في عصر الثورة الصناعية 4.0، يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) تحولًا في مجال التصنيع من خلال تعزيز عمليات إدارة الجودة. يتم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي، والرؤية الحاسوبية، والتحليلات التنبؤية، في أنظمة مراقبة الجودة لتبسيط الإنتاج، وتقليل العيوب، وتحسين الكفاءة. ستوفر هذه الدورة للمشاركين فهماً عميقاً حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين ممارسات إدارة الجودة في بيئات التصنيع. من الصيانة التنبؤية إلى الفحوصات الآلية، سيتعلم المشاركون كيفية تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي لضمان جودة المنتجات العالية مع تحسين عمليات التصنيع.

من يجب أن يحضر؟

• مديري ضمان الجودة والمراقبة
• مهندسو التصنيع والعمليات
• علماء البيانات والمحللون
• مدراء العمليات والإنتاج
• مهنيون في التحسين المستمر
• قادة التكنولوجيا

المعرفة والفوائد:

بعد إتمام البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على إتقان ما يلي:

• فهم دور الذكاء الاصطناعي في إدارة الجودة: التعرف على كيفية تحويل تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي، والرؤية الحاسوبية، والتحليلات التنبؤية لإدارة الجودة في التصنيع.
• تطبيق التعلم الآلي للتنبؤ ومنع العيوب: استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتحديد المشكلات المحتملة في الجودة في وقت مبكر من عملية الإنتاج، مما يقلل من العيوب والهدر.
• تنفيذ أنظمة مراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي: دمج الفحوصات البصرية الآلية وأنظمة المراقبة في الوقت الفعلي لتحسين جودة المنتج وكفاءة الإنتاج.
• استخدام تحليلات البيانات في اتخاذ القرارات: استخدام البيانات الضخمة والتحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتعزيز عملية اتخاذ القرارات في عمليات ضمان الجودة.
• تعزيز التحسين المستمر باستخدام الذكاء الاصطناعي: دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في دورة التحسين المستمر، مما يعزز الكفاءة وجودة المنتج على المدى الطويل.
• التعامل مع تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي: فهم التحديات العملية في نشر الذكاء الاصطناعي في إدارة الجودة، بما في ذلك جودة البيانات، تكامل الأنظمة، والاعتبارات الأخلاقية.

• مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة الجودة:

  • دور الذكاء الاصطناعي في التصنيع الحديث.
  • تقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية: التعلم الآلي (ML)، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، الرؤية الحاسوبية، والتحليلات التنبؤية.
  • فوائد الذكاء الاصطناعي في إدارة الجودة.

• فهم أطر إدارة الجودة:

  • مراقبة الجودة التقليدية مقابل إدارة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
  • دمج الذكاء الاصطناعي مع المعايير الحالية لإدارة الجودة مثل ISO 9001، سيغما الستة، والتصنيع الرشيق.
  • الصيانة التنبؤية والكشف عن الشذوذ في خطوط الإنتاج.

• التعلم الآلي لتحسين الجودة:

  • مقدمة في خوارزميات التعلم الآلي.
  • الخوارزميات الشائعة في إدارة الجودة: الانحدار، التصنيف، التجميع.
  • استخدام نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالعيوب ومشكلات الجودة قبل حدوثها.

• مراقبة الجودة والفحص المدعوم بالذكاء الاصطناعي:

  • كيفية فحص الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمنتجات في الوقت الفعلي.
  • تقنيات الكشف عن العيوب، دقة القياس، وفرز المنتجات.
  • التطبيقات في الفحوصات البصرية الآلية (مثل العيوب السطحية، تحليل الأبعاد).
  • الأنظمة الآلية للاختبار والفحص.

• تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات الخاصة بالجودة:

  • استخدام البيانات الضخمة لتعزيز إدارة الجودة وعمليات اتخاذ القرارات.
  • تقنيات جمع البيانات، التحليل، والتصور الخاصة بضمان الجودة.
  • أدوات التعلم الآلي لتحديد الأسباب الجذرية للعيوب أو فشل العمليات.

• التحسين المستمر باستخدام الذكاء الاصطناعي:

  • كيفية دمج الذكاء الاصطناعي مع منهجيات التصنيع الرشيق وسيغما الستة من أجل تحسين العمليات المستمر.
  • دورات الملاحظات في الوقت الفعلي باستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل التحسين المستمر للجودة.
  • كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة مهام مراقبة الجودة المتكررة، مما يعزز الكفاءة والجودة.
  • دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة البرمجيات الخاصة بإدارة الجودة لضمان تدفق البيانات بشكل سلس.

• التحديات والاعتبارات الأخلاقية:

  • التحديات في تطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة الجودة.
  • معالجة الانحياز المحتمل في نماذج الذكاء الاصطناعي وضمان تقييمات الجودة العادلة.
  • الاعتبارات الأخلاقية في اتخاذ القرارات الآلية وأدوار الموظفين.

• مستقبل الذكاء الاصطناعي في إدارة الجودة:

  • الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي لجودة التصنيع.
  • الدور المتطور للذكاء الاصطناعي في الجيل القادم من إدارة الجودة.
  • كيف سيشكل تكامل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT) مستقبل جودة التصنيع.