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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)

課程編號:49422

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:167

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:數(shù)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(yè)質量總監(jiān)、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(shù)字化轉型技術串聯(lián)起來 盤點數(shù)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(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

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(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
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(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
數(shù)字化項目機理分析
數(shù)字化項目數(shù)據(jù)關聯(lián)性分析
數(shù)字化項目數(shù)據(jù)質量分析
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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