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智能化技术引领未来产业变革新潮流

2025-02-04 14:32:57
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智能化技术助力数字化转型

智能化技术:数字化转型与质量提升的新时代

在当今快速发展的科技时代,智能化技术已经成为推动各个行业,尤其是制造业数字化转型的重要动力。随着人工智能(AI)、大数据和云计算等技术的普及,企业面临着前所未有的机遇与挑战。为了帮助中高层管理者和质量总监深刻理解智能化技术在数字化转型中的应用,本文将结合相关培训课程内容,深入探讨智能化技术如何提升产品质量、优化生产流程,并展望未来的发展趋势。

【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。
wangmingzhe 王明哲 培训咨询

数字化转型的顶层思维

数字化的概念与重要性

数字化转型不仅仅是技术的更新,更是业务模式的重塑。根据“十四五规划”,数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。数字化的概念可以简单理解为业务与信息技术(IT)的深度融合,这种融合不仅能提高企业的运营效率,还能提升产品和服务的质量。

数字化顶层思维框架

在数字化转型过程中,企业需要建立一套完整的顶层思维框架。精益思维、编程思维和数据思维是三大核心要素。精益思维帮助企业梳理业务流程,识别数字化的切入点;编程思维则能提升数字化项目的成功率;数据思维则强调数据的价值,让企业在转型中更具前瞻性和适应性。

数字化转型的阶段与技术

  • Digitization(无纸化):是数字化转型的第一步,主要集中在数据的电子化处理。
  • Digitalization(高效化):通过优化流程和技术应用,提高企业运作的效率。
  • Digital Transformation(无人化):最终目标是实现智能化自动化,减少人工干预。

每一个阶段都需要相应的关键技术支持,例如,人员绩效智能评估系统能够在高效化阶段中发挥重要作用,通过数据分析来优化人员管理与绩效提升。

数智化时代的质量提升

质量概念与内部数据的利用

在智能化的背景下,质量的定义不仅仅局限于产品本身,还包括用户体验和服务质量。通过利用内部数据,企业可以有效促进产品质量的提升。例如,中国航天在质量管理中强调建立标准化流程,通过数据分析来识别潜在的质量问题,弱化人为因素带来的干扰。

外部数据的应用与用户体验的提升

伴随着“大数据”时代的到来,企业需要打通全域数据,以建立消费者画像,从而更好地提升用户体验。一汽集团的案例表明,通过数据驱动的用户体验评估和提升策略,企业能够更精准地满足客户需求,增强市场竞争力。

智能化的底层原理与应用

人工智能的底层原理

理解人工智能的底层原理是应用智能化技术的关键。人工智能主要有两个底层原理:逻辑固化和知识抽取。逻辑固化通过知识传递的方式,使得机器能够学习和优化;而知识抽取则是从大量数据中提取有价值的信息,用于决策支持。

人工智能的底层套路与案例

人工智能的六大底层套路包括X-Y对、聚类算法、知识图谱等。这些策略的应用使得企业可以在众多领域中实现智能化。例如,百度智能客服通过知识图谱技术提升了客户服务的效率;而谷歌的药物预测系统则通过数据分析帮助药品研发加速。

人工智能的落地方法

为了确保人工智能技术的成功落地,企业需采用价值驱动与数据驱动相结合的策略。机器学习并不是简单的经验总结,而是需要通过大量数据的积累与分析,形成科学的决策模型。例如,在工业领域,AI技术能够通过大数据与深度学习实现生产线的故障预测和质量检测。

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

在传统的供应链管理中,企业往往依赖备货策略,这种方式在市场变化迅速的今天显得十分不适应。AI技术的引入使得企业能够实现销量和需求的精准预测,从而转向更加灵活的订货型管理。案例如某著名汽车品牌,通过AI技术实现精准的销量预测,大幅度提升了生产效率和客户满意度。

从标品到定制化的转变

随着市场需求的多元化,消费者越来越倾向于个性化定制。AI技术在研发和设计环节的应用能够加速产品的定制化进程,使得企业可以更好地响应市场需求。例如,某跨国机械厂商通过AI技术实现了研发过程的智能化,提高了产品的市场适应性。

人工流水线向机器自动化的转变

在生产过程中,人工流水线的局限性逐渐显露,机器自动化成为提升效率的必然趋势。通过AI技术的应用,企业可以实现设备故障预测、易耗品寿命预测以及机器人安全巡检等功能,确保生产过程的安全与高效。例如,西门子在焊接缺陷诊断项目中,通过AI技术实现了生产质量的全面提升。

运用数智化思维,研讨质量提升新方案

在数智化的背景下,企业需要对质量提升方案进行系统化的研讨。通过工作坊的形式,鼓励团队进行头脑风暴,识别痛点问题,并进行数据准备与可行性分析。通过横向与纵向的行政可行性分析,最终形成专业与行业可行性相结合的质量提升方案。

这种分组对抗的方式不仅能提高参与感,还能通过多方的交流与碰撞,激发出更具创意的解决方案。通过这种形式,企业能够找到更为切实可行的质量提升路径,从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。

结论

智能化技术的崛起为制造业带来了前所未有的机遇。通过掌握数字化转型的顶层思维、运用数智化思维,以及深入理解人工智能的原理与应用,企业能够在未来的市场中保持竞争优势,推动产品质量的持续提升。面对智能化的浪潮,制造企业应积极探索与实践,拥抱变化,迎接未来的挑战。

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