数智化思维：引领未来发展的新趋势解析

数智化思维：提升质量管理的全新视角

在数字经济迅速发展的今天，传统的质量管理模式已经无法满足日益复杂的市场需求。数字化转型不仅仅是技术的更新，更是思维方式的变革。在这个背景下，“数智化思维”应运而生，成为了提升产品质量和管理效率的重要工具。本文将围绕数智化思维的核心概念，结合培训课程内容，深入探讨如何通过数智化思维实现质量管理的创新与提升。

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

数字化的顶层思维是数字化转型的基础。它要求管理者在制定战略时，需从全局出发，将各项数字化技术有机结合，形成系统性的解决方案。课程中提到，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。这意味着，企业需要在数字化转型过程中，深入理解数字化与业务的融合关系。

• 数字化概念导入：通过分析国家的十四五规划，企业可以明确数字经济的发展方向，从而更好地制定自身的数字化转型策略。
• 数字化顶层思维框架：精益思维、编程思维和数据思维是数字化转型的三大支柱。精益思维帮助企业梳理业务，发现数字化的切入点；编程思维则提升了项目的成功率；数据思维让企业能够从数据中提炼出价值，指导实际操作。

例如，在课程互动环节中，学员们通过简单的情景模拟，掌握了如何在复杂环境中应用数字化思维。这种方式不仅提升了参与感，也让学员们在实践中巩固了理论知识。

数字化转型的必经阶段

数字化转型不是一蹴而就的过程，而是需要经历多个阶段，包括Digitization、Digitalization和Digital Transformation。每个阶段都有其关键技术和实现路径。

• Digitization（无纸化）：这是数字化转型的第一步，主要以信息的电子化为目标，降低纸质文档的使用。
• Digitalization（高效化）：在这一阶段，企业开始利用数字技术提升工作效率，例如通过流程自动化来减少人为错误。
• Digital Transformation（无人化）：这是数字化转型的终极目标，企业通过全面的数字化手段，实现智能化管理，最终达到无人化生产。

通过对这一过程的深入理解，企业能够更清晰地规划自身的数字化转型之路，有效应对市场变化。

数智化时代的质量提升

在数智化时代，质量管理的核心是如何利用数据提升产品质量和用户体验。课程中详细探讨了如何通过内部和外部数据促进产品质量的提升。

• 内部数据的使用：通过建立标准和采集数据，企业可以有效地追踪质量问题的根源。课程中提到的墨菲定律强调了人定责任的重要性，而中国航天的质量管理案例展示了如何通过数据化管理提升产品质量。
• 外部数据的利用：在现代商业环境中，用户体验至关重要。通过打通全域数据，建立消费者画像，企业可以实现数据驱动的用户体验评估，从而提升客户满意度。一汽集团的案例正是这种方法的成功应用。

数智化思维的核心在于通过数据驱动决策，这不仅可以提升产品质量，还能增强企业的市场竞争力。

智能化的底层原理

人工智能作为数智化思维的重要组成部分，其底层原理和应用策略不可忽视。课程中提到的两大底层原理——逻辑固化和知识抽取，为企业的智能化转型提供了理论基础。

• 逻辑固化：通过将专家的经验和知识固化为逻辑规则，企业可以在智能化过程中减少对人工的依赖。
• 知识抽取：通过机器学习和数据挖掘，企业能够从大量数据中提取有价值的信息，指导决策制定。

此外，课程还介绍了人工智能的六大底层套路，这些套路为企业的智能化应用提供了多样化的思路和方法。例如，通过知识图谱的建设，企业可以实现更加精准的推荐匹配和用户画像分析。

AI技术加持下的质量问题终局展望

随着AI技术的发展，企业的质量管理将迎来新的变革。课程中提出，企业应从“备货型”向“订货型”转变，依靠AI进行销量和需求预测。

• 从备货型向订货型转变：通过AI技术，企业能够更准确地预测市场需求，从而优化库存管理，减少资源浪费。
• 从标品向定制化转变：AI的应用使得企业能够实现个性化定制，满足不同客户的需求。
• 从人工流水线向机器自动化转变：智能化的生产线将大幅提升生产效率，并降低人为错误，为企业带来更高的利润率。

这些展望不仅是对未来的预测，更是对企业当前转型策略的指导。通过数智化思维，企业将能更好地应对未来的挑战。

运用数智化思维，研讨质量提升新方案

在课程的最后部分，学员们通过工作坊的形式，围绕数智化思维展开了深入的讨论与实践。整个过程分为几个阶段，从痛点问题的罗列到方案的展示，强调了实际应用的重要性。

• 痛点问题罗列：学员们共同探讨当前质量管理中面临的各种挑战，并进行排序，为后续方案的制定奠定基础。
• 数据准备阶段的可行性分析：通过分析数字化项目的机理和数据关联性，确保方案落地的可行性。
• 方案展示及讨论：各组在展示方案时，需面对来自其他组的挑战，促进了方案的优化与完善。

这一过程不仅提升了学员的实战能力，也为他们在日常工作中应用数智化思维提供了宝贵的经验。

总结

数智化思维为企业的质量管理带来了新的机遇和挑战。在数字经济的浪潮下，企业需要不断更新思维，积极应用新技术，以提升产品质量和管理效率。通过培训课程的学习，学员们掌握了数字化转型的框架、质量提升的方法以及智能化的应用策略，为他们在未来的工作中提供了强有力的支持。只有在数智化思维的指引下，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。