中，每个阶段都有其关键技术，企业需要结合自身的实际情况，选择合适的技术进行实施。例如，在推进无人化的过程中，人工智能和物联网技术的应用，将极大提高生产效率和产品质量。
数智化时代的质量提升
在数智化时代，质量问题的提升不再仅仅依赖于传统的人工检查和经验积累，而是需要通过数据的分析和智能化技术的应用来实现。
内部数据促进产品质量提升
通过内部数据的采集和分析，企业可以有效识别质量问题的根源。例如，墨菲定律指出，质量问题往往源于人为因素，因此建立标准化的数据采集流程，能够减少人为失误，提升产品质量。中国航天的质量管理案例表明，数据驱动的决策可以实现更高的质量控制水平。
外部数据提升用户体验
在数字化转型的过程中，企业还需关注外部数据的利用。通过建立消费者画像，企业可以更准确地评估用户体验，进而优化产品和服务。一汽集团的案例展示了如何通过数智化手段提升用户体验，取得了良好的市场反馈。
智能化的底层原理
人工智能作为数字化转型的重要组成部分，其底层原理和技术套路是理解其应用的关键。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：通过对复杂问题的逻辑分析，将经验转化为可执行的规则。
- 知识抽取：从大量数据中提取出有价值的信息，实现智能决策。
人工智能的六大底层套路则为企业在实际应用中提供了多种可能性，包括知识图谱、推荐系统等，这些工具能够帮助企业更好地处理复杂的业务问题，提高决策效率。
AI技术加持下的质量问题终局展望
随着AI技术的不断发展，质量问题的解决方案也在不断演化。企业需要从多个方面考虑如何实现质的飞跃：
- 从“备货型”向“订货型”转变：通过AI技术进行销量和需求预测，优化供应链管理。
- 从“标品”向“定制化”转变：利用AI进行个性化研发和设计，满足多元化市场需求。
- 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过智能设备和机器人技术，实现生产的高效和安全。
例如，某著名汽车品牌通过AI销量预测成功实现了库存优化，而亚马逊和京东的仓储机器人对比则展示了智能化物流的未来趋势。
运用数智化思维，研讨质量提升新方案
在课程的最后，强调了运用数智化思维进行质量提升的必要性。通过工作坊的形式，参与者可以在实践中发散思维，寻找痛点，并逐步收敛到可行性方案上。数据准备阶段的可行性分析、数字化项目的机理分析、数据质量分析等环节，都是确保方案成功实施的重要步骤。
此外，管理者还需关注行政可行性，通过横向和纵向的跨部门合作，确保数字化项目的顺利推进。方案展示环节，通过专业可行性和行业可行性的提升，推动企业的数字化转型进程。
结语
信息化建设是一项系统性工程，涉及到企业的各个层面和业务环节。通过深入理解数字化转型的思维框架、技术应用和案例分析，管理者可以更好地把握数字经济的机遇，实现企业的持续发展与质量提升。在这个快速变化的时代，数字化转型不仅是趋势，更是企业生存与发展的关键所在。
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