Szkolenie Problem Solving 8D- AI w analizie problemu

Szkolenie Problem Solving 8D- AI w analizie problemu. NOWOŚĆ !!

Szkolenie, które łączymy trzy światy i możliwości sztucznej inteligencji:

• Skuteczność metod 8D, A3, 5Why, Ishikawa, Pareto
• Wymagania klienta, zgodność, reklamacje i koszty jakości
• Praktykę wdrożeniową – nie tylko analiza, ale nadzór, dowody i trwałość efektów
• Realne możliwości wykorzystania AI

To szkolenie jest zaprojektowane dla firm, które chcą przestać jedynie pisać raporty dla klienta, a zacząć:

• trwale eliminować problemy,
• zmniejszać liczbę reklamacji,
• uniknąć nawrotów,
• poprawiać wizerunek dostawcy,
• przyspieszać reakcję na zgłoszenia,
• dostarczać raporty 8D, które klient naprawdę akceptuje – bez poprawek, bez odsyłania, bez „proszę doprecyzować przyczynę”.

Program szkolenia:

Dzień 1

Fundament skutecznego rozwiązywania problemów 

Otwarcie – Dlaczego właściwie 8D?

• Rola klienta: „głos klienta”, wymagania, koszty złej jakości, satysfakcja.
• Popatrz oczami klienta – Jakość / Koszt / Dostawa. 
• Wartość dodana vs czynności niedodające wartości.
• Marnotrawstwo w procesach – 7 strat i ich wpływ na wyniki.

Wsparcie AI / ChatGPT, NotebookLM

• analiza historycznych reklamacji i kosztów jakości (AI jako analityk danych)
• generowanie mapy strat i ich wpływu na KPI.

D0–D1 – Przygotowanie i zespół

• Cel powołania zespołu – dlaczego nie rozwiązywać problemów indywidualnie.
• Skład i role zespołu, komunikacja, odpowiedzialności.
• Efekt synergii – kiedy 1+1+1+1>4, a kiedy <4.
• Test NASA – ocena różnicy perspektyw i zbiorowej inteligencji.

Wsparcie AI / ChatGPT,

• AI do mapowania kompetencji zespołu,
• wsparcie w definiowaniu ról i RACI,

D2 – Definicja problemu

• Co to jest problem? Objaw vs stan pożądany.
• Jak skutecznie opisać problem – jedno zdanie, fakty, dane, zdjęcia.
• 5W2H – kto, gdzie, kiedy, jak, dlaczego, ile i w jakiej skali.
•  Analiza „jest / nie jest” – zawężanie pola poszukiwania przyczyny.

Wsparcie AI/ ChatGPT, NotebookLM

• analiza opisów reklamacji (AI/NLP),
• wsparcie w budowie Problem Statement 

 Źródła danych i pomiarów

• Dlaczego problem musi być mierzalny.
• Wprowadzenie do MSA – dokładność, powtarzalność, zmienność.
• Błąd przeżywalności – kiedy dane mówią tylko część prawdy.

Wsparcie AI/ ChatGPT, NotebookLM

• AI do analizy rozrzutu danych,

D3 – Działania tymczasowe

• Celem jest ochrona klienta – co jest containmentem, a co naprawą.
• Zakres, mierniki czasu reakcji i skuteczności.
• Segregacja, zatrzymanie wysyłki, informacja do klienta – przykłady.
• Szablon planu działań tymczasowych i ścieżka eskalacji.

Wsparcie AI

    • wsparcie w ocenie skuteczności containmentu,

Narzędzia analityczne wykorzystywane w 8D

• Podstawowe narzędzia: Pareto, Histogram, burza mózgów, SMART dla celów.
• Root Cause – czym jest, a czym nie jest „przyczyna główna”.
• Drzewo przyczyn i test odwracalności (jeśli usunę przyczynę – znika problem?).

