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数智化时代的质量提升实战

数智化时代的质量提升实战

课程编号:58899

课程价格:¥0/天

课程时长:2 天

课程人气:41

行业类别:行业通用     

专业类别:人工智能 

授课讲师:王明哲

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
制造业质量总监、部长等质量条口的中高层管理者。

【培训收益】
掌握1套思维框架,将所有数字化转型技术串联起来 盘点数字化技术对产品质量提升的四个阶段 理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路 建立数据思维,解封你未曾意识到的资源和力量 展望人工智能加持下的质量问题终局 了解大量相关案例,以及背后的经验与教训 利用数智化思维,研讨质量提升新方案

一、数字化的顶层思维
1、数字化概念导入
从十四五规划看数字经济
数字经济的核心:数字化转型和数据要素
数字化转型:数字化是业务和IT的深入融合
概念导入小互动:如果你在跟心仪的女神约会…
2、数字化顶层思维框架
精益思维:梳理业务,发现数字化入手点
编程思维:掌握计算机的语言,提升数字化项目成功率
数据思维:让数据产生价值,展望数字化转型的终局
案例:精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”,从“月晕”中掌握数据思维。
小互动:在指路问路中掌握编程思维
3、我们应该关注哪些数字化技术
基础设施:解除计算机的能力封印
数据应用:搬金砖VS挖金矿
案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测
4、数字化转型有哪三个必经阶段
Digitization:无纸化
Digitalization:高效化
Digital transformation:无人化
每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术
案例:人员绩效智能评估系统
5、数字化转型的两大核心半场
信息化:固化流程/信息流转/数据积累
人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术
案例:从顶尖运动员看企业数字化转型之路

二、数智化时代的质量提升
1、质量概念导入
互动:居家隔离洗碗质量提升
广义的质量问题定义
广义的质量提升方法
2、使用内部数据促进产品质量提升
墨菲定律:质量问题的根源是人
定责任
建标准
采数据
弱化人
案例:中国航天质量管理
3、利用外部数据促进用户体验质量提升
什么是“大”数据
如何打通全域数据
建立消费者画像
数据驱动的用户体验评估
数据驱动的用户体验提升
案例:一汽集团数智化用户体验提升

三、智能化的底层原理
1、人工智能的2大底层原理
逻辑固化:师傅“教”徒弟
知识抽取:师傅“带”徒弟
案例:预测男生是否会受女生欢迎
2、人工智能的6大底层套路
X-Ypairs: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
Dot & Line:知识图谱
人工智能发展的终点
案例:百度智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机
3、人工智能的6步落地法
价值驱动 or 数据驱动
机器学习 ≠ 江湖算命
数据模型 VS 机理模型
大数据 ∪ 深度学习
行业专家 || 客观事实
行政可行 ≈ 最大门槛
案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,工业智能无损检测,自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000%

四、AI技术加持下的质量问题终局展望
1、如何从“备货型”向“订货型”转变
AI销量/需求预测
供应商智慧管理
仓库智慧管理
案例:某著名汽车品牌销量预测,亚马逊VS京东仓储机器人对比,麦肯锡供应商智慧遴选方案。
2、如何从“标品”向“定制化”转变
AI自动化研发/设计
AI智能排产
案例:某跨国机械厂商AI加速研发案例,某工业跨国公司智能排产案例,
3、如何从“人工流水线”向“机器自动化”转变
重点设备故障预测
易耗品寿命预测
机器人安全巡检
AI智能质量检测
案例:西门子焊接缺陷诊断项目,大型生产设备预测性维护项目,生产线耗品寿命预测项目,工厂智能巡检项目
4、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,第五部分为研讨形式。

五、运用数智化思维,研讨质量提升新方案
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、数据准备阶段的可行性收敛
数字化项目机理分析
数字化项目数据关联性分析
数字化项目数据质量分析
4、数据使用阶段的可行性收敛
谁可以成为AI的“师傅”
我们能否请得起这个“师傅”
5、行政可行性收敛
横向行政跨越分析
纵向行政跨越分析
6、方案展示及讨论
专业可行性提升
行业可行性提升
授课方式:分组对抗闯关式推进,将方案形成过程拆解为若干“关卡”,授课老师会为每组提供1V1微资讯,方案展示时每组均需要面对来自其他组行业专家的“挑战”。每组分数由其他组互评给出。 

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