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以下是如何使用机器学习在 8Manage 项目管理中结合全面质量管理的详细内容：
8Manage客户参与
客户作为团队成员
营造一种协作环境，让每个客户用户都成为团队成员，可以分享知识、想法和反馈，增强主人翁意识和责任感。持续反馈
提供在整个项目生命周期中收集反馈的机制，并使用它来改进 AI 解决方案和流程。
8Manage 全面质量管理
在项目管理中，全面质量管理 (TQM) 与机器学习相结合，可以用于客户关注和参与、员工授权、缺陷检测（四眼原则）、主动风险管理和数据驱动的决策，最终带来更高质量的项目成果。
客户参与
自动化质量流程和控制
数据驱动的决策
员工赋能
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自动化质量流程和控制
质量规划与监控
根据专业知识要求和对项目的重要性，规划里程碑/可交付成果并为每个里程碑/可交付成果配对制造者/检查者 。缺陷检测
提供四眼自动化，以便在项目生命周期早期发现和解决缺陷，减少返工并提高质量。
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数据驱动的决策
预测潜在问题
使用机器学习分析项目数据并识别可以为项目管理决策提供信息的模式、趋势和问题。与组织目标保持一致
使用机器学习来预测项目完成日期，识别潜在的瓶颈，并优化资源分配。
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员工赋能
单一事实来源和 RPA 驱动的仪表板
让每个团队成员了解项目的当前状态并了解因果关系。机器学习辅助风险管理
使用机器学习来识别和评估项目风险，预测潜在问题并提出缓解策略。
