数智化时代对企业质量提升的迫切需求
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。尤其是制造业,随着数字化转型的不断推进,如何在提升产品质量的同时降低成本,成为了许多企业亟需解决的问题。传统的质量管理模式已难以适应快速变化的市场需求,企业需要寻找新的解决方案,以应对质量提升的困难和挑战。
【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。
企业面临的质量管理痛点
- 信息孤岛:许多企业在数据管理上存在“信息孤岛”现象,导致各部门间数据共享困难,无法形成有效的质量管理闭环。
- 人工决策的局限性:传统的质量管理往往依赖于人工决策,缺乏数据支持,容易导致判断失误。
- 市场需求的快速变化:消费者对于产品质量和个性化的要求不断提高,企业必须及时调整生产策略。
- 质量管理成本高:在缺乏有效管理工具和方法的情况下,企业面临着高昂的质量管控成本。
数字化技术如何解决企业质量管理难题
随着数智化时代的到来,数字化技术为企业质量管理带来了新的机遇。通过有效的数据应用和先进的分析工具,企业可以实现以下几方面的提升:
- 数据驱动决策:通过对内部和外部数据的深入分析,企业可以实现精准的质量管理,减少人为因素的干扰。
- 智能化质量控制:利用人工智能技术,企业能够实时监测生产过程中的质量问题,快速响应并进行调整。
- 个性化服务:通过建立消费者画像,企业可以更好地满足客户需求,提高用户体验。
- 流程优化:数字化转型使得企业能够优化生产流程,提高生产效率,降低成本。
课程如何帮助企业提升质量管理能力
为了帮助企业更好地应对质量管理的挑战,课程内容围绕数字化转型与质量提升展开,系统化地介绍了数智化思维框架及其在质量管理中的应用。通过学习,参与者将掌握以下关键技能:
1. 数字化思维框架
课程将介绍数字化的顶层思维框架,帮助企业管理者从全局出发,理清数字化转型的方向和目标。通过精益思维、编程思维和数据思维的结合,参与者能够识别出数字化转型的切入点,提升项目成功率。
2. 内外部数据的有效利用
课程将深入探讨如何通过内部数据和外部数据的结合,来促进产品质量的全面提升。案例分析将展示如何通过数据驱动的方式,提升用户体验和产品质量,从而实现企业的可持续发展。
3. 人工智能技术的应用
在数智化时代,人工智能是提升质量管理的核心技术之一。课程将解析人工智能的基本原理及其在质量管理中的应用,包括如何通过智能化手段实现质量问题的预测与控制。
4. 实战案例分析
课程还将通过丰富的案例分析,帮助参与者理解成功企业在质量管理上所采用的先进方法和技术。通过学习这些真实的案例,企业管理者能够获取灵感,应用于自身的质量管理实践。
课程的核心价值与实用性
本课程的核心价值体现在以下几个方面:
- 系统化学习:通过系统的课程内容,企业管理者能够全面掌握数智化思维及其在质量管理中的具体应用。
- 实用性强:课程强调实战,结合案例分析与互动讨论,确保参与者能够将所学知识应用于实际工作中。
- 前沿技术洞察:课程内容紧跟数字化转型与人工智能的发展趋势,帮助企业把握行业脉搏,适应市场变化。
- 提升团队协作:通过小组讨论与互动,增强团队间的沟通与协作,提高整体质量管理的效率。
在数字化转型浪潮中,企业若想在竞争中脱颖而出,必须积极应对质量管理的挑战。通过系统的学习与实践,企业能够在质量提升的道路上走得更稳、更远。
总结
数智化时代为企业质量管理带来了新的挑战与机遇。通过掌握数字化思维框架、有效利用数据、应用人工智能技术,以及借鉴成功案例,企业管理者能够有效提升质量管理能力,进而推动企业的整体发展。在这个过程中,课程所提供的知识与技能将成为企业转型升级的重要助力。
免责声明:本站所提供的内容均来源于网友提供或网络分享、搜集,由本站编辑整理,仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题,请联系本站管理员予以更改或删除。