Optymalizacja procesów produkcyjnych z wykorzystaniem AI — analiza danych, wąskie gardła i plany usprawnień
32 h (4 dni) · stacjonarna lub zdalna (tryb do uzgodnienia z zamawiającym) · 3 800,00 zł/os. przed dofinansowaniem · szkolenie zgodne ze standardem BUR — kartę usługi rejestrujemy przy starcie grupy
O szkoleniu
Wiele firm produkcyjnych traci pieniądze na nieefektywnościach, których nikt systematycznie nie mierzy: przestoje traktowane jako "normalna" część zmiany, wąskie gardła identyfikowane po fakcie, decyzje o usprawnieniach podejmowane na wyczucie zamiast na podstawie danych z linii. Klasyczne narzędzia Lean i Six Sigma działają, ale wymagają czasu i specjalistów, na których nie każde MŚP może sobie pozwolić na stałe — AI pozwala znacząco skrócić czas takiej analizy przy zachowaniu jej rzetelności.
Po szkoleniu uczestnik samodzielnie analizuje dane produkcyjne (OEE, przestoje, czas cyklu, braki) z użyciem AI, wskazuje realne wąskie gardło w procesie, buduje diagram przyczynowo-skutkowy problemu, projektuje i priorytetyzuje plan usprawnień oraz konfiguruje prosty dashboard do bieżącego monitorowania wskaźników i wykrywania anomalii. AI pełni tu rolę narzędzia analitycznego wspierającego pracę uczestnika — szkolenie nie obejmuje obsługi maszyn ani zagadnień inżynierii mechanicznej.
Szkolenie ma charakter warsztatowy — od pierwszego dnia uczestnicy pracują na własnych danych produkcyjnych (arkusze zmianowe, raporty przestojów, wskaźniki z MES/ERP, jeśli firma je udostępni) lub na przygotowanych studiach przypadku zbliżonych do ich branży. Efektem 4 dni pracy jest gotowy, zaprezentowany plan usprawnienia realnego procesu, który uczestnik może wykorzystać jako punkt wyjścia do wdrożenia w swoim zakładzie.
Program
Dzień 1 8 h: Fundamenty analizy danych produkcyjnych z AI
- Moduł 1: Wprowadzenie do AI w optymalizacji procesów produkcyjnych — możliwości, ograniczenia i zasady bezpiecznej pracy z danymi firmowymi 2 h
- Moduł 2: Źródła danych produkcyjnych i przygotowanie danych do analizy AI (arkusze zmianowe, eksporty z MES/ERP, dane papierowe) 2 h E1
- Moduł 3: Analiza wskaźników OEE, przestojów, czasu cyklu i braków z asystentem AI — warsztat na danych uczestników 2 h E1
- Moduł 4: Wykrywanie odchyleń i trendów — budowa promptów analitycznych i interpretacja wyników AI 2 h E1
Dzień 2 8 h: Identyfikacja wąskich gardeł i przyczyn źródłowych
- Moduł 5: Teoria ograniczeń (Theory of Constraints) i mapowanie przepływu procesu produkcyjnego 2 h E2
- Moduł 6: Warsztat: identyfikacja wąskiego gardła na przykładzie linii/procesu uczestnika z pomocą AI 2 h E2
- Moduł 7: Diagram Ishikawy generowany i weryfikowany z AI dla wybranego problemu 2 h E3
- Moduł 8: Analiza 5xWhy i studium przypadku — badanie przyczyn źródłowych przestoju lub wady jakościowej 2 h E3
Dzień 3 8 h: Projektowanie planów usprawnień
- Moduł 9: Metodyka Kaizen/Lean a wsparcie AI w generowaniu pomysłów usprawnień 2 h E4
- Moduł 10: Priorytetyzacja działań — budowa macierzy wpływ/wysiłek z AI 2 h E4
- Moduł 11: Budowa promptów i szablonów do cyklicznego raportowania KPI (OEE, MTBF, MTTR) 2 h E5
- Moduł 12: Warsztat: automatyczne podsumowania danych produkcyjnych z AI 2 h E5
Dzień 4 8 h: Monitorowanie, wdrożenie i prezentacja planu
- Moduł 13: Budowa prostego dashboardu monitorującego KPI z automatyzacją AI (np. Make/n8n + model AI) — wykrywanie anomalii 3 h E6
- Moduł 14: Ocena opłacalności i ryzyk usprawnienia procesowego — business case wspierany analizą AI 2 h E7
- Moduł 15: Warsztat końcowy: opracowanie kompletnego planu usprawnienia procesu uczestnika na bazie własnych danych 2 h E8
- Moduł 16: Prezentacje planów usprawnień, informacja zwrotna trenera, walidacja końcowa (test + ocena zadania praktycznego) 1 h E8
Dla kogo
Kierownicy i mistrzowie produkcji, liderzy Lean/Kaizen, inżynierowie procesu, specjaliści ds. ciągłego doskonalenia (Continuous Improvement), planiści produkcji oraz kierownicy utrzymania ruchu zatrudnieni w małych i średnich przedsiębiorstwach produkcyjnych (m.in. przemysł metalowy, spożywczy, meblarski, elektromaszynowy i pokrewne).
Efekty uczenia się (standard BUR)
- Analizuje dane produkcyjne (OEE, przestoje, czas cyklu, braki jakościowe) w arkuszu kalkulacyjnym przy wsparciu AI, wykrywając odchylenia i trendy istotne dla efektywności procesu.
- Identyfikuje wąskie gardło w wybranym procesie produkcyjnym, stosując mapowanie przepływu i teorię ograniczeń (TOC) wspieraną promptami AI.
- Tworzy z pomocą AI diagram przyczynowo-skutkowy (Ishikawy) oraz analizę 5xWhy dla wskazanego problemu przestojowego lub jakościowego.
- Projektuje plan usprawnień procesu (podejście Kaizen) z wykorzystaniem AI do generowania i priorytetyzacji działań w macierzy wpływ/wysiłek.
- Buduje szablony promptów do cyklicznego raportowania wskaźników KPI produkcji (OEE, MTBF, MTTR), automatyzując ich podsumowywanie przy pomocy AI.
- Konfiguruje prosty dashboard monitorujący wskaźniki produkcyjne, łączący dane z arkusza z automatyzacją AI (np. Make/n8n) do wykrywania anomalii.
- Ocenia opłacalność i ryzyka wdrożenia usprawnienia procesowego, przygotowując uzasadnienie biznesowe (business case) wspierane analizą AI.
- Opracowuje kompletny plan usprawnienia wybranego procesu produkcyjnego na bazie własnych danych firmowych, w formie gotowej do przedstawienia przełożonym.
Walidacja: Test wiedzy teoretycznej (pytania jednokrotnego wyboru z zakresu TOC, Kaizen, wskaźników OEE/MTBF/MTTR oraz zasad pracy z AI) oraz zadanie praktyczne — opracowanie i zaprezentowanie planu usprawnienia wybranego procesu produkcyjnego na bazie danych własnych uczestnika, z wykorzystaniem AI, ocenione przez trenera wg karty oceny (kompletność analizy, poprawność metodyczna, wykonalność planu). Próg zaliczenia: min. 70% poprawnych odpowiedzi w teście ORAZ min. 70% punktów w karcie oceny zadania praktycznego.