مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي وجودة 4.0
- نظرة عامة على دور الذكاء الاصطناعي في إدارة الجودة الحديثة والتحول إلى “الجودة 4.0”.
- المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة والمصطلحات التأسيسية.
- التحديات والفرص المتاحة لاعتماد نماذج اللغات الكبيرة في ضمان الجودة..
هندسة الأوامر لرفع كفاءة الجودة
- إتقان تصميم الأوامر الهيكلية (الدور، المهمة، السياق) للحصول على مخرجات موثوقة من النماذج اللغوية.
- استخدام Gemini وChatGPT في صياغة ومراجعة وتوحيد وثائق أنظمة إدارة الجودة (مثل الإجراءات وتعليمات العمل القياسية).
- الاستفادة من النماذج اللغوية في المعالجة السريعة وتلخيص بيانات الجودة النصية (مثل تقارير التدقيق).
حل المشكلات وتحليل الجذور باستخدام الذكاء الاصطناعي
- تطبيق Claude وGemini في بناء وتيسير تحليل الأسباب الجذرية باستخدام أساليب مثل Whys 5.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في العصف الذهني وتفصيل تحليل أنماط الفشل وآثاره (FMEA) للعمليات.
- تحويل مخرجات التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى إجراءات تصحيحية ووقائية (CAPA) واضحة وقابلة للمساءلة.
حوكمة الجودة في الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر
- تحديد وتخفيف المخاطر الخاصة بنماذج اللغات الكبيرة، بما في ذلك تسرب البيانات و”الهلوسة”
- إنشاء أطر حوكمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي ومسؤول في قرارات الجودة.
- تحقيق التوازن بين الابتكار (الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في التحليل) والامتثال (التحقق والمراجعة البشرية).
الذكاء الاصطناعي للتحسين المستمر والتواصل
- استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لرسم خرائط العمليات الأساسية، وتحديد الخطوات غير ذات القيمة المضافة، وتقليل الهدر (مبادئ Lean).
- مواءمة وتبسيط رسائل وتقارير الجودة باستخدام النماذج اللغوية لشرح نتائج التدقيق الفنية لمجموعات مختلفة من أصحاب المصلحة.
- تطوير استراتيجية جودة مدعومة بالذكاء الاصطناعي وخارطة طريق لتحويل الجودة على مستوى المنظمة.
