Dział jakości nie potrzebuje „rewolucji z Doliny Krzemowej”, tylko praktycznych usprawnień tu i teraz, a więc szybszego raportowania, lepszej analizy niezgodności, sprawniejszej pracy z dokumentacją i bardziej powtarzalnych działań m.in. w zakresie CAPA¹. Właśnie do tego można dzisiaj wykorzystać generatywną AI, jako narzędzie wspierające ludzi w codziennych zadaniach, a nie ich zastępujące. Jak zacząć wykorzystywać sztuczną inteligencję w dziale jakości? Mamy na to sprawdzony sposób. 

Jak zacząć wykorzystywać sztuczną inteligencję w dziale jakości?

Na start najlepiej potraktować AI jak „inteligentnego asystenta” do pracy z tekstem i danymi. Dobrze dobrane narzędzie pomaga:

• szybciej tworzyć wersje robocze dokumentów, 
• porządkować informacje, 
• wyciągać wnioski z opisów problemów, 
• przygotowywać szkice raportów. 

Na tym właśnie koncentrujemy się podczas naszego szkolenia w TQMsoft. Obraliśmy praktyczny kierunek nauki, aby wykorzystanie AI w dziale jakości realnie wspierało przygotowywanie dokumentacji jakościowej, analiz danych i nawet bardzo rozbudowanych raportów. 

1. Postaw na narzędzia no-code/low-code i aplikacje biurowe

Pierwszy krok w wykorzystywaniu sztucznej inteligencji w dziale jakości to wybór prostych narzędzi (no-code/low-code i aplikacje biurowe), które już masz w organizacji albo możesz wdrożyć bez projektu IT. W takim podejściu AI nie zastępuje systemów jakości, tylko przyspiesza powtarzalne czynności wokół nich. Mowa m.in. o:

• przygotowaniu treści, 
• streszczaniu zgłoszeń, 
• uporządkowaniu danych wejściowych do analizy, 
• opracowywaniu „pierwszej wersji” zestawienia na spotkanie przeglądowe. 

Automatyzacji procesów związanych z generowaniem raportów to naprawdę ważny element praktycznego wykorzystania AI. 

2. Bezpieczne generowanie dokumentów jakościowych

Wiele dużych, a także mniejszych firm upatruje w wykorzystaniu AI w dziale jakości sporej optymalizacji kosztów i czasu swoich pracowników. Warto zatem skoncentrować się na kwestii bezpiecznego generowania dokumentów jakościowych zgodnych z ISO 9001/IATF 1694. W takim przypadku należy kierować się zasadą, że AI tworzy szkic, a człowiek (właściciel procesu/dokumentu) weryfikuje zgodność z wymaganiami i językiem organizacji. 

Tego uczymy w trakcie naszego szkolenia Sztuczna inteligencja w dziale jakości, dzieląc się praktycznymi przykładami. 

3. AI w dziale jakości, czyli automatyzacja codziennych procesów

Użycie generatywnej AI w dziale jakości przydaje się do automatyzacji codziennych procesów, takich jak wspomniane już raportowanie czy analiza danych jakościowych. Dla przykładu umożliwia automatyczne wyodrębnianie trendów z surowych zestawień defektów na produkcji. Niektóre firmy wykorzystują również sztuczną inteligencję do proponowania struktur dla planów CAPA na podstawie wprowadzonych faktów. To pozwala skupić się pracownikom na merytorycznej ocenie, a nie na żmudnym porządkowaniu informacji. 

W praktyce oznacza to mniej błędów w rutynowych zadaniach, bo generatywna AI działa na szablonach promptów, które zapewniają spójność i zgodność z wymaganiami dokumentacyjnymi, jednocześnie ucząc zespół standaryzacji procesów. 

Dlaczego warto używać AI w dziale jakości?

Największa wartość AI w dziale jakości to skrócenie czasu przejścia od „mam dane/zgłoszenie” do „mam uporządkowaną informację do decyzji”. Jest to szczególnie zauważalne właśnie w obszarach dokumentacji, raportowania i analizy. AI pomaga też standaryzować sposób opisywania problemów i działań (np. w CAPA), bo wymusza pracę na jasnych kryteriach wejścia/wyjścia. Pozwala szybciej uzyskać informacje: co wiemy, 

• czego nie wiemy,
• co wiemy, 
• jakie są hipotezy, 
• jakie trzeba podjąć działania,
• jak mierzyć skuteczność, 
• jakie działania naprawcze wdrożyć, 
• co zrobić, by następnym razem uniknąć błędów.  

