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.