ليوم الأول:

مدخل إلى الذكاء الاصطناعي في الإنتاج

• التحول الرقمي في قطاع الإنتاج.
• مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته الصناعية.
• التعرف على أبرز أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الإنتاج.
• حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في المصانع وخطوط الإنتاج.

التطبيق العملي: تحليل سيناريوهات إنتاج واقعية باستخدام ChatGPT وGemini.

اليوم الثاني:

تخطيط وجدولة الإنتاج باستخدام الذكاء الاصطناعي

• تخطيط الطاقة الإنتاجية.
• جدولة أوامر الإنتاج.
• التنبؤ بالطلب والإنتاج.
• تحسين استغلال الموارد.

التطبيق العملي: إعداد خطة إنتاج وتحليل سيناريوهات مختلفة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي أدوات التطبيق ChatGPT: Microsoft Excel Copilot، Power BI Copilot

اليوم الثالث:

الذكاء الاصطناعي في الجودة وتحليل البيانات الإنتاجية

• تحليل بيانات الجودة.
• اكتشاف أسباب العيوب الإنتاجية.
• تحليل مؤشرات الأداء (KPIs).
• إعداد تقارير الجودة.

التطبيق العملي: تحليل بيانات إنتاج واستخراج توصيات لتحسين الجودة عبر أدوات التطبيق: ChatGPT، Microsoft Copilot، Power BI AI

اليوم الرابع

الصيانة التنبؤية وتحسين العمليات الإنتاجية

• الصيانة التنبؤية.
• تحليل أسباب توقف المعدات.
• تقليل الأعطال والهدر.
• تحسين كفاءة خطوط الإنتاج.

التطبيق العملي: تحليل بيانات أعطال افتراضية واقتراح خطة صيانة استباقية، عبر أدوات التطبيق: ChatGPT، Azure AI (كمثال تطبيقي)، Power BI

اليوم الخامس:

أتمتة العمليات واتخاذ القرار في الإنتاج

• أتمتة إجراءات الإنتاج.
• إنشاء التقارير الإنتاجية الذكية.
• دعم اتخاذ القرار باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• إعداد خطة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج.

التطبيق العملي: تصميم سير عمل مؤتمت لإحدى العمليات الإنتاجية وبناء لوحة متابعة للمؤشرات الرئيسية عبر أدوات التطبيق: Microsoft Power Automat ChatGPT، Copilot