Blog

أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي أساسية بشكل متزايد وبالأخص للمؤسسات التي تسعى إلى تحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل الأخطاء ورفع معايير جودة منتجاتها وتشمل بعض الابتكارات الرئيسية التي تعيد تشكيل عمليات إدارة الجودة:

• التعلم الآلي: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي ومن خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة التعرف على الأنماط وتوقع الأعطال أو العيوب المحتملة قبل حدوثها مما يسمح للمؤسسات أن تتخذ وقائية وتقليل الهدر وإعادة العمل.
• الرؤية الحاسوبية: باستخدام التعرف على الصور المتقدم يمكن للرؤية الحاسوبية اكتشاف العيوب في الوقت الفعلي بدقة أكبر من المفتشين البشريين مما يضمن تصنيع منتجات ذات جودة عالية.
• المعالجة الطبيعية للغة : يمكن أن يحلل الذكاء الاصطناعي المدفوع بمعالجة اللغة ردود فعل العملاء والشكاوى والتقييمات مما يوفر رؤية قيمة حول مشاكل الجودة المتكررة ويساعد المؤسسات على معالجة المخاوف بشكل استباقي وتحسين عروض المنتجات.
• أتمتة العمليات: تعمل على أتمتة المهام المتكررة في مراقبة الجودة مثل إدخال البيانات وإعداد التقارير مما يقلل من الأخطاء البشرية ويضمن توثيق بيانات الجودة بشكل متسق ودقيق.
• التحليل التنبئي: تساعد نماذج التنبؤ المستندة على الذكاء الاصطناعي المؤسسات على توقع مشكلات الجودة المحتملة بناءا على البيانات السابقة مما يتيح التدخل في الوقت المناسب لمنع العيوب والتأخير في الإنتاج.

قامت العديد من المؤسسات بتبني الذكاء الاصطناعي لتعزيز أنظمة إدارة الجودة لديهامما أدى إلى تحسينات كبيرة في الكفاءة التشغيلية وجودة المنتجات.

BMW: تعزيز جودة السيارات باستخدام الذكاء الاصطناعي
البلد:عالمي
الصناعة:السيارات
المنهجية:قامت BMW بدمج تقنية التعرف على الصور المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في عمليات الإنتاج لتحسين جودة تصنيع السيارات، وتستخدم هذه التقنية الكاميرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة خطوط التجميع وكشف العيوب المحتملة في الوقت الفعلي، وتتعلم هذه الأنظمة الذكية من كمية كبيرة من البيانات التي تم جمعها من دورات الإنتاج السابقة وتستمر في تحسين دقتها.
النتيجة:أدى استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تحسين معدل اكتشاف العيوب بنسبة 25% وتقليل وقت التوقف على خطوط الإنتاج مما يساعد BMW في الحفاظ على سمعتها في جودة الهندسة.

شركة الاتصالات السعودية (STC): ضمان جودة الخدمات في قطاع الاتصالات
البلد:المملكة العربية السعودية
الصناعة:الاتصالات
المنهجية:تعتمد STC على تحليلات الذكاء الاصطناعي لمراقبة جودة شبكتها وخدماتها المقدمة للعملاء وتستخدم نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالمشكلات وتشخيصها قبل وقوعها، مما يسمح للشركة بالحفاظ على جودة الخدمة بشكل استباقي وتقليل وقت التوقف للعملاء.
النتيجة:أدت هذه الاستراتيجية إلى زيادة رضا العملاء بنسبة 15% وتقليل انقطاعات الشبكة بنسبة 30% مما جعل STC رائدة في جودة خدمات الاتصالات بالمنطقة.

الاتحاد للطيران: تحسين صيانة وسلامة الطائرات
البلد:الإمارات العربية المتحدة
الصناعة:الطيران
المنهجية:تعتمد الاتحاد للطيران على الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية ومراقبة الجودة في عمليات الطائرات وتقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات من مستشعرات الأجزاء المختلفة للطائرة مما يسمح بتنفيذ أعمال الصيانة بشكل استباقي وتجنب تأخير الرحلات.
النتيجة:ساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل الحاجة للصيانة غير المجدولة بنسبة 30% وتحسين الكفاءة التشغيلية مما يعزز من سلامة الركاب وموثوقية الرحلات.

هيئة كهرباء ومياه دبي (ديوا): الذكاء الاصطناعي لمراقبة جودة المرافق
البلد:الإمارات العربية المتحدة
الصناعة:المرافق
المنهجية:تستخدم ديوا الذكاء الاصطناعي للتحكم في جودة خدمات الكهرباء والمياه حيث يتم رصد استخدام الكهرباء وكشف الانقطاعات المحتملة عبر أنظمة الشبكة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
النتيجة:ساعدت مبادرات الذكاء الاصطناعي على تقليل الأعطال في توزيع الكهرباء بنسبة 40% وتقليل هدر المياه بشكل كبير مما عزز من موثوقية الخدمة واستدامتها.

