مقدمة

يغير الذكاء الاصطناعي ضمان الجودة من خلال تحسين اكتشاف العيوب، وتسريع تحليل الأسباب الجذرية، وتعزيز المراقبة، وأتمتة أنشطة ضمان الجودة المتكررة.
يزود هذا البرنامج العملي قادة ضمان الجودة بأساليب حديثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتعزيز تخطيط الجودة، والاختبار، والتحسين المستمر — مع إدارة مخاطر مثل تحيز النماذج، خصوصية البيانات، والاعتماد المفرط على الأتمتة.

أهداف الدورة

بحلول نهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:

• حدد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي عالية القيمة عبر دورة عمر ضمان الجودة وأعط الأولوية للتبني
• استخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين قدرات الاختبار والفحص والمراقبة واكتشاف الشذوذات
• تعزيز حوكمة ضمان الجودة، والتحكم، والتحقق، والجاهزية للتدقيق المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل الأسباب الجذرية، وإدارة CAPA، والتحسين المستمر
• بناء مقاييس ضمان الجودة ولوحات المعلومات معززة برؤى مولدة بالذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول
• تطوير خارطة طريق التنفيذ، والأدوار، وخطة القدرات للذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

الجمهور المستهدف

تم تصميم هذه الدورة ل:

• مديرو ضمان الجودة وقادة الجودة
• محترفو جودة الأداء، والامتثال، والرقابة الداخلية
• قادة تحسين العمليات والتميز التشغيلي
• محترفو البيانات/التحليلات الذين يدعمون مراقبة وتغطية ضمان الجودة والتقارير
• قادة المنتجات والعمليات وتقديم الخدمات المسؤولون عن نتائج الجودة

منهاج الدورة

اليوم الأول: أسس الذكاء الاصطناعي لقادة ضمان الجودة وتصميم حالات الاستخدام

• نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة: أين يضيف قيمة وأين يدخل المخاطر
• أنواع الذكاء الاصطناعي المستخدمة في ضمان الجودة: التصنيف، اكتشاف الشذوذ، معالجة اللغة الطبيعية، ومفاهيم الأتمتة
• تعريف حالات استخدام ضمان الجودة: العيوب، الانحرافات، الشكاوى، نتائج التدقيق، جودة الخدمة
• جاهزية البيانات: الجودة، التصنيف، الحوكمة، وقيود السرية
• النشاط: بناء قائمة تراكم استخدام الذكاء الاصطناعي في حالات ضمان الجودة + أولوية القيمة/الجدوى

اليوم الثاني: الاختبار، والفحص والمراقبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

• تصميم الاختبار بمساعدة الذكاء الاصطناعي: تحليل التغطية واختيار الاختبارات القائمة على المخاطر
• مفاهيم الفحص الآلي: التعرف على الأنماط، العتبات، والإيجابيات/السلبيات الكاذبة
• اكتشاف الشذوذات لمراقبة الجودة: خط الأساس، التنبيهات، وسير العمل الاستثنائي
• تصميم الإنسان في الحلقة: بوابات المراجعة، قواعد التصعيد، وفحوصات العينات
• ورشة العمل: تصميم سير عمل مراقبة مدعوم بالذكاء الاصطناعي (الإشارات، العتبات، الإجراءات، المالكون)

اليوم الثالث: جودة البيانات، التحقق والحوكمة للذكاء الاصطناعي

• حوكمة ضمان الجودة الذكاء الاصطناعي: الأدوار، الموافقات، والمساءلة على مخرجات النماذج
• أساسيات التحقق من صحة النماذج: الدقة، الانحراف، المتانة، ومفاهيم قابلية التفسير
• فحوصات التحيز والعدالة: منع قرارات الجودة غير المقصودة
• جاهزية التدقيق: الأدلة والتوثيق واختبار التحكم لسير عمل الذكاء الاصطناعي
• النشاط العملي: بناء مصفوفة تحكم ضمان الجودة بالذكاء الاصطناعي + قائمة تحقق التحقق

اليوم الرابع: الذكاء الاصطناعي لتحليل السبب الجذري، CAPA والتحسين المستمر

• استخدام الذكاء الاصطناعي لتلخيص الحوادث والعيوب والشكاوى (اكتشاف الموضوع)
• ربط الإشارات بالأسباب: التفكير السببي، مخاطر الارتباط، والتثليث
• تسريع CAPA: صياغة خطط العمل، والضوابط الوقائية، واختبارات التحقق
• إدارة المعرفة: بناء مستودعات دروس قابلة للبحث من ضمان الجودة
• دراسة حالة: تطوير RCA وCAPA بمساعدة الذكاء الاصطناعي لمشكلة جودة متكررة

اليوم الخامس: تقارير ضمان الجودة، الاعتماد والخارطة الراهبة التنفيذية

• مقاييس ضمان الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي: مؤشرات رائدة/متأخرة، اتجاهات العيوب، وإشارات المخاطر
• لوحات المعلومات وسرد القصص: تحويل البيانات ذات الجودة إلى قرارات تنفيذية
• إدارة التغيير: التبني، التدريب، تعزيز الحوكمة، وبناء الثقة
• قياس النجاح: زمن الدورة، معدل الهروب من العيوب، نتائج التدقيق، رضا المستخدمين