数智化时代的质量提升：企业面临的挑战与解决方案
在当今瞬息万变的商业环境中，企业面临着越来越多的挑战，尤其是在产品质量的提升和管理方面。随着数字化转型的推进，传统的质量管理模式已逐渐无法满足市场的需求。企业不仅需要提高产品的质量，还需提升用户体验，以适应快速变化的消费者需求。这就要求企业在质量管理上进行深度的变革，采用新技术、新思维来提升整体的竞争力。
【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。
行业痛点分析
对于制造业而言，质量问题常常是企业生存与发展的重中之重。以下是一些企业在质量管理上面临的主要痛点：
- 数据孤岛问题：在许多企业中，各部门之间的数据往往无法有效共享，导致决策时信息不对称，影响质量管理的效率。
- 人力依赖：传统的质量管理往往依赖于人工检查和经验判断，容易受到人为因素的影响，导致质量波动。
- 客户需求的多样性：现代消费者对产品的个性化需求不断上升，企业在保持生产效率的同时，又要满足客户的各种需求，难度加大。
- 技术更新滞后：许多企业在数字化转型过程中面临技术更新的困境，未能及时引入新技术，导致质量管理的手段落后。
数字化转型对质量提升的必要性
面对上述问题，数字化转型不仅是企业提升质量管理水平的必要手段，更是提升市场竞争力的必然选择。数字化转型能够帮助企业实现以下几点：
- 建立数据驱动的决策机制：通过数据的收集与分析，企业能够更精准地识别质量问题的根源，制定相应的改进措施。
- 提升工作效率：通过自动化技术的应用，企业可以减少人工干预，提高生产效率，降低因人为失误造成的质量问题。
- 实现个性化定制：借助大数据和人工智能技术，企业可以根据用户的需求进行个性化定制，提高用户满意度。
- 打造敏捷的供应链：数字化转型能够帮助企业打破信息孤岛，提升供应链的透明度与响应速度，从而更快速地应对市场变化。
如何应对质量管理的挑战
在应对质量管理挑战的过程中，企业需要综合运用多种技术手段，形成系统的解决方案。以下是一些有效的策略：
- 构建数字化思维框架：企业应建立以数据为核心的决策框架，促进各部门间的协作与信息共享，形成合力提高产品质量。
- 应用人工智能技术：通过人工智能算法分析生产数据，企业可以实时监控产品质量，及时发现并解决潜在问题。
- 实施智能质量管理系统：利用智能化的质量管理系统，企业可以实现全流程监控，提高质量管理的透明度与效率。
- 开展员工培训：提升员工的数字化素养，使其能够熟练使用新技术，增强其在质量管理中的主动性与创造性。
课程的实际应用
在当前的市场环境下，一门高质量的课程能够为企业提供理论基础和实用工具，帮助企业管理者在数字化转型过程中更好地应对质量提升的挑战。课程内容不仅涵盖数字化转型的顶层思维框架，还深入探讨了人工智能技术在质量管理中的应用。
通过对课程内容的学习，企业管理者能够掌握以下技能和知识：
- 数字化技术的全景扫描：了解当前市场上各种数字化技术的应用现状及其对质量管理的影响，掌握如何选择适合自己企业的技术方案。
- 数据思维的建立：通过学习数据分析的基本方法，管理者能够更好地发掘数据的潜在价值，从而为质量提升提供数据支持。
- 人工智能的底层原理：深入理解人工智能的基本原理及其在质量管理中的实际应用，使企业能够更好地利用AI技术进行质量控制。
- 案例学习与经验分享：通过对成功案例的分析，学员能够借鉴行业内的最佳实践，减少试错成本，提升质量管理的有效性。
课程的核心价值与实用性
总结来看，这门课程为企业提供了一个全面的数字化转型与质量提升的框架，强调数据驱动的决策机制和人工智能技术的应用，帮助企业在复杂的市场环境中保持竞争优势。课程通过互动教学和案例分析，使学员不仅能够理解理论，还能将所学知识应用于实际工作中，从而实现真正的价值提升。
在数智化时代，企业必须认识到质量管理的紧迫性与重要性。通过有效的培训与学习，企业能够有效提升其质量管理水平，适应市场变化，实现可持续发展。
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王明哲
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