在当今快速发展的科技环境中，信息化建设已成为各行业提升竞争力的重要手段。随着数字经济的崛起，企业面临着前所未有的机遇与挑战。如何有效地进行数字化转型，尤其是在制造业中提升产品质量，是质量管理者必须面对的核心问题。本篇文章将围绕“信息化建设”的主题，结合相关培训课程内容，探讨数字化转型的思维框架、数智化时代的质量提升、人工智能的底层原理及其实际应用，并展望在人工智能加持下的质量问题终局，以帮助制造业的质量总监和中高层管理者更好地应对未来的挑战。
王明哲
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数字化转型不仅仅是技术的引入，更是企业战略的重塑。从国家的十四五规划来看，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。数字化转型的本质是业务与IT的深入融合，这要求管理者具备顶层思维，能够从全局出发，设计合适的数字化战略。
在数字化转型的过程中，企业需要关注基础设施的建设，以解除计算机能力的封印。同时，要善于利用数据应用，挖掘数据背后的潜在价值。例如，谷歌的云计算和华为的5G技术，都是数字化转型中不可或缺的基础设施。
在信息化建设的过程中，企业通常会经历三个必经阶段：
每个阶段都有其关键技术和数字化的决胜技术，例如，在人员绩效智能评估系统的应用中，企业可以通过数据分析实现更加科学的绩效管理。
在数智化时代，质量不仅仅是产品的合格与否，更是用户体验的综合体现。质量管理者需要不断提升对质量问题的认知，明确广义的质量问题定义与提升方法。例如，居家隔离期间，洗碗的质量提升不仅涉及到清洗的效果，也与用户的感受息息相关。
墨菲定律告诉我们，质量问题的根源在于人，因此建立标准和采集数据是弱化人为因素的有效方法。以中国航天的质量管理为例，其通过严格的数据采集和标准化管理，成功地提高了产品的质量。
随着“大数据”概念的兴起，如何打通全域数据，建立消费者画像，成为提升用户体验的重要手段。以一汽集团为例，其通过数智化的数据驱动，成功提升了用户的整体体验。
人工智能的发展离不开其底层原理的支撑。首先，逻辑固化与知识抽取是其核心原理，通过师傅“教”徒弟的方式，逐步形成知识体系。其次，人工智能的六大底层套路，包括X-Ypairs、Y→X、X1-X2 pairs等，都是推动其发展的重要机制。
在实际应用中，企业需要关注价值驱动与数据驱动的平衡，机器学习并不是简单的“算命”。例如，在生产线的良品率提升、故障预测等项目中，企业通过大数据与深度学习的结合，实现了显著的成效。
在AI技术的加持下，企业可以从传统的“备货型”模式转变为“订货型”模式。通过AI销量预测，企业能够更精准地掌控市场需求，从而实现更加合理的库存管理。案例中，某著名汽车品牌通过智能管理，实现了销量预测的精准化。
在个性化需求日益增长的今天，AI自动化研发与设计的能力成为了企业竞争的关键。某跨国机械厂商通过AI加速研发，成功推出了一系列符合市场需求的定制化产品。
重点设备故障预测、易耗品寿命预测等技术的应用，标志着企业在向机器自动化转型的过程中，逐渐实现了生产效率的提升。例如，西门子在焊接缺陷诊断项目中，通过智能化手段，显著提高了生产质量。
在信息化建设的过程中，开展相关的工作坊和头脑风暴活动，可以有效推动质量提升新方案的形成。管理者应以价值为导向，进行痛点问题的罗列与排序，从而找到适合自身企业的解决方案。在数据准备阶段，进行数字化项目的机理分析、数据关联性分析等，确保数据的质量与可用性。
在数据使用阶段，管理者需要思考如何找到合适的AI“师傅”，并确保其能为企业带来价值。在行政可行性方面，进行横向和纵向的行政跨越分析，确保方案的可行性。
总之，信息化建设是一个系统工程，涉及技术、管理、战略等多个层面。通过有效的数字化转型与质量提升，企业将能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。
