Raport 8D  (Eight Disciplines) jest popularnym narzędziem stosowanym do rozwiązywania problemów w przedsiębiorstwach, szczególnie w kontekście procesów produkcyjnych i zgłoszonych niezgodności od Klientów zewnętrznych. Choć metoda 8D jest usystematyzowana, a narzędzie w postaci raportu 8D schematyczne, to jego przygotowanie może przysparzać wiele trudności, nie tylko w zakresie znalezienia samej przyczyny problemu, ale również w zakresie przygotowania i „obsługi” raportu 8D, czyli dokumentowania, monitorowania działań oraz weryfikacji ich skuteczności. W ankiecie przeprowadzonej wśród społeczności Akademii Jakości , to właśnie w obszarze problem solvingu wciąż zauważalne są największe trudności w zakresie zarządzania jakością w organizacjach.   Jakie są więc najczęstsze bolączki związane z raportem 8D? Złożoność procesu Metoda 8D wymaga skrupulatnego podejścia do każdego z ośmiu kroków. To stanowi wyzwanie, szczególnie dla mniej doświadczonych zespołów, przy braku odpowiednich narzędzi do komunikacji i dokumentowania informacji związanych z rozpatrywanym problem. Zobacz jak można uprościć proces dokumentowania i zarządzania procesem tworzenia raportu 8D: Czasochłonność Przeprowadzenie pełnego procesu 8D jest czasochłonne, zwłaszcza w organizacjach, które muszą równocześnie zarządzać wieloma problemami z wykorzystaniem nieefektywnych narzędzi w formie arkuszy. Zaangażowania zespołu i osób odpowiedzialnych za działania Proces 8D wymaga współpracy interdyscyplinarnego zespołu oraz precyzyjnych kanałów komunikacji. Trudność stanowi skoordynowanie pracy wielu osób z różnych działów, zwłaszcza jeśli istnieją różnice w priorytetach lub brak skutecznego narzędzia informowania o przydzielonych działaniach, rozwiązywania ich i weryfikacji ich skuteczności. Dostęp do danych Skuteczna analiza problemu i wdrożenie odpowiednich działań wymaga dostępu do kompletnych danych o analizowanym problemie dla wszystkich interesariuszy. W praktyce, przy korzystaniu z formularzy Excel/Word często występują trudności z dostępnością pełnych, niezbędnych danych o problemie, co wpływa na jakość analizy i wdrożonych działań przez poszczególne osoby zaangażowane do rozwiązania problemu. Identyfikacja przyczyn Identyfikacja pierwotnych przyczyn powstanie i niewykrycia problemu (root cause analysis) stwarza wiele trudności, zwłaszcza jeśli problem jest skomplikowany. Do znalezienia przyczyny powstania i niewykrycia niezgodności niezbędne jest korzystanie z narzędzi rozwiązywania problemu, które z łatwością można zaimplementować do raportu 8D. Czy zatem niezbędne jest kilka osobnych arkuszy do poszczególnych narzędzi takich jak 5W2H, ISHIKAWA, 5WHY, BURZA MÓZGÓW? Oczywiście, że nie. Działania te można wykonać w jedynym miejscu przy wykorzystaniu odpowiedniego oprogramowania, gdzie wszyscy interesariusze posiadają dostęp do zebranych i analizowanych danych. Nadzór i weryfikacja skuteczności działań Monitorowanie efektów wdrożonych działań oraz weryfikacja ich skuteczności wymaga ciągłej uwagi. Bez właściwego narzędzia staje się to wręcz niemożliwe. Powiadomienia o powstałym problemie, przydzielanie zadań, monitorowanie status wdrożenia działań oraz ocena ich skuteczności to podstawa do skutecznego i efektywnego ZARZĄDZANIA niezgodnościami. Ocena wprowadzonych działań Nawet po zidentyfikowaniu przyczyny, zaplanowaniu i wdrożeniu odpowiednich działań korygujących i zapobiegawczych, działania te mogą okazać się nieskuteczne, a wówczas konieczne będzie poinformowanie członka zespołu i zwrócenie działań do zmiany/poprawy. To jednej z najczęściej pomijanych etapów, który bez odpowiednio skutecznego narzędzia wymiany informacji może generować nieporozumienia i przeciągać w czasie zamknięcie reklamacji. Zrozumienie i szkolenie Pracownicy powinni być odpowiednio przeszkoleni w zakresie metody i narzędzia 8D, aby efektywnie ją stosować. Brak zrozumienia metodyki, czy bazowanie na nieskutecznych