المحتوى
مقدمة في تحليل البيانات وتحسين الجودة:
• تعريف تحليل البيانات وأهميته في تحسين الجودة.
• العلاقة بين تحليل البيانات والجودة في العمليات الإنتاجية والخدمية.
• أهمية التحليل المستند إلى البيانات لاتخاذ القرارات.
• أنواع البيانات المستخدمة في تحسين الجودة.
• التطبيقات العملية لتحليل البيانات في تحسين الجودة.
أدوات تحسين الجودة:
• تطبيق أدوات تحسين الجودة مثل Six Sigma وLean.
• مخطط السبب والتأثير Fishbone Diagram لتحليل المشكلات.
• استخدام تقنيات "كايزن"Kaizen في التحسين المستمر.
• أدوات إدارة الجودة الشاملة TQM وتطبيقها في العمليات.
• كيفية تحسين العمليات باستخدام تحليل البيانات.
تحليل الأداء ومؤشرات الجودة KPIs
• تحديد وقياس مؤشرات الأداء الرئيسية KPIs المتعلقة بالجودة.
• تحليل فجوات الأداء والجودة باستخدام البيانات.
• تطوير مؤشرات لقياس التحسين المستمر.
• ربط مؤشرات الأداء بالجودة ورضا العملاء.
• استخدام البيانات لتوقع وتحسين الأداء المستقبلي.
• إنشاء لوحات تحكم لمراقبة الجودة والأداء.
تحليل البيانات في إدارة المخاطر والجودة:
• دور تحليل البيانات في تحديد وتقييم المخاطر المتعلقة بالجودة.
• تطبيق أدوات تحليل المخاطر مثل FMEA (Failure Mode and Effects Analysis).
• تطوير استراتيجيات استباقية لتحسين الجودة وتقليل المخاطر.
• استخدام البيانات للتنبؤ بالمشاكل قبل حدوثها.
• تقييم تأثير تحسين الجودة على تقليل المخاطر.
• إدارة المخاطر عبر سلسلة التوريد باستخدام البيانات.
أتمتة عمليات التحليل لتحسين الجودة:
• تطبيق الأتمتة لتحليل البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة.
• استخدام الذكاء الاصطناعي AI والتعلم الآلي Machine Learning في تحليل البيانات.
• تحسين الجودة باستخدام التحليل التنبؤي المؤتمت.
• أدوات أتمتة عمليات تحليل البيانات مثل RPA (Robotic Process Automation).
• تطبيق الأتمتة في تقارير الجودة وتحليل العمليات.
