《數(shù)智化時(shí)代的質(zhì)量提升實(shí)戰(zhàn)》

  培訓(xùn)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(shí)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(jiǎng)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(xué)自動(dòng)化系碩士?清華數(shù)據(jù)院數(shù)據(jù)派研究部部長(zhǎng)?南京大學(xué)校外AI專家講師 詳細(xì)>>

王明哲
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《數(shù)智化時(shí)代的質(zhì)量提升實(shí)戰(zhàn)》詳細(xì)內(nèi)容

《數(shù)智化時(shí)代的質(zhì)量提升實(shí)戰(zhàn)》

【課程收益】

  • 掌握1套思維框架,將所有數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)串聯(lián)起來(lái)
  • 盤點(diǎn)數(shù)字化技術(shù)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量提升的四個(gè)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(shí)到的資源和力量
  • 展望人工智能加持下的質(zhì)量問(wèn)題終局
  • 了解大量相關(guān)案例,以及背后的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)
  • 利用數(shù)智化思維,研討質(zhì)量提升新方案

【課程特色】

夠?qū)I(yè),內(nèi)容前沿且正確;

講俗話,將復(fù)雜技術(shù)具象清晰有趣化;

重互動(dòng),巧妙設(shè)計(jì)提升參與感;

能落地,反復(fù)驗(yàn)證的方法及真實(shí)案例。

【課程對(duì)象】制造業(yè)質(zhì)量總監(jiān)、部長(zhǎng)等質(zhì)量條口的中高層管理者。

【課程時(shí)間】1天(6小時(shí)/天)

【課程大綱】

一、數(shù)字化的頂層思維

1、數(shù)字化概念導(dǎo)入

概念導(dǎo)入小互動(dòng):如果你在跟心儀的女神約會(huì)…

2、數(shù)字化頂層思維框架

  • 精益思維:梳理業(yè)務(wù),發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點(diǎn)
  • 編程思維:掌握計(jì)算機(jī)的語(yǔ)言,提升數(shù)字化項(xiàng)目成功率
  • 數(shù)據(jù)思維:讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值,展望數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終局

案例:精益趣解-“一個(gè)強(qiáng)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(dòng):在指路問(wèn)路中掌握編程思維

3、我們應(yīng)該關(guān)注哪些數(shù)字化技術(shù)

  • 基礎(chǔ)設(shè)施:解除計(jì)算機(jī)的能力封印
  • 數(shù)據(jù)應(yīng)用:搬金磚VS挖金礦

案例:谷歌云計(jì)算,華為5G,某外貿(mào)公司營(yíng)收預(yù)測(cè)

4、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪三個(gè)必經(jīng)階段

  • Digitization:無(wú)紙化
  • Digitalization:高效化
  • Digital transformation:無(wú)人化
  • 每個(gè)階段的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)字化的決勝技術(shù)

案例:人員績(jī)效智能評(píng)估系統(tǒng)

5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大核心半場(chǎng)

  • 信息化:固化流程/信息流轉(zhuǎn)/數(shù)據(jù)積累
  • 人工智能:找準(zhǔn)價(jià)值“點(diǎn)”/匹配“針”對(duì)性技術(shù)

案例:從頂尖運(yùn)動(dòng)員看企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

二、數(shù)智化時(shí)代的質(zhì)量提升

1、質(zhì)量概念導(dǎo)入

  • 互動(dòng):居家隔離洗碗質(zhì)量提升
  • 廣義的質(zhì)量問(wèn)題定義
  • 廣義的質(zhì)量提升方法

2、使用內(nèi)部數(shù)據(jù)促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量提升

  • 墨菲定律:質(zhì)量問(wèn)題的根源是人
  • 定責(zé)任
  • 建標(biāo)準(zhǔn)
  • 采數(shù)據(jù)
  • 弱化人

案例:中國(guó)航天質(zhì)量管理

3、利用外部數(shù)據(jù)促進(jìn)用戶體驗(yàn)質(zhì)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(fèi)者畫像
  • 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)評(píng)估
  • 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)提升

