Yapay Zeka Destekli Kalite Yönetimi Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, kalite yönetimi profesyonellerinin istatistiksel proses kontrol, görsel muayene, kök neden analizi ve müşteri şikayeti yönetimi gibi süreçlerde yapay zekayı nasıl kullanabileceğini uygulamalı olarak ele alan iki günlük bir programdır. Katılımcılar ISO 9001 ve Yalın Altı Sigma yaklaşımlarıyla uyumlu, doğrulanmış ve denetlenebilir yapay zeka kullanım senaryoları tasarlar.

Neden Bu Eğitim?

Önleyici Kalite. Proses verisindeki erken sinyalleri yakalayarak uygunsuzlukları hurda ve müşteri şikayetine dönüşmeden önleyin.

Tutarlı Muayene. Görüntü işleme tabanlı görsel muayeneyle yorgunluktan etkilenmeyen, ölçülebilir ve izlenebilir kontrol kurgulayın.

Hızlı Kök Neden. 8D raporları, şikayet metinleri ve proses kayıtlarını yapay zekayla birlikte analiz ederek kök nedene daha hızlı ulaşın.

“Kaliteyi hatayı ayıklayan değil, hatanın oluşmasını öngörüp önleyen bir sisteme dönüştürmenin anahtarı veriyi doğru okumaktır.”

Ön Koşullar

Kalite Sistemleri — ISO 9001 veya sektörel kalite yönetim sistemi gerekliliklerine uygulamada aşina olmak.
Temel İstatistik — Ortalama, standart sapma, kontrol grafiği ve proses yeterliliği kavramlarını bilmek.
Kalite Araçları — Balık kılçığı, 5 Neden, 8D ve FMEA gibi problem çözme araçlarını kullanmış olmak.
Kodlama Şartı Yok — Teknik uygulamalar hazır not defterleri ve arayüzler üzerinden gösterilir; kod yazılmaz.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKalitede yapay zeka fırsatlarını tanımak, kalite verisini hazırlamak, proses kontrolü makine öğrenmesiyle güçlendirmek ve görsel muayeneyi kurgulamak.

Modül 1

Kalite 4.0 ve Yapay Zekanın Rolü

Kalite kontrolden kalite güvencesine ve Kalite 4.0'a geçiş
Kalite değer zincirinde yapay zeka kullanım alanları
Kalitesizlik maliyeti ve yapay zeka yatırımının gerekçesi
Makine öğrenmesi, görüntü işleme ve üretken YZ ayrımı
Yapay zeka ile DMAIC döngüsünün hızlandırılması
Vaka: Üretim hattında hurda oranını düşürme projesi

Modül 2

Kalite Verisinin Hazırlanması

Veri kaynakları: MES, ölçüm cihazları, LIMS ve ERP
Ölçüm sistemi analizi (MSA) ve veri güvenilirliği
Parti, seri numarası ve izlenebilirlik ilişkilendirmesi
Eksik ölçüm, uç değer ve etiket kalitesi sorunları
Uygunsuzluk kayıtlarının modellemeye uygun kodlanması
Uygulama: Proses ve hata verisinin birleştirilmesi

Modül 3

Akıllı İstatistiksel Proses Kontrol

Klasik SPC grafiklerinin sınırları ve çok değişkenli süreçler
Hotelling T² ve çok değişkenli kontrol yaklaşımı
Isolation Forest ile proses anomalilerinin tespiti
Proses parametrelerinden hata olasılığı tahmini
Özellik önemi ile kritik proses parametrelerini bulma
Demo: Enjeksiyon prosesinde hata tahmin modeli

Modül 4

Görüntü İşleme ile Görsel Muayene

Görsel muayenede sınıflandırma, nesne tespiti, segmentasyon
Kamera, aydınlatma ve görüntü toplama gereksinimleri
Hatalı ürün görüntüsü azlığı ve anomali tabanlı yöntemler
Demo: Ultralytics YOLO ile yüzey hatası tespiti
Kaçırılan hata ve yanlış red oranlarının değerlendirilmesi
Günün değerlendirmesi ve kök neden gününe köprü

Günün hedefiKök neden analizini ve CAPA sürecini yapay zekayla desteklemek, şikayet ve tedarikçi verisini analiz etmek, modelleri doğrulayıp yönetmek ve kurumsal yol haritası hazırlamak.