narzędziach pomocniczych, prowadzi zwykle do oporu ze strony pracowników, błędów, a w efekcie nieskuteczności całego procesu rozwiązywania problemów. Formalizacja i dokumentacja Metoda 8D wymaga szczegółowej dokumentacji na każdym etapie, co może być obciążeniem administracyjnym. Utrzymanie odpowiedniego poziomu dokumentacji jest kluczowe, ale bez posiadania odpowiedniego oprogramowania zwykle jest postrzegane jako biurokratyczne i czasochłonne. Brak odpowiednich narzędzi do zarządzania niezgodnościami Choć raport 8D jest potężnym narzędziem do rozwiązywania problemów, jego efektywne wykorzystanie wymaga odpowiedniego podejścia, zaangażowania zespołu, czasu oraz zasobów. Organizacje muszą być świadome tych wyzwań, aby efektywnie wykorzystywać posiadane zasoby i maksymalizować korzyści płynące z zastosowania metody 8D. Trudność ze zbieraniem danych do analiz i raportów Tworzenie zestawień, raportów i liczenie KPI takich jak np. koszty złej jakości, wskaźników PPM, ilość niegodności, czy kategorie przyczyn powstania błędów  generują dużo czasu i potrzebnych zasobów, które zapewne co miesiąc poświęcasz. Tymczasem przy użyciu odpowiedniego oprogramowania możliwe jest nadzorowanie i prezentowanie w czasie rzeczywistym gotowych raportów w aspektach związanych z niezgodnościami.   Wszystkie powyższe bolączki można skutecznie rozwiązać poprzez wykorzystanie skutecznego narzędzia w postaci oprogramowania spełniającego wymagania norm, standardów zarządzania jakością i wymagań Klientów. Kompleksowe oprogramowanie do rozwiazywania problemów metodą 8D powstało we współpracy Akademii Jakości z Firmą Ingenes - twórcą dedykowanego systemu do zarządzania jakością w przedsiębiorstwach, który dostarcza szerokie możliwości dopasowania do indywidualnych potrzeb.

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) w ostatnich latach przeszedł prawdziwą rewolucję. Od kiedy OpenAI wypuściło ChatGPT w listopadzie 2022 roku, świat technologii zmienił się nie do poznania. AI przestała być ciekawostką dla programistów i stała się realnym narzędziem wykorzystywanym przez firmy na całym świecie. Dziś sztuczna inteligencja wspiera biznes, automatyzuje procesy i zmienia sposób zarządzania organizacją. W tym artykule dowiesz się:   jak AI rozwijała się w ostatnich latach,   czym są modele językowe (LLM) i technologia RAG,   jak działają Copiloty AI,   czym są agenci AI i jak wspierają QMS (systemy zarządzania jakością).      Szybki rozwój AI – od ChatGPT do modeli multimodalnych   30 listopada 2022 roku OpenAI udostępniło ChatGPT, narzędzie oparte na modelu językowym GPT-3.5. W ciągu zaledwie pięciu dni zdobyło ono milion użytkowników. Był to początek nowej ery, w której sztuczna inteligencja zaczęła być wykorzystywana masowo – nie tylko przez specjalistów IT, ale także przez działy HR, obsługi klienta, marketingu i zarządzania jakością.   W marcu 2023 roku pojawił się model GPT-4, a już w maju 2024 – GPT-4o. Nowa wersja oferuje możliwości multimodalne , co oznacza, że model może analizować tekst, obraz, dźwięk i wideo jednocześnie. Dzięki temu AI potrafi jeszcze lepiej rozumieć kontekst i odpowiadać na potrzeby użytkownika.   Modele językowe (LLM) – potężne, ale ograniczone   LLM, czyli duże modele językowe (Large Language Models), potrafią generować odpowiedzi, tłumaczenia, podsumowania, a nawet tworzyć raporty i analizy. Jednak w pierwszych latach ich rozwoju miały poważne ograniczenie – brak dostępu do wewnętrznych danych organizacji . Były trenowane na ogólnych danych z internetu, co sprawiało, że nie mogły dostarczać odpowiedzi dopasowanych do konkretnego biznesu.   Na szczęście pojawiła się technologia, która rozwiązała ten problem – RAG .      Czym jest RAG? Nowa era AI w biznesie   RAG (Retrieval-Augmented Generation) to przełomowa technologia, która pozwala modelom językowym łączyć swoje umiejętności generowania treści z dostępem do konkretnych informacji zapisanych w firmowych bazach danych, dokumentach i systemach.   