智能化技术助力未来发展，提升企业竞争力

智能化技术在制造业中的应用与发展

随着科技的迅猛发展，智能化技术在各行各业中得到了广泛应用，尤其是在制造业领域。当前，数字化转型已成为企业发展的必然趋势，智能化技术则是推动这一转型的重要力量。本文将围绕智能化技术展开，探讨其在制造业中的应用、发展及未来展望，并结合相关培训课程内容进行深入分析。

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

数字化转型的核心与智能化技术的关系

数字化转型是指企业通过数字技术的应用，提升运营效率、创造新的商业模式并增强竞争力。在这一过程中，智能化技术扮演着至关重要的角色。根据培训课程的内容，数字化转型可以分为三个阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。每个阶段都需要不同的智能化技术来支撑。

• Digitization（无纸化）: 主要通过信息技术将传统的纸质文档转换为电子数据，提高数据的存储和传输效率。
• Digitalization（高效化）: 通过优化流程和信息流转，利用智能化技术提高生产效率，实现资源的合理配置。
• Digital Transformation（无人化）: 依靠人工智能等前沿技术，实现生产过程的高度自动化和智能化，最终实现无人化生产。

在这三个阶段中，智能化技术提供了关键的技术支持。例如，通过云计算和大数据分析，企业可以在Digitization阶段实现数据的集中管理。而在Digitalization阶段，智能化技术则能够通过算法优化生产流程，提升生产效率，最终在Digital Transformation阶段实现智能化决策和自动化生产。

数智化思维与质量提升的结合

在制造业中，产品质量一直是企业关注的重点。培训课程特别强调了数智化思维在质量提升中的重要性。数智化思维不仅仅是对数据的简单分析，更是通过数据驱动的方式来提升产品质量和用户体验。

内部数据促进产品质量提升

利用内部数据，可以有效促进产品质量的提升。通过建立标准化的质量管理体系，企业能够在数据中找到质量问题的根源，从而采取相应的改进措施。例如，中国航天在质量管理中，通过对生产数据的实时监控和分析，能够及时发现并解决潜在的质量问题，这种方法有效降低了质量缺陷率。

外部数据提升用户体验

除了内部数据外，外部数据同样对提升用户体验至关重要。通过大数据分析，企业可以打通全域数据，建立用户画像，从而更好地理解消费者需求。一汽集团通过数智化用户体验提升项目，成功实现了对消费者行为的深度分析，从而优化了产品设计与服务，提升了用户满意度。

人工智能的底层原理与应用

人工智能的发展为制造业的智能化转型提供了强有力的支持。根据培训课程的内容，人工智能的底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。这些原理使得机器学习算法能够通过大量数据进行有效的学习和推理，从而实现智能决策。

• 逻辑固化: 通过将经验和知识固化为规则，使得机器能够快速应用这些规则进行决策。
• 知识抽取: 通过对数据的深入分析，提取出有价值的信息和知识，形成决策支持。

在实际应用中，人工智能通过六大底层套路得以实现，包括X-Y pairs、Y→X、X1-X2 pairs等。这些套路使得企业能够在不同场景下应用人工智能，从而提升生产效率和质量。例如，百度的智能客服系统通过知识图谱技术，实现了对用户问题的快速响应和处理，为用户提供了良好的服务体验。

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进步，未来制造业的质量管理将迎来新的变革。企业将从“备货型”向“订货型”转变，通过AI销量/需求预测实现更精准的供应链管理。同时，AI还将推动产品从“标品”向“定制化”转变，满足市场对个性化产品的需求。

智能化生产的未来

在智能化生产的未来，人工智能将帮助企业实现重点设备的故障预测和易耗品的寿命预测。通过对生产过程中的数据进行实时监测和分析，企业能够提前识别设备潜在的故障风险，减少停机时间，提高生产效率。此外，AI智能质量检测的应用也将大幅提升产品的合格率，降低不合格品的比例。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在数字化转型的过程中，企业需要充分运用数智化思维，积极开展质量提升的新方案研讨。通过工作坊的形式，企业能够汇聚各方智慧，找出痛点问题，并对问题进行排序和分析。在数据准备阶段，企业需要对数字化项目的机理和数据质量进行深入分析，确保后续方案的可行性。

在实施阶段，企业还需考虑行政可行性，确保各项措施能够在实际操作中落地。通过这种方式，企业不仅能够提升产品质量，还能够增强市场竞争力，为未来的发展奠定坚实的基础。

结语

智能化技术的不断进步为制造业的数字化转型提供了新的动力。通过数智化思维的应用，企业能够在产品质量提升、用户体验优化等方面取得显著成效。未来，随着人工智能和其他数字化技术的不断发展，制造业的智能化水平将进一步提升，行业将迎来更加广阔的发展前景。