Цей курс поєднує практичні знання з «Шість Сігма» із сучасним управлінням якістю та застосуванням штучного інтелекту. Ви опануєте методи від рівня «Yellow Belt» до «Green Belt», щоб ефективно реалізовувати проекти та професійно керувати процесами вдосконалення. Завдяки додатковим знанням стандарту ISO 9001:2026 та інструментів автоматизації на основі штучного інтелекту ви зможете оптимізувати процеси управління якістю відповідно до стандартів, відповідально та з урахуванням принципів сталого розвитку.
-
Тип ступеня: Сертифікат «Six Sigma Green Belt»
Сертифікат «Штучний інтелект (ШІ) в управлінні якістю» -
Підсумковий іспит: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Six Sigma Green Belt -
Час занять: Повна зайнятістьЗ понеділка по п'ятницю з 8:30 до 15:35 (у святкові дні з 8:30 до 17:10)
-
Мова викладання: Німецька
-
Тривалість: 8 Тижні
Управління якістю — «Six Sigma Green Belt»
Вступ до Six Sigma (приблизно 1 день)
Що таке «Шість сигм»? Історія, філософія та стратегія
Етапи проекту DMAIC, цілі та ролі
«Шість сигм» у контексті «Lean», управління якістю та операційної досконалості
Гібридне управління проектами з використанням DMAIC для проектів у сфері штучного інтелекту
Управління проектами з використанням штучного інтелекту (приблизно 1 день)
Основи штучного інтелекту
Сфери застосування за методологією DMAIC, обмеження та ризики
Основи роботи з даними та промтами, контекст та критерії якості
Управління, безпека, Закон ЄС про штучний інтелект та GDPR
Панель управління ШІ, узагальнення інформації та контрольні точки якості
Define — Визначення (приблизно 3 дні)
Ідентифікація проекту, стратегічна значущість та дерево факторів, що впливають на показники
Відмежування від циклу постійного вдосконалення (KVP) та моделі «проблема-причина-рішення» (PUL)
Коротка характеристика проєкту: опис проблеми та визначення цілей за принципом SMART
Вхідні та вихідні рамки, а також перевірка повноти даних за допомогою штучного інтелекту
LIPOK та «Голос клієнта» (VoC)
Діаграма спорідненості та модель Кано
Перетворення VoC у CTQ, технічні вимоги та критерії прийнятності
Аналіз на основі штучного інтелекту та фахова валідація вимог клієнтів
Економічна ефективність: ROI, TCO та якісна вигода
Аналіз зацікавлених сторін та планування проєктів на основі штучного інтелекту
Аналіз ризиків та превентивні заходи
Управління змінами та мотивація до змін
Стратегія комунікації, «елеваторний пітч» та «історія змін» на основі штучного інтелекту
Перевірка якості на етапі «Define»
Вимірювання (приблизно 3,5 дні)
Математична модель процесу та ланцюг «причина-наслідок» для CTQ
Аналіз факторів впливу за допомогою методів Ісікави та KSR, а також матриця показників, що базується на штучному інтелекті
Типи даних та шкали вимірювання
Операційне визначення, методи збору даних та стратегія вибірки
План збору даних та управління за допомогою інформаційної панелі на основі штучного інтелекту
Аналіз системи вимірювання: похибка, повторюваність, відтворюваність та Gage R&R
Якість даних, перевірка правдоподібності та очищення даних на основі штучного інтелекту
Візуалізація даних, статистичні показники, а також здатність обладнання та процесів
Інтерпретація результатів вимірювань на основі штучного інтелекту та показник Quality Gate Review
Аналіз – Аналізувати (приблизно 3,5 дні)
Процесні та інформаційні потоки, а також аналіз створення доданої вартості
Аналіз потоку створення вартості, діаграма «спагетті», TIMWOODS та Макігамі
Розмежування симптомів, проблем та причин
Аналіз «причина-наслідок» та аналіз Парето, а також кластеризація кодів помилок на основі штучного інтелекту
Формування гіпотез та ШІ як спаринг-партнер
Планування експериментів та перевірка факторів впливу з використанням штучного інтелекту
Кореляційний та регресійний аналіз, а також статистичні перевірки гіпотез та порівняння груп
Матриця доказів на основі штучного інтелекту та FMEA
