在当今快速发展的市场环境中，产品质量的提升已成为企业竞争力的核心要素。随着数字化技术的不断发展，企业在产品质量提升方面迎来了新的机遇和挑战。本文将结合数字化转型的思维框架，探讨如何通过数智化的手段提升产品质量，分析数字化技术对产品质量提升的影响，并展望未来的质量管理趋势。
王明哲
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数字化转型并不是单纯的技术升级，而是业务与IT的深入融合。在这一过程中，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的整合。对于企业来说，掌握数字化的顶层思维框架至关重要。
例如，通过精益思维，企业能够找出生产过程中的瓶颈，借助数字化技术进行优化，从而提升产品质量。此外，编程思维使得企业在实施数字化项目时能够高效应对各种技术挑战，确保项目的顺利推进。
在数字化转型的过程中，企业通常会经历三个阶段：
每个阶段都有其关键技术，而数字化的决胜技术将直接影响产品质量的提升。例如，在无人化阶段，企业能够通过智能化的设备进行实时监控和质量检测，及时发现潜在的质量问题，确保产品质量的稳定性。
在数智化时代，企业更应该重视内部数据的利用。墨菲定律告诉我们，质量问题的根源往往在于人。因此，企业需要建立标准，采集数据，以弱化人为因素对质量的影响。
例如，中国航天在质量管理中通过建立严格的标准和数据采集机制，有效降低了质量问题的发生率。这种内部数据的利用不仅提升了产品质量，也为企业的决策提供了重要依据。
除了内部数据，企业还需关注外部数据的整合。大数据技术的应用，使得企业能够全面打通全域数据，建立消费者画像，实现数据驱动的用户体验评估。
一汽集团在数智化用户体验提升方面的案例就是一个典型的成功实例，通过整合外部数据，提升了用户的满意度，进而推动了产品质量的提升。
人工智能作为数字化转型的重要组成部分，具备两大底层原理：
此外，人工智能还包含六大底层套路，如X-Ypairs、推荐匹配、聚类算法等，这些套路能够帮助企业在产品设计、生产及质量检测等环节实现智能化，提高生产效率及产品质量。
展望未来，AI技术将成为推动产品质量提升的重要力量。企业如何从“备货型”转变为“订货型”，需要依赖AI的销量和需求预测能力，提高供应链的响应速度和灵活性。
例如，某著名汽车品牌通过AI技术进行销量预测，成功实现了精准备货，最大程度地减少了库存压力，提高了资金周转率。
在产品设计方面，AI的应用使得企业能够从“标品”向“定制化”转变。通过AI自动化研发和智能排产，企业能够针对市场需求进行灵活调整，生产出更符合消费者需求的产品。
某跨国机械厂商的案例表明，AI加速研发的过程显著缩短了产品上市的时间，同时提升了产品的市场竞争力。
在生产环节，企业还需向“人工流水线”转变为“机器自动化”。重点设备故障预测、易耗品寿命预测等技术的应用，能够降低人为失误带来的质量风险，提升生产效率。
西门子焊接缺陷诊断项目的成功实施，表明了AI智能质量检测在实际应用中的有效性，这不仅提升了产品质量，也降低了生产成本。
在数字化转型的过程中，企业需要运用数智化思维，进行质量提升的新方案研讨。通过工作坊的形式，企业可以先发散再收敛，明确痛点问题，确保方案的可行性。
在数据准备阶段，企业应充分分析数字化项目的机理及数据关联性，确保数据的质量和有效性。在数据使用阶段，企业需要明确谁可以成为AI的“师傅”，确保技术的落地和应用。
在方案展示及讨论环节，企业可以通过分组对抗的形式，提升方案的专业性和可行性，确保最终形成的方案具有较高的实用价值。
产品质量提升是企业在竞争中立于不败之地的关键。数字化转型为企业提供了全新的思维框架和技术手段，使得企业能够在内部数据和外部数据的整合中，找到提升产品质量的有效路径。通过智能化的应用，企业在生产、设计及质量管理等各个环节都能够实现质的飞跃。未来，随着AI技术的不断发展，产品质量的提升将迎来更加广阔的前景，企业需要把握机遇，积极应对挑战，推动产品质量的提升和企业的可持续发展。
