《數(shù)智化時代的質量提升實戰(zhàn)》
《數(shù)智化時代的質量提升實戰(zhàn)》詳細內容
《數(shù)智化時代的質量提升實戰(zhàn)》
【課程收益】
- 掌握1套思維框架,將所有數(shù)字化轉型技術串聯(lián)起來
- 盤點數(shù)字化技術對產(chǎn)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(shù)據(jù)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(jīng)驗與教訓
- 利用數(shù)智化思維,研討質量提升新方案
【課程特色】
夠專業(yè),內容前沿且正確;
講俗話,將復雜技術具象清晰有趣化;
重互動,巧妙設計提升參與感;
能落地,反復驗證的方法及真實案例。
【課程對象】制造業(yè)質量總監(jiān)、部長等質量條口的中高層管理者。
【課程時間】1天(6小時/天)
【課程大綱】
一、數(shù)字化的頂層思維
1、數(shù)字化概念導入
- 從十四五規(guī)劃看數(shù)字經(jīng)濟
- 數(shù)字經(jīng)濟的核心:數(shù)字化轉型和數(shù)據(jù)要素
- 數(shù)字化轉型:數(shù)字化是業(yè)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(shù)字化頂層思維框架
- 精益思維:梳理業(yè)務,發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點
- 編程思維:掌握計算機的語言,提升數(shù)字化項目成功率
- 數(shù)據(jù)思維:讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值,展望數(shù)字化轉型的終局
案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發(fā)病史”,從“月暈”中掌握數(shù)據(jù)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(shù)字化技術
- 基礎設施:解除計算機的能力封印
- 數(shù)據(jù)應用:搬金磚VS挖金礦
4、數(shù)字化轉型有哪三個必經(jīng)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(shù)字化的決勝技術
案例:人員績效智能評估系統(tǒng)
5、數(shù)字化轉型的兩大核心半場
- 信息化:固化流程/信息流轉/數(shù)據(jù)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(yè)數(shù)字化轉型之路
二、數(shù)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(shù)據(jù)促進產(chǎn)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(shù)據(jù)
- 弱化人
案例:中國航天質量管理
3、利用外部數(shù)據(jù)促進用戶體驗質量提升
- 什么是“大”數(shù)據(jù)
- 如何打通全域數(shù)據(jù)
- 建立消費者畫像
- 數(shù)據(jù)驅動的用戶體驗評估
- 數(shù)據(jù)驅動的用戶體驗提升
案例:一汽集團數(shù)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?。簬煾怠皫А蓖降?/li>
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(fā)展的終點
案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統(tǒng),淘寶推薦系統(tǒng),清華數(shù)字虛擬人,谷歌核聚變控制系統(tǒng),美軍自動駕駛戰(zhàn)機
3、人工智能的6步落地法
- 價值驅動 or?數(shù)據(jù)驅動
- 機器學習 ≠ 江湖算命
- 數(shù)據(jù)模型 VS?機理模型
- 大數(shù)據(jù)? ∪ 深度學習
- 行業(yè)專家 ||?客觀事實
- 行政可行 ≈? 最大門檻
案例:產(chǎn)線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業(yè)智能無損檢測,自動駕駛系統(tǒng),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(fā)/設計
- AI智能排產(chǎn)
案例:某跨國機械廠商AI加速研發(fā)案例,某工業(yè)跨國公司智能排產(chǎn)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(chǎn)設備預測性維護項目,生產(chǎn)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(chǎn)力極大釋放
- 生產(chǎn)關系極端簡單
- 徹底的“無人化”
?。呵八牟糠譃槭谡n形式,第五部分為研討形式。
五、運用數(shù)智化思維,研討質量提升新方案
1、工作坊流程串講:先發(fā)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(shù)據(jù)準備階段的可行性收斂
4、數(shù)據(jù)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(yè)可行性提升
- 行業(yè)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(yè)專家的“挑戰(zhàn)”。每組分數(shù)由其他組互評給出。
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