استخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات هما مجالان مترابطان يساعدان المؤسسات في فهم البيانات بشكل أعمق واتخاذ القرارات المستندة إلى الأدلة. وسنشرح كلا الجانبين بالتفصيل 

1- استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) 

الذكاء الاصطناعي يشير إلى قدرة الأنظمة الكمبيوترية على تنفيذ مهام تعتبر ذكية عادةً تتطلب الفهم والتفكير البشري. ويُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات بشكل ذكي وفعال. والطرق الرئيسية التي يُمكن استخدام الذكاء الاصطناعي فيها تشمل 

‌أ- تعلم الآلة (Machine Learning) 

تعلم الآلة (Machine Learning) هو مجال في علوم الحوسبة يمكن للأنظمة فيه تحسين أداءها تلقائياً من خلال التعلم من البيانات المتاحة. ويُستخدم تعلم الآلة في إدارة الجودة الشاملة لتحليل البيانات المتراكمة من العمليات الإنتاجية والتعرف على الأنماط غير الطبيعية. فعلى سبيل المثال، يُمكن استخدام تعلم الآلة لتحليل البيانات المرتبطة بجودة المنتجات والكشف عن العيوب بشكل أكثر دقة وفعالية. ويمكن للنظام أن يتعلم من العيوب السابقة والأخطاء ويُحسِّن العمليات لضمان تحسين الجودة وتقليل الفاقد والتكاليف.

‌ب- معالجة اللغة الطبيعية (NLP) 

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تُعد أداة حيوية في إدارة الجودة الشاملة. ومن خلال فهم اللغة البشرية واستخدامها بطريقة ذكية، يمكن لهذه التقنية أن تلعب دوراً حيوياً في تحسين العمليات وزيادة كفاءة الإدارة الشاملة. ويمكن أن تكون تطبيقات NLP في مجال الجودة الشاملة كالتالي 

 تحليل التقارير والملاحظات 

من خلال استخدام NLP، يمكن تحليل التقارير والملاحظات الواردة من الموظفين والعملاء بشكل آلي. ويمكن تحديد القضايا المشتركة والمشكلات المتكررة بناءً على تحليل النصوص، مما يمكن إدارة الجودة من التركيز على المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

 تقييم رضى العملاء 

من خلال مراقبة مشاعر العملاء في تعليقاتهم عبر وسائل التواصل الاجتماعي، يمكن للمؤسسة فهم مستوى رضا العملاء والمشاكل التي يواجهونها. ويمكن استخدام هذه الملاحظات لاتخاذ إجراءات تحسينية.

 تحسين الاتصالات الداخلية 

NLP يمكن أيضًا أن يسهم في تحسين الاتصالات داخل المؤسسة، حيث يمكن استخدامه في تحليل رسائل البريد الإلكتروني والتحدث إلى الكمبيوتر لفهم الأوامر المنطوقة. وهذا يمكن أن يزيد من كفاءة التواصل ويقلل من الفهم الخاطئ للمعلومات.

 تحسين العمليات الداخلية 

باستخدام NLP في تحليل النصوص، يمكن اكتشاف النماذج في المعلومات وفهم الاحتياجات والمتطلبات الداخلية. وهذا يمكن أن يسهم في تحسين العمليات الداخلية وزيادة الكفاءة.

‌ج- الشبكات العصبية الاصطناعية (Neural Networks) 

الشبكات العصبية الاصطناعية تمثل مثالاً رائعًا على كيفية تطبيق التكنولوجيا في مجال إدارة الجودة الشاملة. وتُستخدم الشبكات العصبية في مجموعة متنوعة من التطبيقات التي تساهم في تحسين الجودة وزيادة الكفاءة 

 تحليل البيانات والتنبؤات 

تستخدم الشبكات العصبية لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج الأنماط والتوجيهات منها. ويمكن أن يُدرَّب النموذج على بيانات سابقة للتعرف على الأنماط النمطية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. وهذا يُساعد المؤسسات في اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على التحليلات.

 التعرف على الصور والأصوات 

تُستخدم الشبكات العصبية في تقنيات التعرف على الصور والأصوات. وفي مجال إدارة الجودة الشاملة، يمكن استخدام هذه التقنيات لفحص المنتجات بحثًا عن عيوب أو عيوب صغيرة تكون غالبًا ما تكون غير مرئية للعين المجردة.

