Внедрение искусственного интеллекта в систему менеджмента качества требует не просто адаптации существующих подходов, но и фундаментального переосмысления самого понятия качества. [1]

Традиционно качество воспринималось как соответствие установленным стандартам и нормам, где ключевую роль играла стабильность и повторяемость процессов. Однако в эпоху ИИ акцент смещается к динамичности, гибкости и способности системы не только выявлять отклонения, но и предсказывать их, адаптируясь к изменяющимся условиям. ИИ позволяет перейти от реактивного контроля к проактивному управлению качеством, где анализ больших данных и машинное обучение создают новые возможности для понимания и улучшения процессов. Например, в производстве интеллектуальные системы способны в реальном времени выявлять мельчайшие отклонения в параметрах, которые человек может не заметить, и автоматически корректировать настройки оборудования, минимизируя брак и повышая эффективность. Это не просто улучшение контроля, а трансформация подхода к обеспечению качества, когда система становится саморегулирующейся и способной к постоянному самообучению.

В сфере обслуживания ИИ помогает анализировать отзывы клиентов, выявлять скрытые тренды и предлагать персонализированные решения, что меняет представление о качестве как о стандартизированном продукте и превращает его в живой процесс взаимодействия с потребителем. Такой сдвиг требует от менеджмента качества новых компетенций — умения работать с интеллектуальными системами, интерпретировать их выводы и интегрировать полученные данные в стратегические решения.

Рис. 1. Функциональная структура СМК с технологиями искусственного интеллекта

В конечном счете, переосмысление качества в эпоху искусственного интеллекта — это не просто внедрение технологий, а создание новой философии управления, где качество становится результатом синергии человеческого опыта и возможностей машинного интеллекта.

Интеграция искусственного интеллекта в систему менеджмента качества — это не просто внедрение новых технологий, а глубокое переосмысление подходов к контролю и улучшению процессов, например, в документированную информацию организации (рисунок 2)

Рис. 2. Технологии искусственного интеллекта в разработке стратегий организации [2]

Практические аспекты такого внедрения требуют внимания к нескольким ключевым моментам, которые способны обеспечить успешную трансформацию и устойчивый эффект. [2]

Во-первых, важна адаптация существующих процессов под возможности ИИ. Например, автоматизация сбора и анализа данных позволяет значительно повысить точность и скорость выявления отклонений. В промышленности это проявляется в использовании машинного зрения для контроля качества продукции на конвейере, где алгоритмы способны обнаружить мельчайшие дефекты, невидимые человеческому глазу. Такой подход не только снижает количество брака, но и уменьшает затраты на повторные проверки.

Во-вторых, внедрение ИИ требует пересмотра роли человеческого фактора. Вместо замены операторов и контролеров, ИИ становится инструментом поддержки принятия решений. К примеру, в сфере услуг интеллектуальные системы могут анализировать отзывы клиентов и выявлять скрытые проблемы в обслуживании, помогая менеджерам оперативно корректировать процессы. Это создает синергию между опытом специалистов и аналитическими возможностями технологий.

Третий аспект — необходимость обучения и изменения корпоративной культуры. Без понимания и принятия новых инструментов со стороны сотрудников эффективность ИИ будет ограниченной. Практика показывает, что успешные компании организуют регулярные тренинги и создают условия для обмена знаниями, что способствует более быстрому освоению инноваций и развитию гибкости в управлении качеством.

Наконец, нельзя забывать о важности интеграции ИИ с другими системами управления. Современные платформы позволяют объединять данные из различных источников, создавая целостную картину процессов и обеспечивая более точный прогноз и планирование.

Искусственный интеллект в менеджменте качества открывает перед организациями небывалые перспективы, позволяя не только повысить точность и скорость контроля, но и предвосхищать возможные сбои и оптимизировать процессы на основе анализа больших данных. Однако вместе с этими возможностями возникают серьезные вызовы, требующие осознанного подхода и стратегического планирования.

Во-первых, ИИ способен значительно улучшить адаптивность системы менеджмента качества, благодаря способности к самообучению и выявлению скрытых закономерностей. Например, в производственных компаниях алгоритмы могут анализировать миллионы параметров в реальном времени, выявляя отклонения от нормы задолго до того, как они повлияют на конечный продукт. Это меняет саму суть контроля качества — из реактивного он становится проактивным, что экономит ресурсы и повышает удовлетворенность клиентов.

Во-вторых, интеграция ИИ способствует стандартизации и прозрачности процессов, снижая человеческий фактор и субъективность оценок. Это особенно важно в сферах, где ошибки стоят дорого, будь то фармацевтика, авиация или IT. Но здесь же кроется и один из главных вызовов: зависимость от качества исходных данных и алгоритмов. Ошибки или предвзятость в обучающих выборках способны привести к неверным выводам и решениям, что может усугубить проблемы вместо их решения. Кроме того, внедрение ИИ требует значительных инвестиций не только в технологии, но и в подготовку кадров, способных эффективно взаимодействовать с новыми системами. Не менее важен и этический аспект: автоматизация контроля качества поднимает вопросы прозрачности алгоритмов, ответственности за ошибки и защиты конфиденциальной информации. Без четких регламентов и понимания границ применения ИИ существует риск снижения доверия со стороны сотрудников и клиентов. [3]

В итоге, перспектива использования искусственного интеллекта в менеджменте качества — это не просто технологический шаг, но и трансформация организационной культуры.

Подводя итог, можно сделать следующий вывод, что внедрение ИИ в менеджмент качества представляет собой не просто технологический процесс, а глубокую трансформацию организационной культуры и философии управления качеством. При этом обозначаются ключевые вызовы: зависимость от качества данных, необходимость значительных инвестиций в подготовку кадров и решение этических вопросов.

Литература:

1. Гличёв А. В. Основы управления качеством продукции. — М.: Стандарты и качество. — 2001. — 424 с.
2. Сумбуров С. А. Внедрение искусственного интеллекта в систему менеджмента качества — М.: ФГБОУ ВО «МИРЭА — Российский технологический университет» —С. 20–28.
3. Сидорин В. В. Система менеджмента качества организации с технологиями искусственного интеллекта- М.: Автономная некоммерческая организация «Институт испытаний и сертификации вооружения и военной техники» (АНО «ИнИС ВВТ»). — 2024. С. 54–70.