لقد استمعت فرق الجودة إلى عرض الذكاء الاصطناعي مئات المرات حتى الآن. أداة جديدة، ولوحة تحكم جديدة، ونفس الوعد القديم: أعمال ورقية أقل، وراحة بال أكبر. لذلك، من العدل أن نكون متشككين قليلاً. ولكن هناك شيئًا مختلفًا حقًا يحدث في أنظمة إدارة الجودة الإلكترونية في الوقت الحالي، ومن الجدير فصل التحول الحقيقي عن ضجيج التسويق.
على مدى معظم العقدين الماضيين، منصات إدارة الجودة الإلكترونية كانت بمثابة خزائن ملفات مجيدة. مفيدة، بالتأكيد قابلة للبحث، قابلة للتدقيق، أفضل من الورق. ولكن لا يزال رد الفعل. يحدث الانحراف، يقوم شخص ما بتسجيله، ويقوم شخص ما بالتحقيق، ويقوم شخص ما بتوجيهه لتسجيل الخروج. يسجل النظام التاريخ. إنه لا يتوقع أي شيء.
هذه هي القطعة التي يغيرها الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي ليس كيفية تقديم الأشياء، ولكن متى تكتشف مبكرًا وجود خطأ ما.
من حفظ السجلات إلى الإنذار المبكر
يعود الفرق الأكثر وضوحًا بين نظام إدارة الجودة الإلكتروني التقليدي ونظام إدارة الجودة المدعم بالذكاء الاصطناعي إلى التوقيت. تخبرك الأنظمة التقليدية بالخطأ الذي حدث بالفعل. بدأت الأنظمة المدعمة بالذكاء الاصطناعي في إخبارك ب عن الأخطاء، استنادًا إلى الأنماط المدفونة في سجلات المعدات، وسجلات الدُفعات، وسنوات من تاريخ التدقيق الذي لا يمتلك أي إنسان النطاق الترددي للإشارة إليه يدويًا.
هناك بعض الاتجاهات التي تقود هذا، وهي تستحق المعرفة بالاسم إذا كنت تقوم بتقييم البائعين هذا العام:
CAPA التنبؤي. بدلاً من فتح إجراء تصحيحي بعد في حالة عدم المطابقة، يمكن للأنظمة الآن تحديد الحالات التي تميل إلى أن تسبق الحالة والسماح للفرق بالتدخل قبل أن تصبح CAPA على الإطلاق.
تحليل السبب الجذري بشكل أسرع. بدلاً من قيام فريق بتشغيل جلسة "5 لماذا" أخرى من الصفر، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مسح الصيانة التاريخية والبيانات المجمعة في دقائق لتوضيح الارتباطات التي قد لا يتصل بها محقق بشري أبدًا.
البرمجة اللغوية العصبية للشكاوى غير المنظمة. تقارير الأحداث السلبية، ورسائل البريد الإلكتروني للعملاء، والملاحظات المكتوبة بخط اليد من يتم الآن تحليل جميع البيانات النصية الفوضوية التي كانت تظل غير مقروءة، وتصنيفها حسب الخطورة، وتوجيهها تلقائيًا.
الذكاء الاصطناعي التوليدي للتوثيق. مسودات إجراءات التشغيل القياسية، وملخصات التدقيق، وتقارير انحراف المرور الأول، تعمل الأدوات التوليدية على إزالة مشكلة الصفحات الفارغة من لوحات محترفي الجودة، تاركة قرارات الحكم الفعلية للبشر.
رؤية الكمبيوتر على المحك. تلتقط الكاميرات المقترنة بنماذج تعلم الآلة العيوب في الواقع الوقت، وتصنيف الخطورة، وبدء سير العمل الصحيح قبل وصول الدفعة السيئة إلى أسفل خط الإنتاج.
لا يحل أي من هذه الأمور محل حكم مدير الجودة. إنهم يتأكدون فقط من تطبيق الحكم مبكرًا، بمعلومات أفضل.
