在这个信息技术飞速发展的时代，数字化转型已成为各行各业的迫切需求。尤其是在制造业领域，如何有效利用数智化思维，推动质量提升，已成为管理者们亟需解决的问题。本文将结合数智化思维相关培训课程，深入探讨数字化转型的顶层思维、质量提升的方法以及人工智能在其中的应用，帮助制造业的中高层管理者更好地理解和运用这一思维框架。
王明哲
培训咨询
数字化转型并不仅仅是技术的应用，更是思维方式的变革。根据《十四五规划》，数字经济的核心是数字化转型及数据要素的有效利用。在这一过程中，数字化不仅涉及业务的优化，还需要与IT系统的深度融合。
在数字化转型的过程中，管理者需要掌握以下三种思维框架，以有效推动转型进程：
数智化思维不仅可以助力企业的数字化转型，也为质量提升提供了新的视角。质量问题的根源往往是管理流程中的不完善，而数智化思维能够帮助企业从多个维度解决这些问题。
墨菲定律指出，“如果事情有可能出错，它就一定会出错”。在质量管理中，内部数据的有效利用可以帮助企业识别潜在的问题。通过建立标准和规范，采集数据并弱化人为因素，企业可以从根本上提升产品质量。
以中国航天为例，其质量管理体系通过数据监控和分析，有效降低了质量问题的发生率，提升了产品的可靠性。
除了内部数据，外部数据的收集和分析同样重要。通过打通全域数据，企业可以建立消费者画像，从而提高用户体验。数据驱动的用户体验评估可以帮助企业更好地理解市场需求，进而提升产品质量。
例如，一汽集团通过数智化手段提升用户体验，得到了良好的市场反馈，展示了外部数据在质量提升中的重要作用。
随着人工智能技术的不断发展，其在制造业质量管理中的应用也逐渐成为一种趋势。人工智能的底层原理包括逻辑固化和知识抽取，这为企业的质量问题提供了新的解决方案。
例如，预测男生是否会受到女生欢迎的案例，通过模型的建立，实现了对数据的深入挖掘。这种技术同样适用于产品质量的预测与控制。
在实际应用中，人工智能的落地并非一蹴而就。企业需要遵循以下六个步骤，以确保智能化技术的有效应用：
通过以上步骤，企业可以在质量管理上实现质的飞跃。例如，通过大数据和深度学习的结合，实现了产线良品率的提升和故障预测的准确性。
展望未来，人工智能技术将深刻改变制造业的质量管理方式。从“备货型”向“订货型”的转变是AI推动的一大趋势。在这一过程中，AI的销量预测、供应商智慧管理和仓库智慧管理都将发挥重要作用。
在用户需求日益个性化的背景下，AI的自动化研发和智能排产将成为制造业的必然选择。通过精准的市场分析和用户画像，企业可以实现产品的定制化生产。
随着技术的进步，生产线的自动化将是提升生产效率的重要手段。重点设备故障预测和易耗品寿命预测将帮助企业在生产过程中实现更高的安全性和效率。AI智能质量检测技术的应用，也将大幅提升产品质量的可控性。
在实际应用中，运用数智化思维研讨质量提升的新方案，管理者需要遵循一定的流程。首先进行痛点问题的罗列和排序，接着在数据准备阶段分析数字化项目的可行性。
在数据使用阶段，管理者需要明确谁可以成为AI的“师傅”，并评估能否请得起这个“师傅”。同时，行政可行性分析也是不可或缺的一部分，以确保项目的顺利推进。
通过这种系统化的研讨方式，企业能够有效识别质量提升的关键问题，并形成可行的解决方案。
在数智化思维的指导下，制造业的质量管理将迎来新的机遇与挑战。通过系统化的思维框架，企业不仅能够提升产品质量，还能在激烈的市场竞争中占据主动。对于中高层管理者而言，掌握数智化思维，积极推动数字化转型，将是推动企业可持续发展的关键所在。