Jak działa RAG?   Retrieval – AI najpierw przeszukuje dostępne źródła (np. dokumenty, bazy wiedzy, raporty).   Generation – na podstawie znalezionych informacji tworzy trafną i kontekstową odpowiedź.   Zalety RAG dla organizacji:   Dostęp do aktualnych danych – model korzysta z bieżących informacji, a nie wyłącznie z tego, czego „nauczył się” podczas treningu.   Kontrola nad źródłami wiedzy – organizacja decyduje, z jakich danych AI może korzystać.   Brak konieczności trenowania modelu – wystarczy zapewnić dostęp do odpowiednich dokumentów.   Odpowiedzi zgodne z polityką i stylem firmy – model działa zgodnie z wewnętrznymi wytycznymi.   Przykładowe zastosowania RAG:   Automatyczne odpowiedzi na zapytania klientów.   Tworzenie podsumowań dokumentów wewnętrznych.   Analiza dokumentacji jakościowej        Copilot AI – sztuczna inteligencja z dostępem do narzędzi   RAG pozwala AI korzystać z danych, ale co zrobić, gdy potrzebna jest dynamiczna informacja, np. aktualna stawka roboczogodziny w danym dziale? W takich sytuacjach model językowy musi mieć możliwość aktywnie pozyskiwać dane z systemów organizacji. Tu właśnie pojawia się koncepcja Copilotów AI .   Co to jest Copilot?   Copilot AI to model, który oprócz umiejętności generowania odpowiedzi ma dostęp do konkretnych narzędzi i funkcji , np. API, baz danych czy kalkulatorów. W zależności od potrzeby może:   pobierać dane z systemu ERP lub CRM,   przeliczać koszty,   wykonywać zapytania SQL,   generować dokumenty i wykresy.   Przykłady użycia Copilota w firmie:   QMS (zarządzanie jakością) – analizowanie danych z produkcji i zgłoszeń reklamacyjnych.   HR – generowanie odpowiedzi dla pracowników na temat urlopów, benefitów czy szkolenia.   Finanse – automatyczne przeliczenia budżetów i wsparcie raportowania.   Obsługa klienta – analiza zgłoszeń i rekomendacje działań.      Agenci AI – nowy poziom automatyzacji   Kiedy połączymy modele językowe, technologię RAG i funkcje Copilota, otrzymujemy coś jeszcze potężniejszego – agentów AI .   Kim są agenci AI?   Agenci AI to samodzielne, inteligentne jednostki programowe, które potrafią:   rozumieć cele i zadania,   planować działania,   podejmować decyzje,   wykonywać zadania przy użyciu narzędzi.   To jak wirtualni pracownicy, którzy mogą wspierać różne obszary organizacji – bez potrzeby stałego nadzoru.   Agenci AI w QMS (zarządzanie jakością):   Monitorują zgodność z normami ISO.   Wspierają audyty wewnętrzne.   Analizują reklamacje i sugerują działania korygujące.   Tworzą automatyczne raporty dla kierownictwa.   Wspomagają komunikację między działami jakości, produkcji i zarządzania.      Przyszłość AI w biznesie – elastyczne, inteligentne wsparcie dla każdego działu   Dzięki technologiom takim jak RAG, Copilot i agenci AI, organizacje zyskują potężne narzędzia wspierające codzienne działania. Co więcej, wdrożenie AI nie wymaga już ogromnych budżetów ani zespołów programistów. Coraz więcej rozwiązań jest dostępnych „od ręki” i może być dostosowanych do konkretnych potrzeb firmy.   Najważniejsze korzyści z wdrożenia AI w organizacji:   Szybszy dostęp do wiedzy i analiz.   Oszczędność czasu pracowników.   Lepsze podejmowanie decyzji.   Większa spójność w komunikacji i raportowaniu.   Możliwość skalowania bez zwiększania zatrudnienia.      Podsumowanie   Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę – od prostych chatbotów do agentów AI, którzy potrafią wspierać procesy biznesowe na każdym poziomie. Dziś firmy mogą korzystać z nowoczesnych modeli językowych zintegrowanych z wiedzą organizacyjną i narzędziami, co pozwala im działać szybciej, efektywniej i bezpieczniej.   Jeśli Twoja organizacja jeszcze nie wykorzystuje AI – teraz jest najlepszy moment, aby zacząć. Dzięki RAG, Copilotom i agentom AI możesz przekształcić swoje procesy, zyskać przewagę konkurencyjną i skutecznie wdrożyć cyfrową transformację.