数字质量场景：提升产品竞争力的关键策略

数字质量场景：推动智能制造的关键驱动力

在当今快速发展的数字经济时代，数字化转型已成为各行业企业的必然选择。尤其在工业领域，智能制造作为数字化转型的重要组成部分，正在引领企业实现提质、增效、降本、增收的目标。本文将围绕“数字质量场景”这一主题，结合数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术及其应用，深入探讨如何通过数字质量场景推动企业的智能制造进程。

王明哲：《数字化转型与智能制造》

【课程收益】掌握1套数字化转型的顶层思维理解智能制造7大系统的内在联系了解推进智能制造的2套方法论掌握智能化的底层原理盘点AI在智能制造领域的7大场景了解大量相关案例，以及背后的经验与教训【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】供应链相关中高层管理者。【课程时间】0.5-1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、工业领域的数字化转型-智能制造1、智能制造核心技术盘点精益生产：智能制造之道发展阶段总述：点→线→面→点智能制造标准模板：大脑→中枢神经→周围神经智能制造的7大核心系统：谁是大脑谁是中枢神经案例：三一重工灯塔工厂2、数字化如何帮助企业提质、增效、降本、增收数字质量场景供应链数字化场景数字营销场景人力数字化场景案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。3、企业如何推进智能制造智能制造顶层规划方法智能制造项目推进方法智能制造的6大普遍问题数字化转型成功的黄金定律三、智能化底层原理及智能制造终局展望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%4、制造业AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化

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数字化转型的顶层思维

数字化转型不仅是技术的革新，更是企业思维的变革。通过顶层思维的框架，企业能够更清晰地理解数字化转型的方向和实施路径。

数字化概念的导入

数字经济的快速发展使得数字化转型成为企业生存与发展的核心竞争力。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。企业在面对数字化挑战时，需要将数字化视为业务与IT的深入融合，从而提升整体竞争力。

数字化顶层思维框架

在数字化转型过程中，企业应关注以下三种思维：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，达到资源的最优配置。
• 编程思维：掌握计算机语言，增强数字化项目成功的概率。
• 数据思维：从数据中提取价值，为企业的数字化转型奠定基础。

智能制造的核心技术

智能制造的实现依赖于一系列核心技术。这些技术不仅推动了生产效率的提升，也大幅降低了成本。

智能制造的七大核心系统

在智能制造的框架下，七大核心系统分别担当着重要角色，形成了一个完整的智能制造生态系统：

• 规划系统：负责生产计划的制定与调整。
• 调度系统：优化生产资源的配置。
• 执行系统：实施生产任务，实时监控生产进度。
• 质量控制系统：确保生产过程中每个环节的质量。
• 数据采集系统：实时收集生产数据，形成数据基础。
• 分析系统：对收集的数据进行分析，为决策提供支持。
• 反馈系统：根据分析结果调整生产策略。

数字质量场景的应用

数字质量场景是智能制造的重要组成部分，它通过数字化手段提升产品质量，优化生产流程。以下是数字质量场景在智能制造中的应用实例。

数据驱动的质量管理

在数字质量场景中，企业利用数据分析技术进行质量管理，通过实时监测生产过程中的各项指标，及时发现并纠正潜在的质量问题。以中国航天为例，其通过数字化手段实现了对产品质量的全面监控，大幅提升了产品的合格率。

质量检测与智能化

借助人工智能技术，企业能够实现自动化的质量检测。例如，在某汽车制造企业中，通过图像识别技术对焊接部位进行实时监测，能够有效发现焊接缺陷，降低了人工检测的误差率。

供应链数字化场景

数字化不仅限于生产环节，还应覆盖整个供应链。在美的集团的案例中，通过数字化供应链管理系统，可以实时掌握各个环节的进展，从而保证产品质量，缩短交货时间。

推进智能制造的策略

企业在推进智能制造时，需采取有效的策略，以确保数字化转型的成功。

顶层规划方法

企业应进行全面的顶层规划，明确数字化转型的目标和方向。在制定规划时，需要充分考虑企业的实际情况，结合行业发展趋势，制定切实可行的数字化转型路线图。

项目推进方法

在推进智能制造项目时，企业应采取分阶段实施的策略，根据项目的具体情况进行灵活调整。同时，建立有效的反馈机制，及时根据实施效果进行调整。

应对普遍问题的策略

在数字化转型过程中，企业往往会遇到诸如技术落后、人才短缺、资金不足等问题。对此，企业应积极寻求外部合作，借助技术合作与人才引进，提高企业的数字化能力。

智能化底层原理与应用展望

人工智能是推动智能制造的重要力量，理解其底层原理和应用场景，将为企业的数字化转型提供有力支持。

人工智能的底层原理

人工智能的实现依赖于逻辑固化和知识抽取。通过固化经验，企业能够将师傅的经验转化为可执行的规则，实现知识的传承与应用。

人工智能的应用场景

在制造业中，人工智能的应用场景涵盖了销量预测、产品质量检测、设备预测性维护等多个方面。在某知名汽车品牌中，通过人工智能技术实现销量预测，提高了市场反应速度和生产效率。

结论

数字质量场景作为智能制造的重要组成部分，不仅提升了产品质量，也优化了生产流程。通过对数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术及其应用的深入分析，企业能够更好地应对市场挑战，实现可持续发展。在未来，随着数字化技术的不断进步，数字质量场景必将为企业带来更多的机遇和挑战。

在进行数字化转型的过程中，企业应时刻保持敏锐的市场洞察力，灵活应对变化，以科技创新为驱动，不断提升自身的竞争力，确保在智能制造的浪潮中立于不败之地。