 تحسين عمليات التصنيع 

باستخدام الشبكات العصبية، يمكن تحسين عمليات التصنيع عن طريق مراقبة العمليات واكتشاف الانحرافات المحتملة أو الأخطاء في الإنتاج.

 تحسين تجربة العملاء 

يمكن استخدام الشبكات العصبية في تحليل مشاعر العملاء من خلال تقييم تعليقاتهم عبر وسائل التواصل الاجتماعي أو التقييمات عبر الإنترنت. وهذا يساعد المؤسسات في تحسين تجربة العملاء وفهم مطالبهم بشكل أفضل.

‌د- التعلم العميق (Deep Learning) 

التعلم العميق يشير إلى تقنية متقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي تسمح للأنظمة بفهم وتحليل البيانات المعقدة واكتساب الخبرات. وفي سياق إدارة الجودة الشاملة، يمكن استخدام التعلم العميق لتحسين العمليات وزيادة الكفاءة. ويُمكن استخدام هذه التقنية لتحليل البيانات الكبيرة والمعقدة التي تجمعها المنظمات، مما يمكنها من اكتشاف الأنماط والاتجاهات والمشكلات المحتملة. وهذا يساعد في اتخاذ القرارات الأكثر دقة وفهم أفضل لاحتياجات العملاء وتحسين الجودة والكفاءة في العمليات. وتُعد التقنيات المتقدمة مثل التعلم العميق أداة قوية لتحقيق الاستدامة والتفوق في سوق الأعمال اليوم.

‌ه- الروبوتات الذكية 

الروبوتات الذكية، المبنية على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تلعب دورًا حيويًا في مجال إدارة الجودة الشاملة. وتساهم هذه التقنية في تحسين العمليات وزيادة الكفاءة من خلال قدرتها على تحليل البيانات المستشعرة واتخاذ القرارات بناءً على هذه البيانات. فعلى سبيل المثال، يمكن لروبوت ذكي مزود بأجهزة استشعار أن يرصد المشكلات في خطوط الإنتاج ويحدد العيوب بشكل فعال. وهذا يمكن أن يؤدي إلى تحسين العمليات التصنيعية وزيادة الجودة.

بالإضافة إلى ذلك، يُمكن استخدام الروبوتات الذكية في مجال خدمة العملاء، حيث يمكنها فهم استفسارات العملاء والرد عليها بشكل فعال ودقيق. يُسهم هذا في تحسين تجربة العملاء ورفع مستوى رضاهم. كما تتيح هذه التقنية أيضًا فحصًا دقيقًا للجودة، حيث يمكن للروبوتات الذكية فحص المنتجات بدقة وتحديد العيوب بسرعة، مما يقلل من نسبة العيوب ويحسن جودة المنتجات النهائية.

باختصار، الروبوتات الذكية تمثل تطبيقًا عمليًا للذكاء الاصطناعي في إدارة الجودة الشاملة، حيث تسهم في تحسين العمليات ورفع مستوى الجودة والكفاءة في مختلف المجالات الصناعية والخدمية.

2- تحليل البيانات 

تحليل البيانات يلعب دورًا حيويًا في مجال إدارة الجودة الشاملة، حيث يُستخدم لفحص العمليات وتحديد النقاط القوية والضعف في النظام. فعندما يتعلق الأمر بإدارة الجودة الشاملة، يتم تطبيق تحليل البيانات لفحص كفاءة العمليات وتحديد الأماكن التي يمكن تحسينها لتحقيق أهداف الجودة والكفاءة.

مثال على استخدام تحليل البيانات في إدارة الجودة الشاملة هو تحليل الانحدار لفحص العلاقة بين مختلف المتغيرات في عملية الإنتاج وجودة المنتج النهائي. وعند تحليل البيانات الخاصة بالعمليات الإنتاجية باستخدام تقنيات الانحدار، يمكن للمنظمة تحديد العوامل التي تؤثر بشكل كبير في جودة المنتج. على سبيل المثال، يمكن أن يظهر التحليل أن درجة الحرارة ووقت التصنيع لهما تأثير كبير على العيوب في المنتج. وبناءً على هذه المعلومات، يمكن تحسين العمليات لضمان الحفاظ على درجة حرارة محددة ومدة زمنية للتصنيع لضمان جودة المنتج.