Аналіз та перевірка на етапі «Quality Gate»
Improve — інноваційне вдосконалення (приблизно 3 дні)
Техніки креативності та розробка рішень на основі штучного інтелекту
Принципи «Lean» та технічні й організаційні заходи
Підходи до розробки рішень із використанням генеративного ШІ, автоматизації та робототехніки
Нормативно-правові та організаційні вимоги до використання ШІ
Оцінка ризиків, пов’язаних із ШІ, а також аналіз здійсненності та ступеня зрілості
Оцінка рішень
Оцінка прийнятності та співвідношення витрат і вигод
План впровадження та пілотне впровадження з критеріями успіху та приймання
Ітеративний підхід до пілотних проектів зі штучним інтелектом та перегляд на етапі контролю якості (Quality Gate Review) Improve
Контроль — управління та стале впровадження (приблизно 2 дні)
Запуск системи, стабілізація процесів та супровід на початковому етапі
Стандартні операційні процедури та план контролю
Ключові показники ефективності (KPI), статистичний контроль процесів, контрольні карти та заходи реагування
Збалансована система показників та моніторинг на основі штучного інтелекту
Концепція аудиту
Завершення проєкту, передача та документація на основі штучного інтелекту
Контроль якості на етапі «Quality Gate»
Робота над проектом, підготовка до іспиту та підсумковий іспит (приблизно 3 дні)
Штучний інтелект (ШІ) в управлінні якістю
Основи штучного інтелекту в управлінні якістю (приблизно 2 дні)
Основні визначення та технології ШІ
Значення та можливі застосування для управління якістю
Штучний інтелект у контексті ISO 9001:2026 (приблизно 1 день)
Підхід, орієнтований на процеси та ризики
Сфери застосування ШІ, що мають значення для стандарту
Використання Гармонізованої структури (HS) для інтеграції з іншими стандартами систем управління за допомогою штучного інтелекту
Управління даними та аналіз (приблизно 2 дні)
Якість та підготовка даних
Доступність даних та документація
Прогнозування якості та прийняття рішень на основі даних
Предиктивна аналітика та машинне навчання
Управління ризиками та вимогами за допомогою ШІ
Правові та етичні аспекти (приблизно 4 дні)
Регламент щодо ШІ, Загальний регламент про захист даних (GDPR) та Закон ЄС про штучний інтелект
ISO/IEC 42001 (Системи управління штучним інтелектом)
Дотримання нормативних вимог у компанії
Упередженість, дискримінація, прозорість
Відповідальність за рішення, прийняті з використанням штучного інтелекту
Останні зміни у стандартах ISO щодо систем управління (Гармонізована структура)
Документована інформація як підтвердження ефективності процесів управління якістю, що базуються на штучному інтелекті
Підказки та автоматизація (приблизно 1 день)
Ефективні підказки для додатків QM
Вступ до допомоги агентам ШІ в QM (робочі процеси на основі агентів)
Короткі робочі процеси на платформі з низьким рівнем коду
Постійне вдосконалення та оптимізація процесів за допомогою штучного інтелекту (приблизно 2 дні)
Управління процесами відповідно до ISO 9001:2026
Цикл постійного вдосконалення та можливості автоматизації
Використання допоміжних агентів штучного інтелекту для підтримки циклу постійного вдосконалення
Пропозиції щодо вдосконалення за допомогою ChatGPT
ШІ у внутрішній комунікації (близько 3 днів)
Аналізуйте потреби клієнтів з підтримкою ШІ
Створення текстів за допомогою ШІ (аудиторські звіти, плани дій)
Створення простих навчальних модулів і контенту, а також
навчання співробітників за допомогою ШІ
Аудит та сертифікація (приблизно 2 дні)
Планування та підготовка за допомогою штучного інтелекту
Агенти штучного інтелекту для підготовки до аудиту (системи підтримки)
Створення контрольних списків для аудиту
Програми аудиту
Перехідні періоди під час перегляду стандартів та їхній вплив на процеси аудиту з використанням штучного інтелекту
Робота над проектом (близько 3 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Можливі зміни, зміст курсу регулярно оновлюється.
