《數(shù)智化時代的質量提升實戰(zhàn)》

  培訓講師:王明哲

講師背景:
王明哲老師——工業(yè)、金融數(shù)字化、智能化實戰(zhàn)專家?現(xiàn)任圖靈人工智能研究院-產(chǎn)業(yè)講師(圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創(chuàng)辦)?曾任航天系統(tǒng)某頭部公司-數(shù)字化總監(jiān)?清華大學自動化系碩士?清華數(shù)據(jù)院數(shù)據(jù)派研究部部長?南京大學校外AI專家講師 詳細>>

王明哲
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《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

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

案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測

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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