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智能化技术引领未来发展新潮流

2025-02-04 14:34:23
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智能化技术应用

智能化技术在数字化转型中的重要性

在当今快速发展的科技时代,智能化技术已成为推动各行各业数字化转型的重要力量。制造业作为经济的支柱,在面临市场竞争和质量要求不断提升的情况下,迫切需要通过智能化技术来实现产品质量的提升和生产效率的优化。本文将结合相关课程内容,深入探讨智能化技术如何助力数字化转型,提升质量管理水平。

【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

数字化转型的核心

数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的深度融合。数字化转型不仅是技术层面的升级,更是业务流程和管理模式的全方位改造。通过数字化,企业能够实现信息流、物流和资金流的高效整合,从而提升整体运营效率。

数字化顶层思维框架

在数字化转型过程中,建立一个有效的顶层思维框架至关重要。精益思维、编程思维和数据思维是三个关键组成部分。

  • 精益思维:通过梳理业务流程,识别数字化入手点,消除浪费,提升效率。
  • 编程思维:掌握计算机语言,提升数字化项目的成功率,确保技术与业务的有效结合。
  • 数据思维:重视数据的价值,推动数据驱动的决策,展望数字化转型的未来。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型可分为三个阶段:无纸化(Digitization)、高效化(Digitalization)和无人化(Digital transformation)。每个阶段都有其特定的关键技术,而企业需要在这三个阶段中不断迭代与升级,以实现最终的无人化目标。

数智化时代的质量提升

质量管理的新理念

在数智化时代,质量管理的理念也随之发生了变化。传统的质量管理往往依赖于经验和人工检查,而现代的质量管理则更加依赖数据分析和智能技术的应用。

  • 内部数据的利用:通过分析企业内部数据,识别质量问题的根本原因,建立完善的质量标准,降低人为因素对质量的影响。
  • 外部数据的应用:利用大数据技术,全面分析消费者行为与市场趋势,提升用户体验质量。

案例分析:航天质量管理

中国航天在质量管理方面的成功经验表明,利用数据分析手段,可以有效提升产品的质量。例如,通过建立标准化的数据采集和分析系统,能够快速识别质量问题,并及时进行调整,保证产品的高可靠性。

智能化的底层原理

人工智能的核心原理

人工智能作为数字化转型的重要技术之一,其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化通过教师与学生的关系,将经验知识固化为算法;知识抽取则是通过大数据分析,从海量信息中提炼出有价值的知识。

人工智能的应用套路

在实际应用中,人工智能遵循六大底层套路,包括X-Ypairs、Y→X、X1-X2 pairs等。这些套路为企业在实施人工智能项目时提供了有效的方法论指导,帮助企业精准把握技术应用的方向与目标。

案例分析:智能客服系统

例如,百度智能客服通过深度学习和自然语言处理技术,能够在用户提问时快速提供准确的答案,大幅提升了客户体验和服务效率。这一成功案例展示了人工智能在实际应用中的巨大潜力。

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

在智能化技术的推动下,企业可以从传统的备货型模式转向更加灵活的订货型模式。这一转变依赖于人工智能在销量和需求预测方面的应用,能够帮助企业准确把握市场动态,优化供应链管理。

从“标品”向“定制化”的转变

AI技术的应用还可以推动产品从标准化向定制化的转变。通过智能化研发和设计,企业能够根据市场需求快速调整产品特性,提升市场竞争力。

从“人工流水线”向“机器自动化”的转变

智能化技术的应用使得生产过程能够实现高度自动化。通过设备故障预测和智能质量检测,企业能够提前识别潜在风险,降低生产成本,提升产品质量。

运用数智化思维,研讨质量提升新方案

工作坊流程与头脑风暴

在实际的研讨过程中,通过工作坊的形式,可以有效激发团队的创造力。首先,团队成员可以发散思维,罗列出当前质量管理中的痛点问题,然后进行可行性分析,最终形成针对性的解决方案。

数据准备与使用阶段的可行性分析

在方案制定过程中,需要重点关注数据的准备和使用。如何确保数据的准确性和完整性,是影响方案成败的关键。同时,企业需要明确谁能够承担起“师傅”的角色,来指导AI模型的训练与应用。

行政可行性分析

最后,在方案实施过程中,企业需要进行横向与纵向的行政可行性分析,确保各部门之间的协作顺畅,最大限度地提升方案的成功率。

结语

智能化技术对数字化转型的重要性不言而喻。通过建立有效的顶层思维框架,运用先进的智能技术,企业能够在数字化转型中实现产品质量的显著提升。在未来的发展中,持续探索智能化技术的应用,将是制造业实现持续竞争力的关键。

本文通过对智能化技术的全面分析,展示了其在数字化转型与质量管理中的应用潜力,希望能够为相关从业者提供有益的思路和启示。

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