Після проходження курсу ти зможеш самостійно та успішно реалізовувати проекти «Шість сигм» відповідно до стандарту ISO 13053-1 та методології DMAIC. Ви впевнено застосовуватимете специфічні інструменти та методи аналізу процесів і даних, визначатимете напрямки вдосконалення на основі даних та послідовно використовуватимете штучний інтелект як методологічну підтримку. Ви організовуєте огляди «Quality Gate» відповідно до методології DMAIC та розробляєте інформаційні панелі на основі штучного інтелекту для управління проектами, контролю якості та підтримки прийняття рішень.
Ви також можете використовувати такі інструменти, як ChatGPT Team і платформи з низьким рівнем коду спеціально для оптимізації процесів, аналізу даних і підготовки до аудиту. Основна увага приділяється інтеграції штучного інтелекту в процеси управління якістю, що відповідають вимогам ISO 9001, з урахуванням правових та етичних вимог (AI Act, GDPR), а також розробці автоматизованих рішень для CIP, аудиту та комунікації. Ви також зможете використовувати та розвивати додатки штучного інтелекту самостійно, відповідально та відповідно до стандартів управління якістю.
Керівникам проектів, особам із інженерною освітою, технічним спеціалістам, майстрам, а також фахівцям із виробничого та сервісного секторів та працівникам у сферах управління якістю, адміністрації та збуту, які бажають реалізовувати та керувати проектами з вдосконалення на основі методу «Шість сигм».
Шість сигм - це міжнародно стандартизований і визнаний метод управління якістю та інструмент управління для вдосконалення процесів. Отримавши Зелений пояс, ви продемонструєте своє володіння методологією у вашій професії. Як менеджер проектів за методикою "Шість сигм", ви будете затребувані в усіх галузях промисловості в середніх і великих компаніях, що сприятиме вашому кар'єрному зростанню в довгостроковій перспективі.
Крім того, ваш досвід інтеграції штучного інтелекту, що відповідає стандартам, робить вас затребуваним фахівцем для компаній, які хочуть забезпечити майбутнє управління якістю.
Ваш змістовний сертифікат дає детальне уявлення про отриману кваліфікацію та покращує ваші кар'єрні перспективи.
Дидактична концепція
Ваші викладачі мають високу професійну та дидактичну кваліфікацію і навчатимуть вас від першого до останнього дня (без системи самонавчання).
Ви будете навчатися в ефективних малих групах. Курси зазвичай складаються з 6-25 учасників. Загальні заняття доповнюються численними практичними вправами з усіх модулів курсу. Практичний етап є важливою частиною курсу, оскільки саме в цей час ви опрацьовуєте вивчене, набуваєте впевненості та рутинності в його застосуванні. Заключний розділ курсу передбачає виконання проекту, кейс-стаді або підсумковий іспит.
Віртуальний клас alfaview®
BildungszentrumЗаняття проходять з використанням сучасної відеотехнології alfaview® - або з комфорту вашого власного будинку, або в нашому приміщенні за адресою . Весь курс може бачити один одного віч-на-віч через alfaview®, спілкуватися один з одним в якості голосу, синхронізованого по губах, і працювати над спільними проектами. Звичайно, ви також можете бачитись і спілкуватись зі своїми тренерами наживо в будь-який час, і протягом усього курсу викладачі навчатимуть вас у режимі реального часу. Уроки не є електронним навчанням, а справжнім живим викладанням віч-на-віч за допомогою відеотехнологій.
alfatraining Agentur für Arbeit Навчальні курси субсидуються та сертифікуються відповідно до положення про затвердження AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinЯкщо ви подаєте заявку на або , всі витрати на курс, як правило, покриває організація, яка його фінансує.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Фінансування також можливе через (ESF), (DRV) або регіональні програми фінансування. Berufsförderungsdienst Як військовослужбовець строкової служби, ви можете відвідувати курси підвищення кваліфікації через (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компанії також можуть підвищити кваліфікацію своїх працівників за допомогою програми фінансування від .