Sztuczna inteligencja w dziale jakości I
Symbol szkolenia:
AI-QMD-I-ONL
Skopiowano!
AI-QMD-I
Skopiowano!
Symbol szkolenia:
AI-QMD-I-ONL
Skopiowano!
AI-QMD-I
Skopiowano!
Cele szkolenia
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 i działania korekcyjne / korygujące / zapobiegawcze (CAPA).
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 i raportowaniu – pokazanie, jak automatyzować procesy związane z generowaniem raportów, analizą trendów i przygotowywaniem dokumentów zgodnych z normami ISO 9001 / IATF 16949.
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.
Efekty dla uczestnika i organizacji
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.
Dla kogo?
- 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.
Program szkolenia
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:
Aby konkurencji nie podpowiadać gotowców, proponuję nieco skromniejszą treść opisu ćwiczeń (bez opisów scenariuszy i celów):
- 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”.
Zastosowanie szkolenia
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.
Metodyka
- 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.
Informacje dodatkowe
Szkolenie prowadzone zdalnie poprzez sesję wideokonferencji on-line z wykorzystaniem dedykowanych narzędzi.
Uczestnicy dostają link do otwarcia sesji. Materiały są dostępne w wersji elektronicznej.
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.
Trenerzy
Skład trenerski może ulec zmianie
Żaneta
Cele szkolenia
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 i działania korekcyjne / korygujące / zapobiegawcze (CAPA).
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 i raportowaniu – pokazanie, jak automatyzować procesy związane z generowaniem raportów, analizą trendów i przygotowywaniem dokumentów zgodnych z normami ISO 9001 / IATF 16949.
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.
Efekty dla uczestnika i organizacji
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.
Dla kogo?
- 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.
Program szkolenia
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”.
Zastosowanie szkolenia
- 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.
Metodyka
- 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.
Informacje dodatkowe
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
Trenerzy
Skład trenerski może ulec zmianie
Żaneta
Wybierz rodzaj szkolenia
Wybierz termin szkolenia
Brak dostępnych terminów
Cena szkolenia
Cena szkolenia zależy od liczby uczestników.
Potrzebujesz dedykowanego szkolenia dla zespołu?
Zapytaj o szkolenie
Potrzebujesz pomocy?
AW
Anna Wnęk
Specjalista ds. Realizacji szkoleń
Pomyślnie dodano do koszyka
Sztuczna inteligencja w dziale jakości I
Symbol: AI-QMD-I
Szkolenie Otwarte i zamknięte
Masz pytania do tego szkolenia?
Skonsultuj się z naszym doradcą.
