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数字化转型与人工智能助力产品质量提升研讨会

2025-01-16 15:19:31
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数智化质量提升培训

数智化时代的质量提升:企业面临的痛点

在当今快速发展的商业环境中,企业面临着越来越多的挑战,特别是在产品质量管理方面。随着数字化转型的深入,传统的质量管理方式已难以满足市场的高标准需求。许多企业发现,产品质量问题不仅影响客户满意度,更直接关系到公司的品牌形象和市场竞争力。

【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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首先,企业在追求效率的过程中,往往忽视了质量管理的系统性与全面性。许多企业在数字化转型过程中,未能有效整合各种数字化技术,导致质量管理的盲点和短板。其次,数据驱动决策的能力不足,使得企业在面对复杂的质量问题时,缺乏有效的解决方案。此外,人工智能等新技术的应用尚处于起步阶段,企业在如何将这些技术应用于质量提升方面面临困惑。

行业需求分析:为何质量提升至关重要

随着消费者对产品质量要求的提高,企业必须重视质量管理,以确保其产品在竞争中脱颖而出。为了适应市场需求,企业需要:

  • 提高质量管理的效率:通过数字化工具和技术,提升质量管理流程的效率,减少人为错误。
  • 实现数据驱动的决策:利用大数据分析消费者反馈和质量数据,形成科学的决策依据。
  • 整合内部与外部数据:打通企业内部各部门的数据流,结合外部市场数据,全面提升产品质量。
  • 拥抱智能化技术:应用人工智能等新兴技术,对质量问题进行更为精确的预测和控制。

因此,企业在数字化转型过程中,必须建立系统的质量管理思维,掌握相应的工具和方法,以确保产品质量的持续提升。

解决方案:数智化思维的应用

在面对以上行业痛点时,数智化思维作为一种新兴的方法论,能够为企业提供切实可行的解决方案。数智化思维不仅关注质量管理的单一环节,而是通过系统化、全面化的视角,帮助企业实现质量提升的目标。

构建数字化顶层思维

数字化转型的成功与否,关键在于顶层设计。企业需从整体上梳理业务流程,识别数字化转型的切入点。这一过程不仅要求管理者具备精益思维和编程思维,还需要掌握数据思维,以便于在数字化转型的过程中发现并利用数据价值。

内部数据的有效利用

优质的产品质量管理需依赖于全面的数据分析。利用内部数据,企业可以识别质量问题的根源。例如,通过建立标准化的数据收集机制,企业能够将质量问题的责任明确到具体操作环节,从而优化流程,提升质量。

外部数据的整合与应用

外部数据的整合同样至关重要。随着大数据的普及,企业可以通过打通全域数据,建立消费者画像,从而实现更有针对性的用户体验提升。数据驱动的用户体验评估将帮助企业更好地理解客户需求,进而优化产品质量。

智能化技术的应用

人工智能技术的发展为质量管理带来了新的机遇。通过机器学习和数据分析,企业可以对产品质量进行预测与监控,从而实现更为精准的质量管理。例如,智能化的质量检测系统能够实时监测生产线上的产品质量,及时发现并纠正问题,极大提升了生产效率和产品合格率。

课程的核心价值与实用性

针对当前企业在数字化转型和质量提升过程中遇到的挑战,所提供的课程为企业管理者提供了系统的思维框架和实用的方法论。通过学习,管理者将能够:

  • 掌握数字化转型的核心理念:理解数字化如何深度融合业务与IT,提高企业的综合竞争力。
  • 建立精准的数据思维:运用数据分析工具,识别质量管理中的关键问题,并提出有效的解决方案。
  • 探索人工智能在质量管理中的应用:通过案例分析,了解如何将AI技术落地,提升产品质量。
  • 提升团队协作和创新能力:通过互动式学习,激发团队的创造力,形成有效的质量提升方案。

总的来说,课程不仅关注理论知识的传授,更强调实践操作与案例分析的结合,确保学员能够将所学的内容应用于实际工作中,真正实现质量管理的提升。通过系统的学习和实践,企业将能够在数字化转型的浪潮中,稳步前行,实现可持续的质量提升。

在数智化时代,只有不断提升质量管理的能力,企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过科学的思维框架和有效的方法论,企业不仅能够解决现有的质量管理难题,还能为未来的发展奠定坚实的基础。

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