Objectifs
- Exploiter l’IA pour analyser les non-conformités
- Détecter des causes récurrentes dans l’historique des écarts
- Alimenter les plans d’actions correctives avec des analyses
Participants
Responsables qualité, animateurs QSE, ingénieurs méthodes
Pré-requis
Pratique du traitement des non-conformités et d’un tableur
Programme
- Préparer les données de non-conformités pour l’analyse par IA
- Anonymiser les informations sensibles avant tout traitement
- Classer les écarts par type, gravité et origine avec l’IA
- Repérer les récurrences et les tendances dans l’historique
- Proposer des hypothèses de causes racines à valider sur le terrain
- Rédiger des synthèses d’écarts pour les revues qualité
- Vérifier les résultats de l’IA auprès des équipes de terrain
- Alimenter les fiches d’actions correctives avec les analyses
- Mesurer l’apport de l’IA au traitement des écarts qualité
- Cadrer l’usage de l’IA dans la procédure de non-conformité
Exercices pratiques
- Classer un lot de fiches de non-conformité à l’aide d’une IA
- Formuler une consigne pour repérer les causes récurrentes
- Valider les hypothèses de l’IA par une analyse de terrain
Aptibox
- Modèle de consigne pour classer des non-conformités par l’IA
- Check list d’anonymisation des données qualité avant traitement
- Guide de validation des analyses qualité produites par l’IA
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