Sztuczna inteligencja w dziale jakości sprawdza się zatem doskonale przy tworzeniu mniej lub bardziej rozbudowanych planów działań korygujących i zapobiegawczych, a to może wpłynąć nawet na oszczędność w firmie. 

Dodatkowo narzędzia AI szybko się rozwijają, więc wdrażanie ich w dziale jakości jest jednocześnie sposobem na upskilling i reskilling. Zyskują na tym zarówno specjaliści administracyjni, jak i osoby pracujące na danych, przy audytach czy te wyspecjalizowane w koordynacji działań doskonalących. 

6 korzyści wdrażania AI w dziale jakości 

 

Czy każdy dział jakości z powodzeniem wdroży AI w swoje procesy?

Większość działów jakości może wdrażać AI skutecznie, jeśli zacznie od dobrze dobranych przypadków użycia, a więc gdzie dane wejściowe są w miarę uporządkowane, a efekt pracy łatwo zweryfikować (np. szkic raportu, ujednolicenie opisu niezgodności, przygotowanie zestawienia do audytu). 

Warunkiem powodzenia jest też ustalenie zasad. Określić należy, co AI może przygotować, co musi zatwierdzić człowiek, jak chronić wrażliwe informacje i jak utrzymywać spójność z wymaganiami norm oraz procedurami. Pamiętaj, że zawsze należy skupiać się na praktycznym wykorzystaniu AI w obszarach jakościowych, a nie na „technologii dla technologii”. 

Komu polecamy używanie sztucznej inteligencji w dziale jakości?

Sztuczna inteligencja w dziale jakości to narzędzie dla osób, które na co dzień zmagają się z rutynowymi zadaniami dokumentacyjnymi i analitycznymi, a chcą je usprawnić bez dużych nakładów na nowe systemy IT. Po generatywne rozwiązania AI sięgają: 

• Specjaliści i inżynierowie jakości – AI pomaga im automatyzować generowanie raportów czy wstępne struktury CAPA, co skraca czas na powtarzalne wpisy i pozwala skupić się na merytorycznej ocenie problemów.
• Kierownicy i menedżerowie działów – dla nich AI to sposób na standaryzację pracy zespołu, szybsze analizy trendów i lepsze domykanie niezgodności bez ryzyka chaosu. 
• Audytorzy wewnętrzni i zewnętrzni – mogą usprawnić procesy audytowe i analizę danych przy wsparciu AI, np. poprzez automatyczne podsumowania zapisów czy identyfikację wzorców w danych z poprzednich audytów, co podnosi precyzję i skraca czas przygotowań. 
• Pracownicy działów produkcji i operacji – AI pozwala im na szybkie generowanie wspólnych raportów czy propozycji działań korygujących, a to minimalizuje nieporozumienia i przyspiesza reakcje na problemy.
• Specjaliści ds. zgodności i regulacji (compliance) – wykorzystują AI do tworzenia spójnych szkiców dokumentów, co zapewnia zgodność z normami i redukuje ryzyko błędów formalnych podczas kontroli.

¹ CAPA to system do zarządzania akcjami korygującymi i prewencyjnymi, który pozwala nadzorować, dokumentować i weryfikować niezgodności oraz działania doskonalące.

Zapewnij swoim pracownikom szkolenia z wykorzystania AI w dziale jakości!

Wyobraź sobie, jak Twój dział jakości przestaje walczyć z górą dokumentów, ręcznymi analizami defektów i wiecznymi raportami, a zamiast tego zespół zyskuje umiejętność automatyzacji, oszczędzając co najmniej godzinę tygodniowo na prostych, ale czasochłonnych zadaniach. To nie wizja z przyszłości, a realny efekt naszego intensywnego szkolenia TQMsoft Sztuczna inteligencja w dziale jakości. 

W ciągu zaledwie kilku godzin praktycznych ćwiczeń, Twoi specjaliści, inżynierowie QA, kierownicy, audytorzy czy nawet pracownicy produkcji i compliance nauczą się, jak wykorzystać generatywną AI do codziennej pracy zgodnej z normami ISO 9001 oraz IATF 16949. Dla Twojej firmy to czysta inwestycja: 

• automatyzacja procesów jakościowych oznacza redukcję błędów w dokumentacji, 
• przyspieszenie tworzenia raportów i analiz, 
• usprawnienie identyfikacji defektów i trendów,
• wzrost efektywności. 

Odzyskane godziny to więcej czasu na innowacje i redukcję kosztów. Uczestnicy wyjdą z umiejętnością tworzenia promptów do CAPA i raportów, generowania dokumentów normatywnych, analizy wzorców danych czy identyfikacji obszarów oszczędności, z pełną świadomością ryzyk i prostych rozwiązań do wdrożenia od razu.