من أين تبدأ التشغيل الآلي
إذا كنت تحاول معرفة المكان الذي يكتسب فيه الذكاء الاصطناعي مكانته أولاً، فلا تبدأ بحالة الاستخدام الأكثر بهرجة، بل ابدأ بالحالة الأكثر تكرارًا. يعد توجيه المستندات مثالًا جيدًا: فبدلاً من تتبع شخص ما يدويًا من يحتاج إلى مراجعة ماذا، يمكن للذكاء الاصطناعي التوجيه بناءً على عبء العمل والإبلاغ عن إجراءات التشغيل المعيارية القديمة في اللحظة التي تتغير فيها اللائحة.
تعتبر جودة المورد فوزًا آخر تم الاستخفاف به. بدلاً من انتظار تدقيق المورد للكشف عن مشكلة، يمكن للمراقبة المستمرة لأداء التسليم واتجاهات الفحص اكتشاف انزلاق المورد قبل أن تصبح مشكلتك أيضًا.
وبالنسبة للاستعداد للتدقيق، فإن القيمة لا تكمن في قيام الذكاء الاصطناعي بإجراء التدقيق نيابةً عنك، بل في الذكاء الاصطناعي الذي يتحقق بهدوء من عملياتك الحالية وفقًا لأحدث إرشادات إدارة الغذاء والدواء الأمريكية أو ISO أو EMA بشكل مستمر، لذلك لا شيء يمر دون أن يلاحظه أحد بين المراجعات الرسمية.
ما الذي يفصل بين النظام الأساسي الحقيقي والمنصة الحقيقية؟ الكلمة الطنانة
ليس كل نظام إدارة الجودة الإلكتروني المدعم بالذكاء الاصطناعي يستحق هذا التصنيف. هناك بعض الأشياء التي تفصل حقًا النظام الأساسي الجاهز للمستقبل عن النظام القديم المجهز:
يجب أن يتم تصميمه للصناعات الخاضعة للتنظيم، ولم يتم تصميم البرامج العامة على وجه التحديد وفقًا لـ 21 CFR الجزء 11 أو الملحق 11، وهذا واضح. يجب أن يتكامل بشكل نظيف مع ERP وLIMS وMES الحاليين لديك، لأن الذكاء الاصطناعي ذكي بقدر البيانات التي يمكنه رؤيتها. يجب أن يكون الأمر مفهومًا إذا سأل المدقق عن سبب قيام النظام بوضع علامة على شيء ما، "قالت الخوارزمية ذلك" ليست إجابة مقبولة. ويجب أن تكون قابلة للاستخدام بدرجة كافية حتى يتبناها فريقك، لأنها النموذج الأكثر تطورًا في العالم لا قيمة له إذا ظل غير مستخدم في لوحة معلومات لا يفتحها أحد.
طرحه دون كسر أي شيء
يميل التبني إلى أن يكون أفضل على مراحل وليس دفعة واحدة. قم بتنظيف بياناتك التاريخية أولاً. الذكاء الاصطناعي جيد بقدر ما تغذيه به. قم بالتجربة على عملية واحدة عالية الاحتكاك بدلاً من إصلاح كل شيء في وقت واحد. أبقِ الإنسان على اطلاع بمراجعة توصيات الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر ودع النظام يكتسب المزيد من الاستقلالية عندما يثبت نفسه. ولا تعامل الأمر على أنه تغير في التوقعات التنظيمية، وتحتاج توصيات الذكاء الاصطناعي لديك إلى ضبط دوري لمواكبة ذلك.
التحول الأكبر
لقد أمضت أقسام الجودة وقتًا طويلًا في التعامل معها على أنها شرطة امتثال ضرورية، ولكنها تفاعلية. الذكاء الاصطناعي هو جزء مما يسمح بهذا التغيير. إن الفرق التي تتبنى التحليلات التنبؤية، والبرمجة اللغوية العصبية، والرؤية الحاسوبية لا تقلل من النفقات الإدارية فحسب؛ إنهم يعيدون وضع الجودة كشيء يحمي الأعمال بشكل استباقي، وليس فقط بعد وقوع الحدث.
التكنولوجيا جاهزة. السؤال الأكبر بالنسبة لمعظم المؤسسات ليس ما إذا كان يجب اعتماد الذكاء الاصطناعي في نظام إدارة الجودة الإلكتروني، بل ما إذا كان نظامهم الأساسي الحالي يمكنه دعمه.