Curso de ChatGPT para Lean Six Sigma

Aula 1 • Perspetiva Geral dos Princípios Lean Seis Sigma

Aborda o DMAIC, a redução de desperdícios e o controlo da variação como a espinha dorsal do LSS. Fornece a base concetual para todas as técnicas aumentadas por IA apresentadas posteriormente.

Aula 2 • Interface do ChatGPT e Funcionalidades Principais

Orienta os formandos relativamente à plataforma ChatGPT, às definições e aos modos de interação. Desenvolve a confiança para conversas estruturadas focadas na qualidade.

Aula 3 • Alinhar a IA com os objetivos do LSS

Mapeia as capacidades do ChatGPT para cada fase DMAIC e os objetivos Lean. Estabelece um quadro de decisão para quando a IA acrescenta valor mensurável.

Aula 1 • Criação Iterativa de Instruções e Refinamento

Ensina o questionamento de seguimento e o encadeamento de instruções para aprofundar a análise com IA. Os formandos praticam conversas de múltiplas trocas que convergem para ideias acionáveis.

Aula 2 • Anatomia de um Comando Eficaz

Desagrega os componentes de função, contexto, tarefa e formato de um prompt de qualidade. Ensina os formandos a construir prompts que minimizem as respostas ambíguas da IA.

Aula 3 • Padrões de Prompt para Análise LSS

Apresenta modelos de prompt reutilizáveis mapeados para tarefas analíticas comuns do LSS. Acelera a análise assistida por IA consistente entre projetos.

Aula 4 • Evitar Erros Comuns na Criação de Prompts

Identifica prompts vagos, sugestivos e sobrecarregados que degradam a qualidade do resultado. Fornece critérios de diagnóstico e estratégias de correção para cada tipo de erro.

Aula 1 • Gerar Enunciados de Problemas com IA

Utiliza o ChatGPT para redigir, criticar e aperfeiçoar enunciados de problemas a partir de dados brutos. Garante que os enunciados sejam específicos, mensuráveis e isentos de enviesamento para a solução.

Aula 2 • Definição de SIPOC e Âmbito

Orienta a criação assistida por IA de diagramas SIPOC e documentos de delimitação de projeto. Previne o alargamento do âmbito ao estabelecer pontos de entrada e saída claros do processo.

Aula 3 • Análise da Voz do Cliente

Utiliza o ChatGPT para analisar texto de inquéritos, reclamações e retornos, identificando temas CTQ. Converte dados não estruturados dos clientes em requisitos de qualidade hierarquizados.

Aula 1 • Interpretação de Estatísticas Descritivas

Fornece estatísticas resumidas ao ChatGPT para interpretação em linguagem simples e extração de conhecimentos. Faz a ponte entre os resultados estatísticos e as decisões de qualidade acionáveis.

Aula 2 • Cartas de Controlo e Deteção de Tendências

Utiliza o ChatGPT para explicar as regras das cartas de controlo, interpretar sinais e elaborar respostas. Liga os conceitos de controlo estatístico do processo a decisões de monitorização em tempo real.

Aula 3 • Análise da Capacidade do Processo

Orienta o cálculo e a interpretação assistidos por IA dos níveis de Cp, Cpk e sigma. Produz resumos de capacidade que informam os objetivos de melhoria na fase Analisar.

Aula 4 • Conceção de Sistemas de Medição com IA

Aplica o ChatGPT para selecionar métricas, definir definições operacionais e planear a recolha de dados. Garante que os planos de medição estão alinhados com os CTQs estabelecidos na fase Definir.

Aula 1 • Priorização das Causas Raiz para Ação

Utiliza IA para aplicar a lógica de Pareto e a pontuação de impacto-esforço às causas raiz classificadas. Produz uma lista de causas priorizada que alimenta diretamente a fase de Melhoria.

Aula 2 • Interpretação de Regressão e Correlação

Alimenta as saídas de regressão no ChatGPT para obter uma explicação em linguagem simples das relações. Ajuda os formandos a distinguir correlação de causalidade nos dados do processo.

Aula 3 • Análise dos Porquês com IA

Utiliza a solicitação iterativa de IA para perfurar camadas de sintomas até às causas raiz sistémicas. Ensina os formandos a validar cada nível do «porquê» com dados antes de avançar.

Aula 4 • Formulação e Teste de Hipóteses

Aplica o ChatGPT para redigir hipóteses nula e alternativa e selecionar os testes adequados. Relaciona a seleção do teste estatístico com os tipos de dados identificados na fase Medir.

Aula 1 • Geração de Ideias para Soluções com o ChatGPT

Gera opções diversificadas de solução utilizando técnicas estruturadas de estímulo criativo. Expande o espaço de soluções para além das limitações convencionais de brainstorming em equipa.

Aula 2 • Planeamento e Implementação-piloto

Orienta a criação assistida por IA do âmbito, cronograma e critérios de sucesso do projeto-piloto. Estrutura os projetos-piloto para gerar evidências de melhoria válidas dentro de restrições definidas.

Aula 3 • Análise dos Modos de Falha e seus Efeitos

Utiliza o ChatGPT para preencher tabelas de FMEA, atribuir pontuações aos valores de RPN e redigir ações de mitigação. Identifica proativamente os riscos de falha da solução antes da implementação-piloto.

Aula 4 • Interpretação dos Resultados de Melhoria

Alimenta o ChatGPT com dados piloto para comparação antes e depois e teste de significância. Traduz os resultados estatísticos em narrativas de impacto empresarial para revisão da liderança.

Aula 1 • Redação de Procedimentos Operacionais Padrão

Aplica o ChatGPT para converter o conhecimento do processo em POPs claros, passo a passo. Reduz a variação na execução das tarefas ao incorporar as melhores práticas em normas escritas.

Aula 2 • Desenvolvimento do Plano de Controlo

Utiliza IA para redigir tabelas de planos de controlo que ligam CTQs, métodos de controlo e ações de resposta. Garante que cada parâmetro crítico tem um responsável atribuído e um protocolo de reação.

Aula 3 • Monitorização do Controlo Estatístico do Processo

Orienta a configuração assistida por IA de planos de monitorização SPC contínua e limites de alerta. Liga as competências de interpretação da carta de controlo da fase Medir à monitorização em tempo real.

Aula 1 • Escalar a IA em Múltiplos Projetos

Projeta bibliotecas de comandos partilhadas, modelos e processos de revisão para implementação ao nível do programa. Assegura a consistência e a eficiência à medida que a adoção de IA se expande pelas equipas de projeto.

Aula 2 • Medição do Impacto da IA nos Resultados do LSS

Define KPIs para a rapidez, qualidade e poupança de custos de projetos assistidos por IA em comparação com os referenciais. Constrói o caso de negócio para o investimento sustentado em IA em programas de qualidade.

Aula 3 • Preparar o Kit de Ferramentas AI-LSS para o Futuro

Avalia as capacidades emergentes da IA e o seu potencial impacto nas metodologias LSS. Prepara os formandos para adaptarem as suas práticas de IA à medida que a tecnologia e as ferramentas evoluem.

Aula 4 • Melhoria Contínua das Práticas de IA

Aplica a lógica PDCA para melhorar iterativamente bibliotecas de prompts, fluxos de trabalho e governação de IA. Integra a melhoria da IA na cultura de qualidade existente da organização.