数智化时代的质量提升实战

一、数智化的顶层思路

1、数智化概念导入

• 从十四五规划看数字经济

• 数字经济的核心：数智化转型和资料要素

• 数智化转型：数智化是业务和IT的纵深融合

概念导入小交流：倘若你在跟心仪的女神约会…

2、数智化顶层思路轮廓

• 精益思路：梳理业务，发现数智化入手点

• 编程思路：掌握计算机的语言，拉升数智化项目成功率

• 资料思路：让资料产生价值，展望数智化转型的终局

实例：精益趣解-“一个强迫症和将控狂的发病史”，从“月晕”中掌握资料思路。

小交流：在指路问路中掌握编程思路

3、我们应该关注哪些数智化技艺

• 基础设施：解除计算机的本领封印

• 资料运用：搬金砖VS挖金矿

实例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测

4、数智化转型有哪三个必经阶段

• Digitization：无纸化

• Digitalization：高效化

• Digital transformation：无人化

• 每个阶段的要害技艺以及数智化的决胜技艺

实例：人员绩效智能评核系统

5、数智化转型的两大核心半场

• 资讯化：固化流程/资讯流转/资料积累

• 机器智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技艺

实例：从顶 尖运动员看公司数智化转型之路

二、数智化时代的质量拉升

1、质量概念导入

• 交流：居家隔离洗碗质量拉升

• 广义的质量问题定义

• 广义的质量拉升办法

2、采用内部资料助推货品质量拉升

• 墨菲定律：质量问题的根源是人

• 定责任

• 建准则

• 采资料

• 弱化人

实例：中国航天质量管控

3、利用外部资料助推用户体验质量拉升

• 何为“大”资料

• 怎样打通全域资料

• 构筑消费者画像

• 资料驱动的用户体验评核

• 资料驱动的用户体验拉升

实例：一汽集团数智化用户体验拉升

三、智能化的底层原理

1、机器智能的2大底层原理

• 推演固化：师傅“教”徒弟

• 学识抽取：师傅“带”徒弟

实例：预测男生是否会受女生欢迎

2、机器智能的6大底层套路

• X-Ypairs：学识抽取

• 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

• Dot & Line：学识图谱

• 机器智能演进的终点

实例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，换个角度看，清华数字虚拟人，谷歌核聚变将控系统，美军自动驾驶战机

3、机器智能的6步落地法

• 价值驱动 or 资料驱动

• 机器研习 ≠ 江湖算命

• 资料模型 VS 机理模型

• 海量资料   ∪ 深度研习

• 业界专家 ||  客观事实

• 行政可行 ≈  最大门槛

实例：产线良品率拉升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，在实际应用里，自动驾驶系统，从实践看，AI量化交易-年化收益率1000%

四、AI技艺加持下的质量问题终局展望

1、怎样从“备货型”向“订货型”转变

• AI销量/诉求预测

• 供应商智慧管控

•

仓库智慧管控

实例：某著名汽车品牌销量预测，运行层面，亚马逊VS京东仓储机器人对比，换个角度看，麦肯锡供应商智慧遴选方案。

2、怎样从“标品”向“定制化”转变

• AI自动化研发/规划

• AI智能排产

实例：某跨国机械厂商AI加速研发实例，某工业跨国公司智能排产实例，

3、怎样从“人工流水线”向“机器自动化”转变

• 重点装置故障预测

• 易耗品寿命预测

• 机器人安全巡检

• AI智能质量检测

实例：西门子焊接缺陷诊断项目，大型生产装置预测性维护项目，就一线经验说，生产线耗品寿命预测项目，工厂智能巡检项目

4，往细里说，质量问题的终局展望

• 生产力极大释放

• 生产关系极端简单

• 彻底的“无人化”

住：前四部分为授课形式，具体来看，第五部分为研讨形式。

五、运用数智化思路，研讨质量拉升新方案

1，工作坊流程串讲：先发散再收敛

2，以价值为导向的头脑风暴

• 痛点问题罗列

• 痛点问题排序

3、资料准备阶段的可行性收敛

• 数智化项目机理拆解

• 数智化项目资料关联性拆解

• 数智化项目资料质量拆解

4、资料采用阶段的可行性收敛

• 谁能够成为AI的“师傅”

• 我们能否请得起这个“师傅”

5，行政可行性收敛

• 横向行政跨越拆解

• 纵向行政跨越拆解

6、方案展示以及碰头

• 专精可行性拉升

• 业界可行性拉升

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