Optimaliseer kwaliteitsmanagement met AI tools
De functie van Kwaliteitsmanagementsystemen (KMS)
Een KMS helpt de kwaliteit van een organisatie naar een hoger niveau te tillen. Alle kennis en afspraken worden op een leesbare en efficiënte manier vastgelegd, wat helpt om overzicht te houden en ervoor zorgt dat normen correct worden afgedekt. Risico’s worden beter in kaart gebracht, met de bijbehorende maatregelen, en kwaliteit gerelateerde werkzaamheden worden duidelijker en eenvoudiger vastgelegd. Door alles in één systeem te zetten, wordt het makkelijker om rapportages op te stellen en op de juiste plekken bij te sturen om aan de doelstellingen te voldoen.
Een KMS kan bestaan uit uitgebreide applicaties of simpelweg een systeem dat alle documentatie netjes opslaat.
Op de markt zijn er verschillende applicaties beschikbaar die een KMS kunnen ondersteunen. Hierbij moet goed gekeken worden naar de wensen en eisen van een organisatie om te bepalen welke applicatie het beste past. De afgelopen jaren hebben onze consultants bij verschillende bedrijven geholpen met het realiseren van een goed ingerichte KMS, waarbij er een verschil is in de benodigde functionaliteiten per branche.
Wat echter overeenkomt, is de uitdaging van het goed, eenvoudig en leesbaar vastleggen van data en het snel doorzoeken van alle gegevens.
De toegevoegde waarde van AI bij data en documentatie in KMS
Juist AI kan helpen met deze uitdagingen. Het zoeken binnen grote hoeveelheden data wordt steeds meer ondersteund door AI. In plaats van een specifiek onderwerp te zoeken, bewegen we naar een situatie waarin een probleem of vraag aan de zoekmachine wordt voorgelegd, die vervolgens met de juiste antwoorden en onderwerpen terugkomt. AI maakt hierin steeds meer vorderingen. Net als bij andere Large Language Models (LLM) heeft AI in een KMS data nodig. Deze data moet echter van goede kwaliteit zijn om nauwkeurige antwoorden te leveren. Het waarborgen van de datakwaliteit binnen het KMS blijft een grote uitdaging voor elke organisatie.
Het aanmaken en aanpassen van bijvoorbeeld processen, procedures en werkinstructies vraagt tijd, kennis en vaardigheden. AI kan hierin ondersteunen door gebruik te maken van Process Mining, waarbij informatie wordt gebruikt om het proces op de juiste manier te modelleren. Fouten en kwaliteitsproblemen kunnen zichtbaar worden gemaakt, en het wordt mogelijk om van een verhaal een proces te maken. Zo kan iemand simpelweg zijn verhaal vertellen, waarna het systeem het proces moduleert. Hoewel deze functionaliteiten nog in ontwikkeling zijn, komt de implementatie ervan in KMS-systemen steeds dichterbij.
De Rol van AI Assistenten in KMS
De AI-assistent is al sterk aanwezig in KMS. Deze assistent helpt bij het creëren van content, het herkennen van risico’s en het nemen van de juiste maatregelen.
Bij oplossingen zoals Zenya en Fully in Control is een vergelijkbare functionaliteit te zien.
Naast het ondersteunen bij risico’s en contentcreatie, speelt AI ook een belangrijke rol in het beheren en organiseren van grote hoeveelheden informatie binnen het KMS. Hierbij komt metadata naar voren als een krachtig hulpmiddel. Metadata is zeer nuttig voor zoekopdrachten en rapportages, omdat het helpt om documenten snel en accuraat te vinden en te categoriseren. AI kan automatisch relevante metadata uit documenten halen, zoals datum, auteur, type document en sleutelwoorden, wat zorgt voor een efficiënter gebruik van data. Bovendien maakt het gebruik van metadata het mogelijk om uitgebreide rapportages en analyses te genereren zonder dat handmatige input vereist is. Deze automatisering kan veel tijd besparen en de nauwkeurigheid van gegevens verbeteren. Hoewel AI-gebaseerde metadata-toepassing enorm veel voordelen biedt, is deze functionaliteit echter nog niet in alle systemen beschikbaar.
Maximaliseer de kwaliteit met AI
Kwaliteit is belangrijk, maar hoe belangrijk is het nu binnen een organisatie? Hoewel AI een organisatie kan helpen bij het bereiken van strategische doelen, is het belangrijk om zorgvuldig te kijken naar de kosten en de meerwaarde.
Met de juiste aanpak en begeleiding kunnen de voordelen van AI binnen een KMS wel degelijk de investering rechtvaardigen. Daarom is het essentieel om goed in kaart te brengen wat de specifieke behoeften zijn binnen de organisatie, zodat er een KMS gekozen kan worden dat hier optimaal op aansluit.
Bij Symbol weten we dat elke organisatie unieke uitdagingen heeft op het gebied van kwaliteitsmanagement. Onze consultants helpen bij het kiezen en implementeren van een KMS dat aansluit op de specifieke situatie en de organisatie laat uitblinken. Of het nu gaat om procesoptimalisatie, risicomanagement of AI, wij zorgen dat niemand achterblijft.
Blijf niet achter, de juiste tools en begeleiding zijn binnen handbereik.
Ook interessant om te lezen
Nederlands jongste Black Belt aan het woord
Nederlands jongste Black Belt aan het woord "Onlangs ontving ik via e-mail de bevestiging: ik ben de jongste volledig LSSA-gecertificeerde Lean Six Sigma Black Belt in Nederland, zowel in theorie als praktijk!" vertelt Mike Hoogenberg, production process engineer bij...
Een ideaalbeeld is nog geen oplossing
Een ideaalbeeld is nog geen oplossingOnlangs gaf Emiel een training met als thema probleemdefinitie en meetbare eisen.Tijdens de sessie gaf hij meerdere keren de feedback dat het niet nodig is, en zelfs ongewenst kan zijn, om na te denken over oplossingen terwijl de...
Terugkomdag 2024
Event Terugkomdag 2024 Symbol organiseert dit jaar opnieuw een inspirerende Alumni-middag voor al onze Green en Black Belt deelnemers. Dit evenement is dé gelegenheid om inspiratie op te doen, je kennis te verrijken en te netwerken met mede-experts. Tijdens dit...