案例:一汽集團(tuán)數(shù)智化用戶體驗(yàn)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(shí)抽取:師傅“帶”徒弟

案例:預(yù)測(cè)男生是否會(huì)受女生歡迎

2、人工智能的6大底層套路

  • X-Ypairs:知識(shí)抽取
  • Y→X:生成萬(wàn)物
  • X1-X2 pairs:推薦匹配
  • X only:聚類算法
  • Y only:超越人類
  • Dot & Line:知識(shí)圖譜
  • 人工智能發(fā)展的終點(diǎn)

案例:百度智能客服,谷歌藥物預(yù)測(cè)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(dòng)駕駛戰(zhàn)機(jī)

3、人工智能的6步落地法

  • 價(jià)值驅(qū)動(dòng) or?數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
  • 機(jī)器學(xué)習(xí) ≠ 江湖算命
  • 數(shù)據(jù)模型 VS?機(jī)理模型
  • 大數(shù)據(jù)? ∪ 深度學(xué)習(xí)
  • 行業(yè)專家 ||?客觀事實(shí)
  • 行政可行 ≈? 最大門檻

案例:產(chǎn)線良品率提升,大型工程機(jī)械故障預(yù)測(cè),工業(yè)智能無(wú)損檢測(cè),自動(dòng)駕駛系統(tǒng),AI量化交易-年化收益率1000%

四、AI技術(shù)加持下的質(zhì)量問(wèn)題終局展望

1、如何從“備貨型”向“訂貨型”轉(zhuǎn)變

  • AI銷量/需求預(yù)測(cè)
  • 供應(yīng)商智慧管理
  • 倉(cāng)庫(kù)智慧管理

案例:某著名汽車品牌銷量預(yù)測(cè),亞馬遜VS京東倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人對(duì)比,麥肯錫供應(yīng)商智慧遴選方案。

2、如何從“標(biāo)品”向“定制化”轉(zhuǎn)變

  • AI自動(dòng)化研發(fā)/設(shè)計(jì)
  • AI智能排產(chǎn)

案例:某跨國(guó)機(jī)械廠商AI加速研發(fā)案例,某工業(yè)跨國(guó)公司智能排產(chǎn)案例,

3、如何從“人工流水線”向“機(jī)器自動(dòng)化”轉(zhuǎn)變

  • 重點(diǎn)設(shè)備故障預(yù)測(cè)
  • 易耗品壽命預(yù)測(cè)
  • 機(jī)器人安全巡檢
  • AI智能質(zhì)量檢測(cè)

案例:西門子焊接缺陷診斷項(xiàng)目,大型生產(chǎn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)項(xiàng)目,生產(chǎn)線耗品壽命預(yù)測(cè)項(xiàng)目,工廠智能巡檢項(xiàng)目

4、質(zhì)量問(wèn)題的終局展望

  • 生產(chǎn)力極大釋放
  • 生產(chǎn)關(guān)系極端簡(jiǎn)單
  • 徹底的“無(wú)人化”

?。呵八牟糠譃槭谡n形式,第五部分為研討形式。

五、運(yùn)用數(shù)智化思維,研討質(zhì)量提升新方案

1、工作坊流程串講:先發(fā)散再收斂

2、以價(jià)值為導(dǎo)向的頭腦風(fēng)暴

  • 痛點(diǎn)問(wèn)題羅列
  • 痛點(diǎn)問(wèn)題排序

3、數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(shuí)可以成為AI的“師傅”
  • 我們能否請(qǐng)得起這個(gè)“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(duì)抗闖關(guān)式推進(jìn),將方案形成過(guò)程拆解為若干“關(guān)卡”,授課老師會(huì)為每組提供1V1微資訊,方案展示時(shí)每組均需要面對(duì)來(lái)自其他組行業(yè)專家的“挑戰(zhàn)”。每組分?jǐn)?shù)由其他組互評(píng)給出。



 

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