Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie produkcyjnym – automatyzacja, analiza danych i optymalizacja procesów

Dzień 1

Moduł 1. Podstawy sztucznej inteligencji w biznesie

• czym jest sztuczna inteligencja i jak działa,
• podstawowe rodzaje narzędzi AI,
• modele językowe, analiza danych i automatyzacja,
• możliwości i ograniczenia AI w firmach produkcyjnych,
• bezpieczeństwo danych, poufność i aspekty prawne.

Moduł 2. AI w firmie produkcyjnej – obszary zastosowań

• wsparcie planowania produkcji,
• automatyzacja raportowania i analiz,
• zastosowanie AI w logistyce i zarządzaniu magazynem,
• wsparcie działu jakości,
• usprawnianie komunikacji międzydziałowej.

Moduł 3. Podstawy pracy z narzędziami AI – warsztat

• zasady tworzenia skutecznych promptów,
• generowanie raportów produkcyjnych,
• tworzenie instrukcji stanowiskowych i procedur,
• analiza danych operacyjnych przy użyciu AI,
• ćwiczenia praktyczne na przykładach z firm produkcyjnych.

Dzień 2 – 8 godzin

Moduł 4. AI w organizacji pracy i optymalizacji procesów

• identyfikacja procesów możliwych do automatyzacji,
• AI w harmonogramowaniu i planowaniu zmian,
• tworzenie checklist i standardów operacyjnych,
• ograniczanie błędów, opóźnień i przestojów.

Moduł 5. AI w analizie danych i kontroli efektywności

• analiza wskaźników produkcyjnych,
• przygotowywanie raportów zarządczych,
• identyfikowanie wąskich gardeł,
• wsparcie podejmowania decyzji operacyjnych,
• interpretacja wyników wygenerowanych przez AI.

Moduł 6. Automatyzacja komunikacji i dokumentacji – warsztat

• tworzenie procedur i instrukcji,
• przygotowywanie dokumentacji jakościowej,
• tworzenie kart technologicznych,
• automatyzacja odpowiedzi e-mail,
• usprawnianie komunikacji wewnętrznej,
• ćwiczenia praktyczne z wykorzystaniem narzędzi AI.

Dzień 3 – 8 godzin

Moduł 7. AI w analizie kosztów i optymalizacji zasobów

• analiza kosztów produkcji,
• porównywanie danych kosztowych,
• wsparcie decyzji zakupowych,
• prognozowanie zapotrzebowania,
• identyfikowanie możliwości optymalizacji wykorzystania zasobów.

Moduł 8. Organizacja wdrożenia AI w firmie produkcyjnej

• audyt gotowości organizacji,
• identyfikowanie obszarów o największym potencjale,
• ryzyka i bariery wdrożeniowe,
• bezpieczeństwo danych,
• budowanie kultury organizacyjnej wspierającej pracę z AI.

Moduł 9. Warsztat wdrożeniowy – analiza procesów

• analiza rzeczywistych procesów uczestników,
• identyfikowanie problemów i obszarów wymagających usprawnienia,
• dobór narzędzi AI do rodzaju procesu,
• opracowanie przykładowych rozwiązań,
• ocena możliwości wdrożenia rozwiązania w przedsiębiorstwie.

Dzień 4 – 5 godzin

Moduł 10. Zaawansowany warsztat wdrożeniowy – plan działania

• opracowanie planu zastosowania AI w wybranym procesie,
• określenie celu wdrożenia,
• opis obecnego i docelowego przebiegu procesu,
• przygotowanie zestawu przykładowych promptów,
• określenie mierników skuteczności wdrożenia,
• identyfikacja ryzyk i ograniczeń,
• zaplanowanie kolejnych etapów wdrożenia,
• prezentacja i omówienie opracowanych rozwiązań.

Moduł 11. Walidacja efektów uczenia się

• test teoretyczny,
• sprawdzenie wiedzy dotyczącej zastosowania AI,
• sprawdzenie znajomości zasad bezpiecznej pracy z narzędziami AI,
• weryfikacja umiejętności planowania wykorzystania AI w procesach przedsiębiorstwa.

Szkolenie realizowane jest w godzinach zegarowych.

Zajęcia prowadzone są metodami interaktywnymi i aktywizującymi, umożliwiającymi uczenie się na podstawie doświadczenia oraz praktyczne ćwiczenie umiejętności.

Walidacja efektów uczenia się zostanie przeprowadzona z wykorzystaniem testu teoretycznego. Osoba prowadząca walidację jest odpowiedzialna za ocenę efektów uczenia się i nie uczestniczy w prowadzeniu szkolenia. Trener nie ingeruje w ocenę wyników testu ani w proces jego wypełniania.

Uczestnicy otrzymają:

• skrypt szkoleniowy,
• zestaw ćwiczeń praktycznych,
• przykładowe prompty do wykorzystania w firmie produkcyjnej,
• wzór planu wdrożenia rozwiązania AI,
• checklistę bezpiecznego korzystania z narzędzi AI,
• teczkę, notes i długopis.