Sztuczna inteligencja w dziale jakości

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).

· Codzienne zastosowania AI – praktyczne przykłady.

Moduł 2: Zastosowania AI w pracy działu jakości

· Jak AI wspiera zarządzanie dokumentacją jakościową, raportami oraz analizami?

· Automatyzacja rutynowych zadań, oszczędność czasu i ograniczenie błędów.

· Konkretne przykłady zastosowania AI w analizie danych i raportowaniu.

Moduł 3: 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.

· Ćwiczenie praktyczne: tworzenie własnych promptów dla typowych zadań działu jakości.

Moduł 4: Praktyczne zastosowanie AI do dokumentów jakościowych

· Generowanie raportów jakości na podstawie danych wprowadzanych przez pracowników.

· Klasyfikacja defektów, automatyczne tworzenie analiz defektów i raportów NCR.

· Zastosowanie narzędzi AI wspierających pracę indywidualną i zespołową (wykorzystanie różnych narzędzi AI).

Moduł 5: Analiza i raportowanie jakościowe przy wsparciu AI

· Szybka identyfikacja trendów oraz analizowanie wzorców danych jakościowych.

· Automatyczne generowanie analiz przyczyn źródłowych i planów działań korekcyjnych / korygujących / zapobiegawczych (CAPA).

· Przykłady praktycznego wykorzystania AI do generowania dokumentów zgodnych z ISO 9001 / IATF 16949.

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?

Moduł 8: Inspiracje – zastosowanie AI w różnych branżach na styku z działem jakości

· Przykłady wykorzystania AI w branży automotive, farmaceutycznej, spożywczej, tekstylnej i elektronicznej.

· Innowacyjne rozwiązania i najlepsze praktyki z rynku.

· Jak działy jakości innych firm czerpią korzyści z wdrożenia AI?

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.

·        Analiza przypadku – studium wdrożenia AI w dziale jakości.

·        Projekt „Godzina oszczędzona z AI”.

Uczestnik uczy się:

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

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

·        generować dokumenty jakościowe zgodne z normami ISO 9001 / IATF 16949,

·        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.

• 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.
  
  

• 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.

·        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.