在当今迅速发展的数字时代，人工智能（AI）作为一种重要的技术手段，正在深刻地改变各行各业的运作模式。在制造业中，质量管理是一个至关重要的环节，而通过人工智能的应用，企业不仅能够提高产品质量，还可以优化生产流程，提升用户体验。本文将结合数字化转型的背景，探讨人工智能在质量提升中的应用，并分享相关案例和经验。
王明哲
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数字化转型是指企业通过数字技术的应用，进行业务流程、文化和组织结构的全面变革。根据中国的“十四五”规划，数字经济是未来经济发展的核心，而数字化转型则是实现这一目标的关键。数字化不仅涉及到业务与IT的深度融合，更是对企业未来发展的战略选择。
在数字化的顶层思维框架中，精益思维、编程思维和数据思维是三个重要的支柱。精益思维帮助企业梳理业务流程，发现数字化的切入点；编程思维则提升了数字化项目成功的概率；而数据思维则让数据产生更多的价值，展望数字化转型的终局。
在每个阶段，企业都需要关注不同的关键技术，以确保数字化转型的顺利推进。例如，人员绩效智能评估系统的应用，能够帮助企业在数字化转型的初期实现基础数据的采集和分析。
质量管理的核心在于提升产品和服务的质量，而在数智化时代，内部和外部数据的有效利用是提升质量的关键。墨菲定律指出，质量问题的根源在于人，因此，企业要通过建立标准和采集数据来弱化人为因素的影响。
比如，中国航天的质量管理案例，通过建立严格的标准和流程，提升了产品的质量。此外，利用外部数据，如消费者画像和用户反馈，企业可以更好地理解客户需求，从而优化用户体验。一汽集团通过数智化手段显著提升了用户体验，成为了行业的标杆。
人工智能的应用离不开其底层原理，主要包括逻辑固化和知识抽取。在逻辑固化的过程中，AI系统通过师傅“教”徒弟的方式，逐步掌握专业知识；而在知识抽取中，AI则通过大量的数据分析，提取出关键的信息和规律。
这些底层套路为企业在实际应用中提供了坚实的基础。例如，百度的智能客服系统和谷歌的药物预测系统，都是通过AI技术实现了高效的服务与预测。
在质量管理的实际应用中，企业需要遵循六步落地法。这包括从价值驱动或数据驱动开始，机器学习并不等同于简单的预测，而是需要建立有效的数据模型和机理模型。通过大数据与深度学习的结合，企业能够更好地理解行业趋势与用户需求。
例如，在工业领域，利用AI技术进行产线良品率提升、故障预测及智能检测等，实现了生产效率的显著提高。大型工程机械的故障预测系统，通过实时数据监测，提前发现问题，减少了停机时间，降低了维护成本。
展望未来，人工智能将推动质量管理向更高层次发展。企业将从“备货型”转向“订货型”，通过AI销量/需求预测优化供应链管理。同时，AI还将助力企业从“标品”向“定制化”转变，实现智能化研发与设计。
在设备管理方面，AI技术将使重点设备的故障预测更加精准，易耗品的寿命预测更加科学，从而提高生产线的整体效率。西门子的焊接缺陷诊断项目和大型生产设备的预测性维护项目，都是AI技术应用的成功案例。
在数智化思维的引领下，企业应积极探索质量提升的新方案。通过头脑风暴和数据准备阶段的可行性分析，企业能够识别出痛点问题，并对其进行排序和分析，从而制定出更具针对性的解决方案。
在数字化项目的实施过程中，如何选择合适的AI“师傅”，以及如何评估其带来的价值，都是需要重点关注的问题。企业还需进行横向和纵向的行政可行性分析，确保方案的落地性与实用性。
人工智能作为数字化转型的重要组成部分，正为制造业的质量管理带来深远的影响。通过对数字化技术的理解与应用，企业不仅能够提升产品质量，还可以优化用户体验，实现更高的经营效益。在未来的发展中，企业应积极拥抱人工智能，发挥其在质量管理中的潜力，以实现智能化、自动化的生产目标。
在这个过程中，保持对数字化技术的敏感性，持续探索与创新，将是企业在竞争中立于不败之地的关键。通过不断学习与实践，企业能够在人工智能的助力下，迎接质量管理的新纪元。
