تسعى هذه الدورة إلى تعريف المشاركين بكيفية استغلال تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين الجودة في مختلف العمليات والخدمات. ستتناول الدورة المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقه لتحليل البيانات، تحسين العمليات الإنتاجية، وتقليل الأخطاء، مما يسهم في تحقيق أداء عالي الجودة وكفاءة مستدامة.
الوصف
أهداف الدورة
- التعرف على أساسيات الذكاء الاصطناعي وأهم تطبيقاته في تحسين الجودة.
- تطوير القدرة على تحليل البيانات واستخدامها لتحسين العمليات والخدمات.
- تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقليل الأخطاء وزيادة الكفاءة.
- استكشاف أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل وتحسين الجودة.
- تعزيز التفكير الابتكاري في تحسين معايير الجودة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
محاور الدورة
1. مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي والجودة:
- تعريف الذكاء الاصطناعي ودوره في تحسين الجودة.
- الفرق بين الأساليب التقليدية والذكاء الاصطناعي في مراقبة الجودة.
- أمثلة تطبيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين الجودة.
2. تحليل البيانات في تحسين الجودة:
- أدوات جمع وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- كيفية تحديد الأنماط واكتشاف الأخطاء في البيانات.
- استخدام تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات.
3. تحسين العمليات الإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي:
- تقنيات تحسين العمليات وتقليل الهدر.
- دور الذكاء الاصطناعي في مراقبة العمليات وضمان الجودة.
- أمثلة لتطبيقات عملية في تحسين الإنتاج.
4. تقليل الأخطاء وزيادة الكفاءة:
- استخدام تقنيات التنبؤ والتصحيح التلقائي.
- تحليل جذور الأخطاء باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم وتحسين الأداء.
5. أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين الجودة:
- برامج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مراقبة الجودة.
- استخدام الروبوتات الذكية في تحسين العمليات.
- تقنيات التعلم العميق لتحليل البيانات المعقدة.
6. معايير الجودة والتكيف مع التحديات الجديدة:
- مراجعة معايير الجودة العالمية وأهميتها.
- كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق الامتثال للمعايير.
- مواجهة التحديات المستقبلية في تحسين الجودة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
7. دراسات حالة وتطبيقات عملية:
- أمثلة واقعية لتحسين الجودة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تحليل نجاحات وإخفاقات تطبيق الذكاء الاصطناعي.
- وضع خطط لتطبيق الذكاء الاصطناعي في مشاريع تحسين الجودة.