AI-QMD

Sztuczna inteligencja w dziale jakości

Name: Sztuczna inteligencja w dziale jakości
Start: 2026-11-26
End: 2026-11-27
Location: TQMsoft

Training objectives

Zrozumienie podstaw sztucznej inteligencji – Uczestnicy poznają kluczowe pojęcia związane z AI, w tym generatywną AI, uczenie maszynowe, NLP i Computer Vision, oraz dowiedzą się, jakie mają one praktyczne zastosowania.
Rozpoznanie możliwości AI w pracy działu jakości – pokazanie, jak narzędzia AI mogą wspierać zarządzanie dokumentacją jakościową, analizę danych, raportowanie, klasyfikację defektów, tworzenie raportów 8D, wsparcie w audytach procesu według VDA 6.3.
Poznanie możliwości Microsoft Copilot w środowisku pracy.
Rozwinięcie umiejętności komunikacji z AI – Uczestnicy nauczą się tworzyć skuteczne prompty, dopasowane do raportów jakościowych, analiz i codziennych zadań działu jakości.
Praktyczne wykorzystanie AI w dokumentacji, raportowaniu i audytach – pokazanie, jak automatyzować procesy związane z generowaniem raportów na podstawie wyników, analizą trendów, przygotowaniem raportów 8D oraz wsparciem przygotowania do audytów produktu i procesu.
Podniesienie efektywności pracy – Uczestnicy poznają proste sposoby, jak zaoszczędzić czas w codziennych zadaniach dzięki AI, ograniczając błędy i usprawniając przepływ pracy.
Świadomość ryzyk i ograniczeń – omówienie potencjalnych zagrożeń, błędów i ograniczeń wynikających z wykorzystania AI, a także zasad odpowiedzialnego i etycznego korzystania z narzędzi AI.
Zainspirowanie do wdrożeń – pokazanie najlepszych praktyk i przykładów z różnych branż (motoryzacja, farmacja, spożywcza, tekstylna, elektroniczna), aby Uczestnicy mogli przenieść inspiracje na grunt własnego działu jakości.

Training symbol

AI-QMD

Online version available

Dates and location

26 - 27 Nov 2026

remaining 4 months 2 days

Location: Kraków, ul. Bociana 22a

Downloads

Application card

Practical part estimated contribution: 60%

Duration time: 2 dni po 7 godz.

Scope and exercises

Moduł 1: Podstawy AI – czym jest sztuczna inteligencja?

Wprowadzenie do podstawowych pojęć AI w przystępny sposób.
Kluczowe technologie AI (Generatywna AI, uczenie maszynowe, NLP, Computer Vision).
Przykłady wykorzystania AI w branży automotive, farmaceutycznej, spożywczej, tekstylnej i elektronicznej oraz w życiu codziennym.

Moduł 2: Nauka promptowania – jak skutecznie komunikować się z AI?

Co to są prompty i jak je tworzyć, aby uzyskać optymalne rezultaty?
Przykładowe szablony promptów do raportów jakościowych, analiz i CAPA.

Moduł 3: Microsoft Copilot – zastosowania w środowisku pracy

Konfiguracja konta.
Różnice: Copilot Chat, Copilot Search oraz Copilot w aplikacjach.
Copilot w aplikacjach: Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams oraz SharePoint.

Moduł 4: Zastosowania AI w pracy działu jakości

Jak AI wspiera zarządzanie dokumentacją jakościową, raportami oraz analizami?
Generowanie raportów jakościowych na podstawie wyników pomiarów, danych produkcyjnych i wyników kontroli
Konkretne przykłady zastosowania AI w analizie danych i raportowaniu.
Klasyfikacja defektów, automatyczne tworzenie analiz defektów i raportów NCR.
Przykłady praktycznego wykorzystania AI do generowania dokumentów zgodnych z ISO 9001 / IATF 16949.

Moduł 5: Wsparcie AI przy reklamacjach oraz audytach

Wsparcie AI w analizie reklamacji klienta i dostawców oraz strukturyzowanie problemu jakościowego na podstawie dostępnych danych
Wsparcie AI w przygotowaniu audytów procesu wg VDA 6.3

Moduł 6: Jak zaoszczędzić godzinę tygodniowo dzięki AI?

Praktyczne wskazówki, jak efektywnie wykorzystać AI do automatyzacji codziennych zadań.
Szybkie i proste wdrożenia usprawniające codzienną pracę.
Przykładowe scenariusze oszczędności czasu w dziale jakości.

Moduł 7: Zagrożenia, ryzyka i ograniczenia AI

Potencjalne pułapki i błędy wynikające z nieumiejętnego wykorzystania AI.
Etyczne i praktyczne ograniczenia zastosowania AI w jakości.
Jak minimalizować ryzyka związane z wykorzystaniem AI w codziennej pracy?

