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數智化時代的質量提升實戰

數智化時代的質量提升實戰

課程編號:49422

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:148

行業類別:行業通用     

專業類別:數字化 

授課講師:王明哲

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
制造業質量總監、部長等質量條口的中高層管理者。

【培訓收益】
掌握1套思維框架,將所有數字化轉型技術串聯起來 盤點數字化技術對產品質量提升的四個階段 理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路 建立數據思維,解封你未曾意識到的資源和力量 展望人工智能加持下的質量問題終局 了解大量相關案例,以及背后的經驗與教訓 利用數智化思維,研討質量提升新方案

一、數字化的頂層思維
1、數字化概念導入
從十四五規劃看數字經濟
數字經濟的核心:數字化轉型和數據要素
數字化轉型:數字化是業務和IT的深入融合
概念導入小互動:如果你在跟心儀的女神約會…
2、數字化頂層思維框架
精益思維:梳理業務,發現數字化入手點
編程思維:掌握計算機的語言,提升數字化項目成功率
數據思維:讓數據產生價值,展望數字化轉型的終局
案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發病史”,從“月暈”中掌握數據思維。
小互動:在指路問路中掌握編程思維
3、我們應該關注哪些數字化技術
基礎設施:解除計算機的能力封印
數據應用:搬金磚VS挖金礦
案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測
4、數字化轉型有哪三個必經階段
Digitization:無紙化
Digitalization:高效化
Digital transformation:無人化
每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術
案例:人員績效智能評估系統
5、數字化轉型的兩大核心半場
信息化:固化流程/信息流轉/數據積累
人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術
案例:從頂尖運動員看企業數字化轉型之路

二、數智化時代的質量提升
1、質量概念導入
互動:居家隔離洗碗質量提升
廣義的質量問題定義
廣義的質量提升方法
2、使用內部數據促進產品質量提升
墨菲定律:質量問題的根源是人
定責任
建標準
采數據
弱化人
案例:中國航天質量管理
3、利用外部數據促進用戶體驗質量提升
什么是“大”數據
如何打通全域數據
建立消費者畫像
數據驅動的用戶體驗評估
數據驅動的用戶體驗提升
案例:一汽集團數智化用戶體驗提升

三、智能化的底層原理
1、人工智能的2大底層原理
邏輯固化:師傅“教”徒弟
知識抽取:師傅“帶”徒弟
案例:預測男生是否會受女生歡迎
2、人工智能的6大底層套路
X-Ypairs:知識抽取
Y→X:生成萬物
X1-X2 pairs:推薦匹配
X only:聚類算法
Y only:超越人類
Dot & Line:知識圖譜
人工智能發展的終點
案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統,淘寶推薦系統,清華數字虛擬人,谷歌核聚變控制系統,美軍自動駕駛戰機
3、人工智能的6步落地法
價值驅動 or 數據驅動
機器學習 ≠ 江湖算命
數據模型 VS 機理模型
大數據 ∪ 深度學習
行業專家 || 客觀事實
行政可行 ≈ 最大門檻
案例:產線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業智能無損檢測,自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%

四、AI技術加持下的質量問題終局展望
1、如何從“備貨型”向“訂貨型”轉變
AI銷量/需求預測
供應商智慧管理
倉庫智慧管理
案例:某著名汽車品牌銷量預測,亞馬遜VS京東倉儲機器人對比,麥肯錫供應商智慧遴選方案。
2、如何從“標品”向“定制化”轉變
AI自動化研發/設計
AI智能排產
案例:某跨國機械廠商AI加速研發案例,某工業跨國公司智能排產案例,
3、如何從“人工流水線”向“機器自動化”轉變
重點設備故障預測
易耗品壽命預測
機器人安全巡檢
AI智能質量檢測
案例:西門子焊接缺陷診斷項目,大型生產設備預測性維護項目,生產線耗品壽命預測項目,工廠智能巡檢項目
4、質量問題的終局展望
生產力極大釋放
生產關系極端簡單
徹底的“無人化”

住:前四部分為授課形式,第五部分為研討形式。

五、運用數智化思維,研討質量提升新方案
1、工作坊流程串講:先發散再收斂
2、以價值為導向的頭腦風暴
痛點問題羅列
痛點問題排序
3、數據準備階段的可行性收斂
數字化項目機理分析
數字化項目數據關聯性分析
數字化項目數據質量分析
4、數據使用階段的可行性收斂
誰可以成為AI的“師傅”
我們能否請得起這個“師傅”
5、行政可行性收斂
橫向行政跨越分析
縱向行政跨越分析
6、方案展示及討論
專業可行性提升
行業可行性提升
授課方式:分組對抗闖關式推進,將方案形成過程拆解為若干“關卡”,授課老師會為每組提供1V1微資訊,方案展示時每組均需要面對來自其他組行業專家的“挑戰”。每組分數由其他組互評給出。
 

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