智能化技术助力未来发展，开启新机遇与挑战

智能化技术在数字化转型中的重要性

在当前经济环境下，智能化技术的应用正迅速改变各行各业的运作方式，尤其是在制造业中，数字化转型已成为提升产品质量和运营效率的重要手段。随着人工智能、云计算、大数据等技术的发展，企业需要掌握一套全面的思维框架，以便将这些技术有效整合，推动数字化转型的成功。

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。

王明哲 培训咨询

数字化转型的顶层思维

数字化的基本概念

数字化转型是指企业通过数字技术的应用，不断优化业务流程、增强客户体验和提升运营效率。这一过程不仅涉及信息技术的更新换代，更是业务流程的深度重塑。根据《十四五规划》，数字经济已成为国家发展的重要战略方向，数字化转型被视为提升企业竞争力的核心因素。

数字化顶层思维框架

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化入手点，消除浪费，提高效率。
• 编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率，促进企业内部信息的流通。
• 数据思维：让数据产生价值，从而为数字化转型的成功奠定基础。

例如，通过“一个强迫症和控制狂的发病史”这一案例，我们可以生动地理解如何通过精益思维实现数字化转型。在这一过程中，数据思维的培养显得尤为重要，它不仅帮助企业识别出潜在的资源和力量，还能引导企业在转型过程中避免常见的陷阱。

数字化转型的三个必经阶段

在进行数字化转型时，企业通常会经历三个必经的阶段：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支持，企业需要在这些技术的帮助下不断优化和提升自身的运营模式。

无纸化（Digitization）

这一阶段主要是通过数字化手段消除纸质文档，提升信息传递的效率。企业在这一阶段需要关注信息的流转速度和准确性。

高效化（Digitalization）

高效化阶段则涉及业务的流程再造，通过数字化工具提升工作效率，实现资源的最优配置。此时，数据的收集和分析变得尤为重要。

无人化（Digital Transformation）

最终，企业将驶入无人化的阶段，这一阶段的关键在于通过智能化技术实现自动化生产和决策，减少人工干预，提高整体生产效率。

数智化时代的质量提升

质量概念的导入

在数智化时代，质量不仅仅是产品的基本要求，更是企业生存和发展的核心竞争力。质量问题的广义定义涵盖了产品的可靠性、耐用性、和用户满意度等多个方面。

内部数据对产品质量的促进作用

利用内部数据促进产品质量提升是制造业数字化转型的重要方向。根据墨菲定律，质量问题的根源往往与人员责任有关。通过建立标准化流程和数据收集机制，企业可以有效地降低人为错误带来的质量风险。

中国航天的质量管理案例便是一个成功的典范。通过科学的数据分析和管理，航天行业在产品质量的把控上取得了显著成效。

外部数据对用户体验的提升

外部数据的运用同样不可忽视，如何打通全域数据，建立消费者画像，将直接影响到用户体验的质量。利用大数据技术，企业能够实现数据驱动的用户体验评估和提升。

一汽集团通过数智化手段提升用户体验的案例，展示了外部数据在质量提升中的价值。通过分析用户反馈和市场数据，企业能够更好地了解消费者需求，从而优化产品设计和服务质量。

人工智能的底层原理与应用

人工智能的两大底层原理

人工智能的核心在于逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过经验和知识的积累，形成一套标准化的操作流程；而知识抽取则是通过数据分析，将隐含的知识提取出来，以指导后续的决策。

人工智能的六大底层套路

• X-Y pairs：用于知识抽取。
• Y→X：生成万物。
• X1-X2 pairs：用于推荐匹配。
• X only：聚类算法。
• Y only：超越人类的能力。
• Dot & Line：知识图谱的应用。

通过对这些底层套路的理解和应用，企业能够实现更为精准的决策和优化，从而提升产品质量和市场竞争力。

AI技术加持下的质量问题终局展望

从“备货型”向“订货型”的转变

随着AI技术的发展，企业可以实现从传统的备货型销售模式向订货型模式的转变。这一转变依赖于AI的销量和需求预测能力，能够有效降低库存成本，提高资金使用效率。

从“标品”向“定制化”的转变

AI技术的应用还使得企业能够从生产标品转向定制化产品。通过AI自动化研发和设计，企业能够更好地满足个性化市场需求，提升用户满意度。

从“人工流水线”向“机器自动化”的转变

在生产环节中，AI技术的引入使得企业能够实现机器自动化，减少对人工的依赖。重点设备的故障预测、易耗品寿命预测等案例充分展示了智能化技术在生产质量管理中的潜力。

数智化思维在质量提升中的应用

工作坊流程与头脑风暴

在实际应用中，企业可以通过组织工作坊，运用数智化思维进行质量提升的方案研讨。在此过程中，首先进行痛点问题的罗列和排序，然后在数据准备阶段进行可行性分析。

数据使用的可行性分析

在数据使用阶段，企业需要明确谁能够成为AI的“师傅”，以及是否能够承担得起这个“师傅”的费用。此外，行政可行性分析也是确保项目顺利推进的重要环节。

方案展示及讨论

最后，各组需要展示各自的方案，并面对来自其他组的挑战。这一互动环节不仅提升了参与感，还能通过专业可行性和行业可行性分析，进一步优化方案，确保质量提升的有效性。

结语

在数字化转型的浪潮中，智能化技术的应用将成为企业保持竞争力的关键。通过掌握一套完整的数字化思维框架，结合人工智能等先进技术，制造业的质量提升将迎来新的机遇。企业需要不断学习和适应这些变化，以确保在未来的发展中立于不败之地。