数智化思维助力企业数字化转型新机遇

数智化思维：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，“数智化思维”已成为企业数字化转型过程中的核心理念。它不仅代表了一种全新的思维方式，更是推动企业提高产品质量和用户体验的有效工具。本文将深入探讨数智化思维的内涵，数字化转型的各个阶段，以及如何将人工智能技术与质量提升相结合，最终实现企业的可持续发展。

一、数字化转型的顶层思维

1. 数字经济的概念导入

随着“十四五”规划的实施，数字经济已成为国家战略的重要组成部分。数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。数字化转型不仅仅是技术的应用，更是业务与IT深度融合的过程。

2. 数字化顶层思维框架

在数字化转型过程中，建立一个有效的思维框架至关重要。以下是三种核心的思维方式：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，提升整体效率。
• 编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目的成功率，让技术服务于业务。
• 数据思维：通过数据分析让数据产生价值，展望数字化转型的终局。

在这些思维方式的指导下，企业可以更好地理解数字化转型的必要性和紧迫性，同时也为后续的技术应用打下坚实的基础。

3. 关注数字化技术的基础设施

数字化转型的基础设施是解除计算机能力封印的关键。在这一过程中，企业需要注重数据应用的两种方式：

• 搬金砖：将已有的资源进行整合和优化。
• 挖金矿：通过深度挖掘数据价值，发掘潜在的商业机会。

例如，谷歌云计算和华为5G技术的应用，为企业提供了强大的数据处理能力和实时分析能力，从而促进了业务的发展。

4. 数字化转型的三个必经阶段

数字化转型经历了三个必经阶段：

• Digitization（数字化）：实现无纸化办公，提升工作效率。
• Digitalization（高效化）：利用数字技术优化业务流程，提高生产力。
• Digital Transformation（无人化）：通过智能化手段实现业务的自动化和智能化。

每个阶段都有其关键技术，企业在实施数字化转型时需要根据自身情况选择合适的技术路径。

二、数智化时代的质量提升

1. 质量概念的导入

在数智化时代，质量的定义不再局限于产品本身，而是扩展到用户体验和服务质量。通过对质量问题的广义定义，企业可以从多个角度审视自身的质量管理体系。

2. 内部数据促进产品质量提升

利用内部数据可以有效促进产品质量的提升。墨菲定律指出，质量问题的根源往往是人定责任。因此，建立标准化的质量管理体系，采集和分析数据至关重要。

中国航天的质量管理经验表明，数据驱动的质量管理能够有效降低质量问题的发生率，提升产品的可靠性。

3. 外部数据促进用户体验质量提升

在数智化时代，企业还需要利用外部数据来提升用户体验。大数据技术的应用，使得企业能够打通全域数据，建立消费者画像，从而更好地满足用户需求。

一汽集团的案例表明，通过数智化手段提升用户体验，可以实现客户满意度的显著提高。

三、智能化的底层原理

1. 人工智能的两大底层原理

人工智能的发展依赖于两大底层原理：

• 逻辑固化：通过知识的传承，实现师徒之间的知识共享。
• 知识抽取：从大量数据中提取有价值的信息，辅助决策。

2. 人工智能的六大底层套路

人工智能的应用涉及六大底层套路，它们分别是：

• X-Y pairs：知识抽取。
• Y→X：生成万物。
• X1-X2 pairs：推荐匹配。
• X only：聚类算法。
• Y only：超越人类能力的应用。
• Dot & Line：知识图谱构建。

这些底层套路的应用不仅提升了人工智能系统的智能化水平，也为企业的决策提供了科学依据。

3. 人工智能的六步落地法

将人工智能技术落地需遵循六个步骤：

• 价值驱动或数据驱动：明确项目的驱动因素。
• 机器学习与数据模型：使用科学的模型进行数据分析。
• 行业专家与客观事实：结合行业专家的经验与实际数据。
• 行政可行性分析：确保项目的执行符合行政要求。
• 数字化项目的可行性分析：对数字化项目进行全面评估。

通过这些步骤，企业可以有效提升生产效率，降低运营成本，促进业务的可持续发展。

四、AI技术加持下的质量问题终局展望

1. 从“备货型”向“订货型”的转变

在AI技术的支持下，企业可以实现从传统的“备货型”供应链管理向“订货型”管理的转变。通过销量预测和智能管理，企业能够更精准地满足市场需求。

2. 从“标品”向“定制化”的转变

AI技术的应用使得企业能够实现产品的个性化定制。通过智能化研发和设计，企业可以更好地响应客户的需求变化。

3. 从“人工流水线”向“机器自动化”的转变

在生产过程中，重点设备的故障预测和机器人安全巡检能够有效保障生产安全，提高生产效率。

4. 质量问题的终局展望

未来，随着数智化思维的深入应用，生产力将得到极大释放，生产关系将变得更加简单。最终实现的“无人化”生产模式，将进一步提升企业的竞争力。

五、运用数智化思维研讨质量提升新方案

1. 工作坊的流程设计

通过开展工作坊，企业可以在实践中运用数智化思维，研讨质量提升的新方案。工作坊的流程包括：

• 发散思维，列出痛点问题。
• 对痛点问题进行排序和分析。
• 数字化项目的可行性分析。
• 展示与讨论方案，接受反馈。

这种形式不仅能激发团队的创造力，还能增强团队的协作能力。

2. 以价值为导向的头脑风暴

在头脑风暴环节，团队成员可以围绕具体的痛点问题进行深入讨论，寻找最佳解决方案。通过这种方式，企业能够充分挖掘团队的智慧，提高决策的科学性。

3. 数据准备与使用阶段的可行性分析

在数字化项目的实施过程中，数据的质量与使用是成功的关键。企业需要明确谁可以成为AI的“师傅”，并评估能否引入外部资源进行合作。

4. 行政可行性收敛

通过横向和纵向的行政跨越分析，企业可以确保项目的成功执行，降低实施风险。

5. 方案展示及讨论

在方案展示阶段，各组需要面对来自其他组的挑战与评估，通过互评机制激励团队的创新。

结论

数智化思维为企业的数字化转型和质量提升提供了全新的视角和方法论。通过掌握相关的技术、思维框架和实践经验，管理者能够有效推动企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。未来，随着数字技术的不断发展和应用，数智化思维将成为推动企业可持续发展的重要力量。