数智化时代的质量提升:企业面临的痛点与解决方案
在当今竞争激烈的市场环境中,企业面临着前所未有的挑战,尤其是在产品质量管理方面。数字化转型的浪潮席卷了各行各业,企业不仅需要提升自身的生产效率,还需要在产品质量上保持领先地位。然而,许多企业在数字化转型过程中,往往遭遇到数据孤岛、技术应用不当以及人才短缺等问题,这些痛点严重影响了企业的质量管理水平。本文将探讨这些痛点背后的行业需求,并分析如何通过相应的课程内容帮助企业解决这些问题。
【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。
企业痛点分析
- 数据孤岛:在数字化转型过程中,许多企业的各个部门之间缺乏有效的数据共享,导致信息流动不畅,无法实现数据的综合利用。
- 技术应用不足:尽管许多企业已经投入了大量资源于数字化技术,但由于缺乏系统的思维框架,导致这些技术在实际应用中的效果不尽如人意。
- 人才短缺:面对快速发展的数字化技术,企业往往难以找到具备相关技能的人才,这进一步限制了企业的质量提升能力。
- 质量管理意识薄弱:一些企业在数字化转型时,往往将焦点放在了效率提升上,而忽视了质量管理的重要性,导致产品质量得不到有效保障。
课程对解决痛点的价值
针对上述痛点,课程内容通过一系列系统化的知识分享与实践操作,帮助企业从根本上提升质量管理水平。以下是几个关键领域的具体分析:
1. 数字化思维框架的建立
课程引入了数字化顶层思维框架,帮助企业管理者从整体上理解数字化转型的核心概念。通过精益思维、编程思维和数据思维的结合,企业能够更好地梳理业务流程,发现数字化转型的切入点。这一框架不仅帮助管理者理清思路,还能够在决策时提供数据支撑,使数字化技术的应用更加科学和有效。
2. 内外部数据的充分利用
通过利用内部数据,企业可以有效识别和解决质量问题。课程强调了数据在质量管理中的重要性,并通过案例分析展示了如何利用数据标准化流程,进而提升产品质量。同时,借助外部数据,企业可以更深入地了解用户需求,从而提升用户体验。这种数据驱动的管理模式,使得企业能够在竞争中占据主动。
3. 人工智能技术的应用
课程深入探讨了人工智能的底层原理与应用,帮助企业理解如何通过智能化手段提升质量管理水平。通过学习人工智能的六大底层套路,企业管理者能够掌握如何将AI技术应用于产品设计、生产流程及质量检测等环节。这样的技术应用,不仅提高了生产效率,也保障了产品的高质量。
4. 智能化转型的策略
随着市场需求的变化,企业需要从传统的“备货型”转向“订货型”模式。课程中探讨的智能化转型策略,如AI需求预测、智能排产等,为企业提供了切实可行的解决方案。这些策略不仅能提升生产效率,还能在满足客户个性化需求的同时,确保产品质量。
课程的核心价值与实用性
通过系统的学习与互动,企业管理者能够在课程中获得宝贵的实践经验和案例分享。这种实战导向的课程设计,不仅提升了参与者的学习兴趣,还能促进实际工作的改进。以下是课程的核心价值:
- 理论与实践结合:课程不仅提供了理论知识,还结合大量实际案例,帮助企业管理者将所学应用到实际工作中。
- 互动性强:通过小组讨论和工作坊等形式,课程增强了学员之间的互动与交流,促进了知识的共享与碰撞。
- 针对性强:课程内容紧扣制造业质量管理的实际需求,确保所学知识能够直接服务于企业的质量提升目标。
- 方法论的系统性:课程提供了一套完整的思维框架与方法论,使企业在面对复杂的数字化转型时,能够更加从容不迫。
总结
在数智化时代,企业必须面对日益复杂的市场环境和技术变革。通过提升质量管理能力,企业不仅可以提高生产效率,还能够增强市场竞争力。课程内容结合了行业需求与实际操作,帮助企业管理者从系统的角度理解数字化转型与质量提升的关系,从而为企业的可持续发展提供了强有力的支持。这一系列的学习与实践,将为企业在未来的竞争中打下坚实的基础。
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