人工智能应用助力企业数字化转型新机遇

人工智能应用：数字化转型与质量提升的结合

在当今快速发展的数字经济时代，人工智能（AI）作为一种重要的技术手段，正在深刻改变各行各业的运作模式，尤其是在制造业领域。随着数字化转型的深入推进，企业面临着亟需提升产品质量的挑战。本文将结合培训课程内容，探讨人工智能在数字化转型过程中的应用，以及如何通过数智化思维促进质量提升。

王明哲：《数智化时代的质量提升实战》

这门课程为制造业的中高层管理者提供了深入的数字化转型与质量提升理论与实践指南。通过系统化的思维框架，学员将掌握如何有效地整合数字化技术与人工智能，提升产品质量。课程不仅涵盖前沿技术与真实案例，还强调参与互动，确保学员能在轻松的氛

王明哲 培训咨询

数字化的顶层思维

数字化转型是一个系统的过程，它不仅仅涉及技术的引入，更需要顶层设计的思维框架。企业在进行数字化转型时，应关注以下几个方面：

• 数字化概念导入：在国家的“十四五”规划中，数字经济已成为重要的发展方向。数字化转型的核心在于数字化与业务和IT的深度融合。
• 数字化顶层思维框架：包括精益思维、编程思维和数据思维。精益思维帮助企业梳理业务，找到数字化的切入点；编程思维提升数字化项目的成功率；而数据思维则让数据真正产生价值。
• 关注数字化技术基础设施：如云计算、5G等，这些技术为企业的数字化转型提供了支撑。
• 数字化转型的三个必经阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital transformation（无人化），每个阶段都有其关键技术。
• 数字化转型的两大核心：信息化和人工智能，前者固化流程，后者则能够精准找到价值点。

数智化时代的质量提升

在数智化时代，质量提升的方式也在不断演变。企业可以通过内部和外部数据的有效利用，来推动产品质量的改善。

• 利用内部数据：借助数据标准化和责任明确，企业可以有效降低因人为因素造成的质量问题。例如，中国航天质量管理的案例，展示了如何通过建标准和采数据来提升质量。
• 利用外部数据：通过大数据技术分析消费者行为，建立消费者画像，从而提升用户体验。以一汽集团为例，他们通过数智化手段提升了用户体验，获得了良好的市场反馈。

智能化的底层原理

人工智能的应用基于一系列底层原理和套路，这些原理不仅指导了技术的开发，也为企业的实际应用提供了理论支持。

• 人工智能的两个底层原理：逻辑固化和知识抽取。前者通过系统化的知识传递来提升决策效率，后者则通过对数据的分析，提炼出有价值的信息。
• 人工智能的六大底层套路：包括X-Ypairs、Y→X、X1-X2 pairs等，这些套路在推荐系统、知识图谱等领域得到了广泛应用。
• 人工智能的六步落地法：企业在实施人工智能项目时，应明确价值驱动与数据驱动的关系，重视数据模型的建立，并结合行业专家的经验进行实践。

AI技术加持下的质量问题终局展望

随着人工智能技术的不断进步，企业在质量管理方面的转型也在不断深化。从“备货型”向“订货型”的转变，AI销量和需求预测的应用，使得企业在供应链管理中更加高效。

• 从“标品”向“定制化”转变：AI技术可以加速研发和设计过程，使企业能够快速响应市场需求，实现个性化定制。
• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过重点设备的故障预测和机器人安全巡检，企业能够大幅提高生产效率和安全性。
• 质量问题的终局展望：生产力的极大释放将导致生产关系的简单化，最终实现“无人化”生产，这将是未来质量管理的一个重要方向。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

课程中，参与者通过工作坊的形式，利用数智化思维探讨质量提升的新方案。在这一过程中，强调以价值为导向的头脑风暴，识别和排序痛点问题，并进行数据准备阶段的可行性分析。

• 痛点问题罗列：参与者需要将当前质量管理中遇到的问题进行整理，并评估其严重性和影响。
• 数据准备阶段的可行性分析：分析数字化项目所需的数据关联性和数据质量，确保后续实施的顺利进行。
• 方案展示及讨论：通过小组对抗的形式，各组展示自己的方案，并接受来自行业专家的挑战，这种互动式学习方式极大地提升了参与感和学习效果。

总结

人工智能的应用为数字化转型和质量提升提供了新的动力和方法。通过课程的学习，参与者不仅掌握了数字化转型的顶层思维和数智化思维，还了解了人工智能的底层原理及其在实际案例中的应用。未来，企业在推动质量管理的过程中，需积极拥抱人工智能技术，结合数据驱动的思维，探索新的质量提升方案，以应对日益激烈的市场竞争。

随着科技的进步，质量管理的理念和方法必将不断演变，企业唯有与时俱进，才能在数字化转型的浪潮中立于不败之地。