Wsparcie AI/ ChatGPT, NotebookLM

• automatyczne diagramy Pareto,
• generowanie hipotez przyczyn (bez wyboru root cause),

Dzień 2 

Od diagnozy do trwałego rozwiązania i braku nawrotów

D4 - Zdefiniowanie i weryfikacja przyczyny głównej

• Metoda 5WHY i analiza: dlaczego powstał problem i dlaczego nie został zauważony.
• Wykres Ishikawy – analiza przyczyn 
• Pareto jako selekcja przyczyn krytycznych (80/20).
• Diagram korelacji – kiedy istnieje zależność, a kiedy jej nie ma.
• Błąd przeżywalności – pułapki i fałszywe tropy podczas analizy.

Wsparcie AI / Copilot Chat

• analiza korelacji danych procesowych
• wsparcie w weryfikacji hipotez.

Kreatywność w praktyce 8D

• Ćwiczenie: wizualna rozgrzewka kreatywna w zespole.
• Bariery i zabójcy kreatywności – przykłady z organizacji.
• Myślenie dywergencyjne: płynność, elastyczność, oryginalność, rozwinięcie.
• Burza mózgów – zasady, „faza zielona” i „faza czerwona”.

Wsparcie AI/ ChatGPT

• AI jako generator wariantów rozwiązań,
• stymulacja kreatywności zespołu.

D5 – Planowane działania naprawcze

• Co jest działaniem korekcyjnym, a co korygującym.
• Arkusz planowania działań – odpowiedzialny, termin, wskaźnik efektywności.
• Jak ocenić wykonalność pomysłu – czas, koszt, wpływ na proces, wpływ na klienta.
• Dane „przed/po” – dlaczego tylko fakt a nie opinia.

Wsparcie AI/ Power BI, 

• porównywanie wariantów działań,
• wsparcie w ocenie ryzyka i skutków ubocznych.

D6 – Wdrożone działania naprawcze

• PDCA jako cykl utrwalania zmiany – planowanie, testowanie, kontrola efektu.  
• Po czym poznać, że wdrożenie jest skuteczne (ppm, reklamacje, wyniki pomiarów).
• Korelacja danych wdrożeniowych – potwierdzenie skuteczności działań.

Wsparcie AI/ Power BI, ChatGPT

• monitorowanie trendów,
• wczesne sygnały nawrotu problemu.

D7 – Zabezpieczenie przed powrotem problemu

• Standaryzacja – przykłady z prezentacji: kolory, oznaczenia, uchwyty, wizualizacja.
• Możliwe metody: procedura, wizualizacja, szkolenie stanowiskowe, zmiana narzędzi.
• Znaczenie kontroli systemowej – audyt po 30/60/90 dniach.
• Cel: „najprostsza, najpewniejsza i powtarzalna metoda wykonania czynności”.

Wsparcie AI

• baza lessons learned,
• wsparcie w aktualizacji standardów.

D8 – Podziękowania i uznanie

• Dlaczego komunikat zwrotny wpływa na kulturę organizacyjną.
• Model SPINKA, FUO, FUKO – konstruktywny feedback zespołowy.
• Przegląd przykładów z innych firm – inspiracje i porównania.
• Checklista 8D – jak prowadzić projekt krok po kroku w pracy.

Wsparcie AI

• przygotowanie raportu 8D „customer-ready”,
• spójność językowa i logiczna raportu

SYLWETKA TRENERA

Absolwent Politechniki Zielonogórskiej oraz Uniwersytetu Wrocławskiego. Dodatkowo ukończył studia trenera biznesu w Wyższej Szkole Bankowej we Wrocławiu. Przez dziesięć lat związany z Volkswagen Motor Polska, gdzie odpowiadał za rozwój i szkolenia pracowników oraz za system zarządzania wiedzą
w przedsiębiorstwie. Koordynator projektu Pracy grupowej oraz projektów doskonalących „KVP”. Konsultant i trener Stowarzyszenia ds. Badania Pracy
i Organizacji Przedsiębiorstw Refa w zakresie Lean manufacturig. Trener, moderator workshopów koncernowych uczestnik wielu projektów z zakresu modelowania linii produkcyjnych.

Autor kilku publikacji na konferencjach naukowych w zakresie zarządzania wiedzą w organizacjach
i efektywnych sposobów zarządzania zasobami ludzkimi w kontekście podniesienia sprawności organizacji.