提升数字质量场景的关键策略与实践分享

数字质量场景：智能制造的未来之路

在当今快速发展的数字经济时代，企业面临着转型的压力和机遇。数字质量场景作为智能制造的重要组成部分，正逐渐成为企业提升竞争力的重要手段。本文将围绕数字质量场景展开讨论，结合数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术以及实际案例，深入探讨如何通过数字质量场景实现企业的高效、优质、低成本和增收目标。

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

王明哲 培训咨询

一、数字化转型的顶层思维

数字化转型不仅仅是技术的升级，更是企业战略和管理思维的全面变革。数字化的核心在于深入融合业务与IT，提升企业的整体运营效率。

1. 数字化的概念导入

从国家的“十四五”规划中可以看到，数字经济已成为推动经济高质量发展的重要动力。数字化转型是实现这一目标的关键，企业需要将数字化视为业务发展的基础要素。

2. 数字化顶层思维框架

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化的切入点，推动流程优化。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局。

3. 数字化技术基础设施

解除计算机能力的封印，是推动数字化转型的前提。企业应关注数据应用的价值，如搬金砖与挖金矿之间的选择。

4. 数字化转型的三个必经阶段

• Digitization：实现无纸化办公，提升信息流转效率。
• Digitalization：通过信息化手段，推动企业高效化。
• Digital Transformation：实现无人化管理，推动企业智能化发展。

二、智能制造中的数字质量场景

智能制造作为数字化转型的重要领域，其核心在于通过数字技术提升生产质量与效率。数字质量场景则是智能制造落地的关键环节之一。

1. 数字质量场景的概念

数字质量场景是指在智能制造过程中，通过数字技术对产品质量进行监控、分析和优化的各类应用场景。它不仅关注生产过程中的质量控制，还涉及到供应链、市场销售等多个环节。

2. 数字质量场景的实际应用

企业在推进智能制造的过程中，可以通过数字质量场景实现多重目标，包括提升产品质量、降低生产成本、提高生产效率等。以下是一些典型的数字质量场景：

• 产品质量检测：通过传感器和大数据分析技术，实现实时的产品质量监控。
• 设备预测性维护：利用AI技术预测设备故障，减少停机时间。
• 工艺参与自动优化：通过数据分析，自动调整生产工艺，提高生产效率。

3. 案例分析

中国航天在数字质量领域的探索，为我们提供了宝贵的经验。通过引入数字化技术，航天企业实现了质量的可视化和实时监控，有效提升了产品的合格率和客户满意度。

美的制造业通过供应链数字化，实现了生产计划的高效调度，降低了库存成本，同时提高了响应市场变化的能力。这样的转型不但提升了企业的核心竞争力，也为行业树立了标杆。

三、推进智能制造的路径

企业在推进智能制造的过程中，必须具备系统的顶层规划与有效的项目推进方法。

1. 智能制造顶层规划方法

企业应根据自身的行业特点和市场需求，制定切实可行的智能制造顶层规划。规划中应包括数字技术的引入、人才培养、组织架构调整等方面。

2. 智能制造项目推进方法

在项目推进过程中，企业应关注六大普遍问题，例如技术选择、团队协作、数据整合等。同时，遵循数字化转型成功的黄金定律，将有助于提高项目的成功率。

四、智能化底层原理及未来展望

人工智能的底层原理是推动智能制造实现数字质量场景的基础。理解这些原理，有助于企业更好地应用AI技术。

1. 人工智能的底层原理

• 逻辑固化：通过师傅“教”徒弟，实现知识的固化。
• 知识抽取：通过数据分析，提取有价值的信息。

2. 人工智能的应用场景

制造业的AI落地场景包括销量预测、产品质量检测、设备预测性维护等。通过这些场景的应用，企业可以实现更高的效率与更低的成本。

3. 案例分享

例如，某著名汽车品牌通过AI技术实现了销量预测，帮助企业优化生产计划，提升了市场响应速度。焊接故障检测系统的引入，使生产线的良品率大幅提升，从而降低了生产成本。

五、总结与展望

数字质量场景在智能制造的推进中扮演着不可或缺的角色。通过掌握数字化转型的顶层思维与智能制造的核心技术，企业能够更好地适应市场变化，提升自身的竞争力。未来，随着技术的不断进步，数字质量场景将会迎来更加广阔的发展空间，企业应积极探索、不断创新，以实现更高质量的发展目标。

总之，在数字化转型的大潮中，企业唯有紧跟时代步伐，积极融入数字质量场景，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。