Modül 1

Yapay Zeka Destekli Kök Neden Analizi ve CAPA

Balık kılçığı ve 5 Neden analizinde üretken YZ desteği
Geçmiş 8D raporlarından benzer vaka ve çözüm bulma
FMEA hazırlığında hata modu önerileri ve risk puanlama
Karar ağaçları ile hata koşullarının yorumlanması
Önerilerin uzman doğrulaması ve kanıta dayandırılması
Uygulama: Bir müşteri şikayeti için 8D taslağı

Modül 2

Şikayet, Denetim ve Tedarikçi Kalitesi Analitiği

Müşteri şikayetlerinin metin analitiğiyle kategorilendirilmesi
Saha iade ve garanti verisinde tekrarlayan örüntüler
Tedarikçi performans skorlaması ve risk sinyalleri
Giriş kalite kontrolünde örneklem planını riske göre ayarlama
İç denetim bulgularının üretken YZ ile özetlenmesi
Uygulama: Şikayet kayıtlarından Pareto ve eğilim analizi

Modül 3

Model Doğrulama, Yönetişim ve Uyum

Kalite kararında kullanılan modelin doğrulanması
ISO 9001 kapsamında dokümantasyon ve kayıt gereklilikleri
ISO/IEC 42001 yapay zeka yönetim sistemine genel bakış
AB Yapay Zeka Yasası ve ürün güvenliği ilişkisi
Model performans izleme ve değişiklik kontrolü
Vaka: Görsel muayene sisteminin denetime hazırlanması

Modül 4

Kalite Yapay Zeka Yol Haritası ve Kapanış

Kullanım senaryolarını etki ve fizibiliteye göre önceliklendirme
Pilot tasarımı: başarı kriteri, veri ve ekip yapısı
Kalite, üretim ve BT arasında rol ve sorumluluklar
Atölye: Kendi tesisiniz için 6 aylık yol haritası
Eğitim değerlendirmesi, Soru-Cevap ve sertifika takdimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

Fırsat Tespiti — Kalite değer zincirinde yapay zekanın hurda, şikayet ve muayene maliyetini düşürebileceği alanları belirleyebileceksiniz.
Veri Hazırlığı — Proses, ölçüm ve uygunsuzluk kayıtlarını izlenebilirlik korunarak modellemeye hazır hale getirebileceksiniz.
Akıllı SPC — Çok değişkenli kontrol ve anomali tespitiyle klasik kontrol grafiklerinin kaçırdığı sapmaları yakalayabileceksiniz.
Görsel Muayene — Görüntü işleme tabanlı muayene projesinin gereksinimlerini, veri ihtiyacını ve başarı ölçütlerini tanımlayabileceksiniz.
Kök Neden Analizi — 8D, FMEA ve 5 Neden çalışmalarını yapay zeka önerileri ve uzman doğrulamasıyla daha hızlı yürütebileceksiniz.
Şikayet Analitiği — Müşteri şikayeti ve saha iade kayıtlarındaki tekrarlayan örüntüleri metin analitiğiyle ortaya çıkarabileceksiniz.
Uyum ve Doğrulama — Kalite kararında kullanılan modelleri ISO 9001 ve ISO/IEC 42001 çerçevesinde doğrulayıp belgelendirebileceksiniz.
Kalite Yol Haritası — Tesisiniz için önceliklendirilmiş senaryolar ve pilot planı içeren 6 aylık bir yapay zeka yol haritası hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Kalite müdürleri ve mühendisleri
proses ve üretim mühendisleri
Altı Sigma uzmanları
tedarikçi kalite ekipleri ile müşteri şikayeti ve CAPA süreç sorumluları.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Destekli Kalite Yönetimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; kalite müdürleri ve mühendisleri, proses ve üretim mühendisleri, Altı Sigma uzmanları, tedarikçi kalite ekipleri ve CAPA süreç sorumluları için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. İlk gün kalite verisi, akıllı istatistiksel proses kontrol ve görsel muayene; ikinci gün kök neden analizi, şikayet analitiği, model doğrulama ve yol haritası işlenir.

Eğitime katılmak için kodlama bilmek gerekiyor mu?

Hayır. Teknik uygulamalar hazır not defterleri ve arayüzler üzerinden gösterilir. Kalite yönetim sistemlerine ve kontrol grafiği gibi temel istatistik kavramlarına aşinalık yeterlidir.

Yapay zeka kullanımı ISO 9001 denetimlerinde sorun yaratır mı?

Doğru kurgulandığında yaratmaz. Eğitimde kalite kararında kullanılan modellerin doğrulanması, değişiklik kontrolü ve kayıtlarının ISO 9001 gerekliliklerine uygun tutulması ile ISO/IEC 42001 yaklaşımı ayrıca ele alınır.

İçerik sektörümüze göre uyarlanabilir mi, sertifika veriliyor mu?

Evet. Otomotiv, gıda, savunma veya elektronik gibi sektörlere göre vakalar ve örnek veriler uyarlanabilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA DESTEKLİ KALİTE YÖNETİMİ EĞİTİMİ