Praktyczne szkolenie z AI w produkcji, logistyce, jakości: od analizy danych i promptów po budowę automatyzacji, ocenę ROI
i tworzenie strategii wdrożenia AI w firmie.
Korzyści dla uczestników
Po szkoleniu uczestnicy będą potrafili:
- Identyfikować obszary w produkcji, logistyce i jakości, gdzie AI przynosi natychmiastowa wartość
- Skutecznie komunikować się z modelami AI (pisać precyzyjne prompty)
- Analizować dane produkcyjne i generować predykcje bez kodowania (Julius.ai)
- Budować proste agenty AI do automatyzacji procesów
- Ocenić ROI wdrożenia AI i przedstawić rekomendacje zarządowi
- Wykorzystywać narzędzia BI oparte na AI (Powerdrill) do raportowania
- Zaprojektować strategie wdrożenia AI dopasowana do specyfiki firmy produkcyjnej
PROGRAM SZKOLENIA REALIZOWANY WYŁĄCZNIE W FORMIE
ZAMKNIĘTEJ - ONLINE
DZIEŃ 1: Fundamenty AI i Praktyczne Zastosowania w Produkcji (4 godziny szkoleniowe)
Blok 1: Podstawy AI i Transformacja Przemysłu
- Jak działa AI — architektura Transformer, modele językowe (LLM), okno kontekstowe
- Przejście od tradycyjnych metod do rozwiązań opartych na AI
- Koszty modeli AI — porównanie i dobór do zastosowań produkcyjnych
- Globalne trendy: inwestycje w AI, adopcja, przełomy 2025–2026
Blok 2: Studium przypadku — Optymalizacja Logistyki z AI
- Realne case study: redukcja uszkodzeń w dostawach dzięki analizie AI
- Jak AI identyfikuje nieoczywiste korelacje w danych logistycznych
- Wdrożenie rozwiązania: analiza danych → system planowania → optymalizacja załadunku
Blok 3: Inżynieria Promptów — Skuteczna Komunikacja z AI
- Anatomia skutecznego promptu: rola, zadanie, kontekst, dane, instrukcje, kryteria sukcesu
- Technika „Prompt Cowboy” — systematyczne podejście do iteracyjnego doskonalenia promptów
- Ćwiczenia praktyczne z ChatGPT, Claude, Gemini w kontekście produkcji i logistyki
Blok 4: Przegląd i Praktyczna Praca z Narzędziami AI
- Porównanie narzędzi: ChatGPT-4, Claude, Gemini, Copilot, DeepSeek, Perplexity
- Dobór narzędzia do zadania — kiedy które wybrać
- Ćwiczenia: rozwiazywanie realnych problemów produkcyjnych z użyciem AI
DZIEŃ 2: Zaawansowane Narzędzia, Agenty AI i Strategia Wdrożenia
Blok 5: Predykcja i Analiza Danych Produkcyjnych
- Analiza danych produkcyjnych w języku naturalnym — bez kodowania
- Symulacja anomalii i predykcja na danych z maszyn (czujniki IoT)
- Ćwiczenie: analiza i predykcja na realnych zbiorach danych
Blok 6: Business Intelligence i Zarzadzanie Projektami z AI
- Powerdrill — konwersacyjna analityka biznesowa
- Hive — zarzadzanie projektami wspierane przez AI
- Transformacja raportowania: od pasywnych dashboardów do interaktywnych wizualizacji
Blok 7: Agenty AI — Projektowanie, Budowanie, Wdrażanie
- Co to jest Agent AI i jak działa w kontekście produkcji
- Architektura agenta: baza wiedzy, prompty systemowe, integracje
- Demo i wspólna praca: budowa agenta AI na platformie JotForm
- Narzędzia Google do budowania agentów (AI Studio, Gemini API, AgentSpace)
Blok 8: Strategia Wdrożenia AI w Firmie Produkcyjnej
- Architektura wdrożenia AI krok po kroku
- Aspekt ludzki: jak przygotować zespół na transformacje AI
- ROI dla AI w logistyce i produkcji — jak mierzyć i uzasadniać inwestycje
- Plan działania: konkretne kolejne kroki dla Państwa organizacji
CZAS TRWANIA SZKOLENIA: 2 dni * 4 godziny szkoleniowe/ dzień, Szkolenie realizowane wyłącznie online!