Podsumowanie szkolenia:

Kluczowe wnioski i rekomendacje do wdrożenia AI w codziennej pracy działu jakości.
Sesja pytań i odpowiedzi – rozwianie wątpliwości Uczestników i omówienie potencjalnych pierwszych kroków wdrożeniowych.

Ćwiczenia:

Mapa potencjalnych zastosowań AI w dziale jakości.
Warsztat promptowania.
Symulacja raportowania z AI na podstawie przykładowych danych.
Zastosowanie Microsoft Copilot w pracy na własnych materiałach
Projekt „Godzina oszczędzona z AI”.

Wymagania:

dostęp do Microsoft Copilot (pakiet Business) – Copilot Chat, Copilot wbudowany w aplikacjach Word, Excel, PowerPoint, Teams, Outlook

Benefits for participant

Uczestnik uczy się:

tworzyć skuteczne prompty dopasowane do zadań działu jakości (raporty, analizy, CAPA, reklamacje),

wykorzystywać AI do przygotowania i analizy raportów 8D oraz wsparcia obsługi reklamacji klienta i dostawców

wykorzystywać generatywną AI do automatyzacji codziennych procesów, takich jak raportowanie czy analiza danych jakościowych,

generować raporty jakościowe na podstawie wyników pomiarów, audytów i danych produkcyjnych

analizować trendy i wzorce w danych jakościowych przy wsparciu AI,
identyfikować obszary, w których AI może realnie przynieść oszczędność czasu i ograniczyć błędy.

Uczestnik dowiaduje się:

jak generatywna AI wspiera pracę działu jakości w różnych branżach (motoryzacja, farmacja, spożywcza, tekstylna, elektroniczna),
jakie są praktyczne narzędzia AI (no-code, low-code, aplikacje biurowe) wspierające raportowanie i analizę jakości,
jakie są główne zagrożenia, ryzyka i ograniczenia korzystania z AI w obszarze jakości,
jak odpowiedzialnie i etycznie korzystać z AI w dokumentacji i analizach,
jakie proste rozwiązania można wdrożyć od razu, aby zaoszczędzić co najmniej godzinę pracy tygodniowo.

Methodology

mini-wykład wprowadzający z przykładami,
ćwiczenia praktyczne indywidualne i grupowe,
analiza przypadków z różnych branż,
warsztat promptowania i tworzenia raportów z AI,
moderowana dyskusja i wymiana doświadczeń,
benchmarking i inspiracje z rynku,
sesja pytań i odpowiedzi.

Recipients

Specjaliści i inżynierowie jakości – odpowiedzialni za dokumentację, audyty, analizy defektów, CAPA i raportowanie zgodne z normami (ISO 9001, IATF 16949).
Kierownicy i menedżerowie działów jakości – planujący wdrażanie nowych narzędzi, poszukujący sposobów na zwiększenie efektywności i redukcję błędów.
Audytorzy wewnętrzni i zewnętrzni – chcący usprawnić procesy audytowe i analizę danych przy wsparciu AI.
Pracownicy działów produkcji i operacji – współpracujący z działem jakości przy generowaniu raportów i analiz.
Specjaliści ds. zgodności i regulacji (compliance) – zajmujący się przygotowaniem dokumentacji i raportów zgodnych z wymaganiami branżowymi.
Osoby z innych działów współpracujących z jakością (np. R&D, logistyka, zakupy, obsługa klienta) – które chcą lepiej rozumieć, jak AI może wspierać procesy jakościowe i komunikację międzydziałową.

Application

Zastosowanie (rezultaty wdrożenia):

· automatyzacja procesów jakościowych i redukcja błędów w dokumentacji,

· przyspieszenie tworzenia raportów i analiz zgodnych z ISO 9001 / IATF 16949,

· usprawnienie identyfikacji trendów, defektów i przyczyn problemów jakościowych,

· poprawa efektywności zespołu poprzez wykorzystanie narzędzi AI wspierających codzienną pracę,

· oszczędność czasu – Uczestnicy poznają praktyczne sposoby na odzyskanie minimum 1 godziny tygodniowo,

· większa świadomość ryzyk i barier wdrożeniowych, co pozwala uniknąć typowych błędów przy stosowaniu AI,

· inspiracja do dalszego rozwoju kompetencji cyfrowych i wdrożeń AI w dziale jakości.

Additional information

Cena szkolenia obejmuje:

udział w szkoleniu,
materiały w formie papierowej, segregator, notatnik, długopis,
bezpłatny dostęp do elektronicznych materiałów szkoleniowych w systemie Biblioteka TQMsoft,
certyfikat uczestnictwa w szkoleniu,
możliwość bezpłatnych 3-miesięcznych konsultacji po szkoleniu, które realizowane są poprzez Panel Konsultacyjny,
obiady, przerwy kawowe oraz słodki poczęstunek

Send via e-mail

Share Share Post Share