智能化技术如何改变未来生活与产业格局

智能化技术的崛起与数字化转型的质量提升

在当今快速发展的科技时代，智能化技术与数字化转型正在深刻改变各行各业的运营模式和管理方式。制造业，作为国民经济的重要组成部分，面临着前所未有的机遇与挑战。通过培训课程的学习，掌握数字化转型的框架，理解人工智能的底层原理，我们能够更好地利用这些技术来提升产品质量，推动企业的发展。

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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数字化的顶层思维

数字化转型不仅仅是技术的引入，更是对传统业务流程的全面重塑。从十四五规划来看，数字经济是未来发展的核心，而数字化的核心则是业务与IT的深入融合。通过建立一个清晰的数字化顶层思维框架，我们可以更有效地识别技术应用的入手点。

• 精益思维：通过梳理业务流程，找到数字化的切入点。
• 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，展望数字化转型的未来。

例如，通过精益思维分析“月晕”现象，我们可以从中获得数据思维的启示，发现潜在的问题与机会。同时，编程思维的训练能够帮助管理者更好地理解技术实施的复杂性，从而降低项目失败的风险。

数字化转型的必经阶段

数字化转型可以分为三个必经阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。每个阶段都有其关键技术和特点。

• Digitization：主要是通过数字化手段将传统纸质信息转化为电子信息，实现信息的无纸化管理。
• Digitalization：在此阶段，企业通过流程优化和信息化手段，实现高效化运作。
• Digital Transformation：这是数字化转型的终极目标，追求无人化的智能制造。

结合案例分析，企业在不同阶段的技术应用和管理策略可以为后续的转型提供有益的借鉴。例如，某公司的人员绩效智能评估系统便是在数字化转型过程中实现高效化的成功案例。

数智化时代的质量提升

在数智化时代，质量提升的概念也在不断演变。质量问题的根源不仅仅在于产品本身，更在于企业内外部数据的有效利用。

内部数据的利用

墨菲定律告诉我们，质量问题往往源于人为因素，因此建立标准化的管理体系是非常重要的。通过采集内部数据，企业可以有效降低人为因素对质量的影响。例如，中国航天的质量管理体系通过标准化流程和数据监控，成功实现了质量的持续提升。

外部数据的利用

“大”数据的时代，企业需要通过打通全域数据来提升用户体验。建立消费者画像，通过数据驱动的方式评估和提升用户体验，将是企业在竞争中脱颖而出的关键。例如，一汽集团通过数智化的手段，成功提升了用户体验，获得了消费者的广泛认可。

智能化的底层原理

人工智能作为数字化转型的重要驱动力，其底层原理的理解至关重要。人工智能的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取。这些原理的应用不仅限于理论，更在实践中展现出强大的生命力。

• 逻辑固化：通过师傅“教”徒弟的方式，将知识固化为规则。
• 知识抽取：通过师傅“带”徒弟的方式，从实践中提取有价值的知识。

在此基础上，人工智能的六大底层套路为企业提供了多样化的解决方案。例如，X-Y pairs的知识抽取方法、Y→X的生成万物模型、X only的聚类算法等，都为企业的智能化转型提供了有力工具。

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，企业的质量管理将迎来新的变革。未来，企业的运营模式将逐步从“备货型”转变为“订货型”，这需要AI在销量和需求预测中的应用。同时，AI还将推动企业从“标品”向“定制化”转变，实现个性化服务。

• 从备货型向订货型转变：借助AI进行销量预测，实现精准管理。
• 从标品向定制化转变：AI将助力自动化研发与设计。
• 从人工流水线向机器自动化转变：重点设备故障预测和智能检测将成为常态。

例如，某著名汽车品牌通过AI销量预测成功实现了订货型管理，而西门子的焊接缺陷诊断项目则展示了机器自动化在质量控制中的优势。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在智能化技术的推动下，企业需要积极运用数智化思维，进行质量提升的新方案研讨。通过工作坊的形式，企业管理者可以共同探讨痛点问题，进行头脑风暴，挖掘潜在的解决方案。

• 痛点问题罗列：通过分组讨论，找出企业在质量管理中存在的痛点。
• 数据准备阶段的可行性分析：确保数据的质量和可用性。
• 行政可行性分析：进行跨部门的沟通与协调，确保方案的落地。

最终，通过专业的可行性提升和行业可行性提升，企业可以形成一套完整的质量提升方案，为数字化转型奠定坚实基础。

总结

智能化技术与数字化转型的结合，正为制造业的质量提升带来新的机遇与挑战。通过深入理解数字化的顶层思维、掌握人工智能的底层原理，以及灵活运用数智化思维，企业将能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现高质量的发展。未来，智能化技术将不仅限于技术本身，更是企业战略与创新的关键驱动力。