فايزر (عالمي): الذكاء الاصطناعي لمراقبة الجودة في تصنيع الأدوية
الدولة: عالمي
الصناعة: صناعة الأدوية
المنهجية: تعد فايزر، واحدة من أكبر شركات الأدوية في العالم حيث قامت بدمج الذكاء الاصطناعي في خطوط الإنتاج لضمان أعلى معايير الجودة والسلامة للأدوية، وتقوم تحليلات الذكاء الاصطناعي بمراقبة عمليات الإنتاج وفحوصات الجودة في الوقت الفعلي مما يتيح اكتشاف أي خلل في تركيبة الأدوية أو تعبئتها، ويساعد هذا النظام التنبئي فايزر على تجنب الاستدعاءات المكلفة ويضمن التزام منتجاتها بالمعايير الدولية الصارمة.
النتيجة: شهدت فايزر ومن خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي انخفاضا بنسبة 20٪ في وقت التوقف عن الإنتاج و15٪ في الحوادث المتعلقة بالجودة مما جعل عمليات الإنتاج لديها أسرع وأكثر موثوقية.

ألمنيوم البحرين (ألبا): الذكاء الاصطناعي لمراقبة الجودة الصناعية
الدولة: البحرين
الصناعة: التصنيع (إنتاج الألمنيوم)
المنهجية: تعد ألمنيوم البحرين (ألبا) واحدة من أكبر مصاهر الألمنيوم في العالم وقد قامت بدمج أنظمة الصيانة التنبؤية ومراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في خطوط إنتاجها، وتراقب المستشعرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عملية الصهر مما يضمن اتساق الألمنيوم المنتج، وبإمكان ألبا وباستخدام خوارزميات التعلم الآلي التنبؤ بأعطال المعدات وتعديل معايير الإنتاج في الوقت الفعلي للحفاظ على جودة المنتج وتجنب التوقفات المكلفة.
النتيجة: أدى تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى تقليل وقت التوقف غير المجدول بنسبة 25٪ وتحسين تناسق المنتج بشكل عام مما يسمح لألبا بالحفاظ على إنتاج الألمنيوم بجودة عالية مع تقليل الاضطرابات التشغيلية.

بحرين فينتك بي (Bahrain FinTech Bay): الذكاء الاصطناعي لجودة الخدمات المالية
الدولة: البحرين
الصناعة: الخدمات المالية
المنهجية: تبنت بحرين فينتك بي وهي مركز للابتكار المالي تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز جودة الخدمات المالية المقدمة من قبل شركات التقنية المالية وتقوم الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحليل كميات كبيرة من البيانات المالية في الوقت الفعلي مما يمكن من اكتشاف الخلل وضمان الامتثال للأنظمة الدولية وتعمل هذه الأدوات الذكية أيضا على تحسين خدمة العملاء من خلال تقديم نصائح مالية شخصية بناءا على سلوك المستخدم.
النتيجة: أدى استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع التكنولوجيا المالية في البحرين إلى تحسين جودة الخدمات بنسبة 20٪ مما يتيح لشركات التقنية المالية تقديم خدمات مالية أكثر أمانا وتخصيصا وبالتالي تعزيز الامتثال ورضا العملاء.

ما زال تطور الذكاء الاصطناعي في إدارة الجودة مستمرا ومع تقدم التكنولوجيا ستتوسع قدرات الذكاء الاصطناعي والذي بدوره سيعود بفوائد أكبر على الأعمال، عض الاتجاهات الرئيسية التي يجب مراقبتها:

• التخصيص المفرط لمعايير الجودة: سيتيح الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تعديل عمليات مراقبة الجودة لتلبية احتياجات العملاء أو الأسواق الفردية وذلك من خلال تحليل توقعات العملاء وردود فعلهم في الوقت الفعلي وستتمكن المؤسسات من تعديل معايير الجودة بشكل ديناميكي مما يضمن نهجاً مخصصاً لضمان الجودة.
• التحكم التكيفي بالجودة في الوقت الفعلي: سنشهد ومع تطور الذكاء الاصطناعي ظهور نظم تحكم بالجودة قادرة على التكيف في الوقت الفعلي حيث ستتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي بإستمرار من البيانات الجديدة وتقوم بتعديل المعايير والإجراءات بشكل آلي لتحسين النتائج دون الحاجة لتدخل بشري.
• الذكاء الاصطناعي لدعم إستدامة الجودة: سيلعب الذكاء الاصطناعي دورا أساسيا في تعزيز جهود الاستدامة من خلال تقليل الهدر واستهلاك الطاقة واستخدام الموارد في عمليات الإنتاج. وذلك من خلال التحكم الأمثل في الجودة وستتمكن المؤسسات من إنتاج منتجات عالية الجودة مع تقليل تأثيرها البيئي.
• التعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر في اتخاذ القرارات: بالرغم من أن الذكاء الاصطناعي سيأخذ دوراً أكبر في ضمان الجودة إلا أن الخبرة البشرية ستبقى ضرورية وسنرى في المستقبل مزيدا من التعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر حيث يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى وتوصيات بينما يتخذ المهنيون ذوو الخبرة قرارات الجودة النهائية مما يضمن التوازن بين دقة التقنيات وحكم الخبراء.

سيكون الذكاء الاصطناعي وبحلول عام 2030 مدمجا بالكامل في أنظمة إدارة الجودة مما سيمكن المؤسسات من تحقيق مستويات غير مسبوقة من الكفاءة والتميز، ومن التحليلات التنبؤية إلى التحكم الديناميكي في الجودة في الوقت الفعلي فإن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لتحويل العمليات وتعزيز جودة المنتجات هائلة وستمكن لمؤسسات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي اليوم من تحقيق ميزة تنافسية متقدمة وأن تصبح رائدة في تقديم منتجات عالية الجودة في السنوات المقبلة.