Statistical Process Control (SPC) Treningskurs
Statistical Process Control (SPC) er en metodisk tilnærming som brukes i kvalitetskontroll og produksjon for å overvåke, kontrollere og sikre konsistensen av prosesser.
Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk i kvalitetskontroll på nybegynnernivå som ønsker å lære det grunnleggende om Statistical Process Control (SPC) og bruke det i virkelige scenarier.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende i Statistical Process Control (SPC).
- Bruk grunnleggende SPC-verktøy som kontrolldiagrammer, histogrammer, Pareto-diagrammer og spredningsdiagrammer for å overvåke prosessytelsen.
- Lag og tolk ulike typer kontrolldiagrammer for variabel- og attributtdata for å oppdage og analysere prosessvariasjoner.
- Beregne og tolke prosesskapasitetsindekser.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til statistisk prosesskontroll
- Definisjon og historie av SPC
- Viktigheten og fordelene med SPC
- Grunnleggende statistikkgjennomgang
SPC-verktøy og -teknikker
- Konsepter og konstruksjon av kontrollkart
- Typer kontrolldiagrammer
- Histogrammer, Pareto-diagrammer, punktdiagrammer
Implementering av kontrolldiagrammer
- Valg av kontrollkart
- Sette opp kontrollgrenser
- Overvåke og tolke kontrolldiagrammer
- Spesiell årsak variasjon vs vanlig årsak variasjon
Analyse av prosesskapasitet
- Konsepter for prosessevne
- Beregning av prosesskapasitetsindekser
- Tolke prosesskapasitetsindekser
- Kortsiktig vs. langsiktig evne
SPC-implementering og kontinuerlig forbedring
- Trinn for implementering av SPC
- SPCs rolle i kontinuerlig forbedring
- Strategier for å overvinne vanlige implementeringsutfordringer
Programvare for statistisk prosesskontroll
- Oversikt over SPC-programvareverktøy
- Bruker Excel og annen SPC-programvare
- Tips for effektiv datahåndtering og analyse
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av statistikk
Publikum
- Kvalitetskontroll fagfolk
- Prosessingeniører
Open Training Courses require 5+ participants.
Statistical Process Control (SPC) Treningskurs - Booking
Statistical Process Control (SPC) Treningskurs - Enquiry
Statistical Process Control (SPC) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Autonomous and Connected Electric Vehicles
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på avansert nivå som ønsker å utvikle en dyp forståelse av autonome EV-systemer, tilkoblingsfunksjoner og sikkerhetsutfordringene knyttet til tilkoblede og autonome kjøretøy.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Implementere algoritmer for autonom kjøring og kontrollsystemer.
- Integrere V2X-kommunikasjon for tilkoblede kjøretøynettverk.
- Adresse sikkerhetsrisikoer i autonome EL-biler.
- Utvikle sanntidsbehandlingsløsninger for autonom navigasjon.
Advanced Electric Vehicle Design and Development
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot erfarne fagfolk innen bilindustrien som ønsker å utvikle ekspertise innen design, utvikling og optimalisering av elektriske kjøretøy, med fokus på neste generasjons teknologi og bærekraftige mobilitetsløsninger.
Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:
- Designe effektive og aerodynamiske EV-arkitekturer.
- Integrere energieffektive drivlinjer og batterisystemer.
- Anvende innovative designkonsepter for forbedret ytelse.
- Utvikle prototyper ved hjelp av avanserte simuleringsverktøy.
Advanced Path Planning Algorithms for Autonomous Vehicles
21 timerDenne instruktørledede opplæringen, som kan gjennomføres online eller på stedet, er rettet mot erfarne robotikk-ingeniører og AI-forskere som ønsker å implementere sofistikerte algoritmer for baneplanlegging for å forbedre ytelsen til autonome kjøretøy.
Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:
- Forstå de teoretiske grunnlagene for avanserte algoritmer for baneplanlegging.
- Implementere algoritmer som RRT*, A*, og D* for navigasjon i sanntid.
- Optimalisere baneplanlegging for unngåelse av hindringer og dynamiske miljøer.
- Integrere algoritmer for baneplanlegging med sensordata for økt nøyaktighet.
- Evaluere ytelsen til ulike algoritmer i praktiske scenarier.
AI and Deep Learning for Autonomous Driving
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot erfarne dataforskere, AI-spesialister og AI-utviklere innen bilindustrien som ønsker å bygge, trene og optimalisere AI-modeller for selvkjørende applikasjoner.
Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:
- Forstå grunnleggende prinsipper for AI og dyp læring i konteksten av selvkjørende kjøretøy.
- Implementere datasynteknikker for sanntids objektgjenkjenning og filfølging.
- Utnytte forsterkende læring for beslutningstaking i selvkjørende systemer.
- Integrere sensorfusjonsteknikker for bedre oppfatning og navigasjon.
- Bygge dype læringsmodeller for å forutsi og analysere kjørescenarioer.
Autonomous Vehicle Safety and Risk Assessment
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot sikkerhetsingeniører og fagfolk innen bilindustrien som ønsker å utvikle omfattende sikkerhetsstrategier for autonome kjøretøy, inkludert risikoanalyse, funksjonell sikkerhetsvurdering og overholdelse av internasjonale standarder.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Identifisere og vurdere sikkerhetsrisikoer knyttet til autonome kjøresystemer.
- Gjennomføre risikoanalyse og risikovurdering ved hjelp av bransjestandarder.
- Implementere sikkerhetsvalidering og verifiseringsmetoder for AV-systemer.
- Anvende funksjonelle sikkerhetsstandarder, som ISO 26262 og SOTIF.
- Utvikle risikoreduserende strategier for sikkerhetsutfordringer knyttet til autonome kjøretøy.
Computer Vision for Autonomous Driving
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere og ingeniører innen datasyntese som ønsker å bygge robuste visionsystemer for selvkjørende applikasjoner.
Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de grunnleggende konseptene for datasyn i selvkjørende kjøretøy.
- Implementere algoritmer for objektgjenkjenning, filgjenkjenning og semantisk segmentering.
- Integrere visionsystemer med andre underordnede systemer i selvkjørende kjøretøy.
- Anvende teknikker for dyp læring for avanserte oppgavebehandlinger.
- Evaluere ytelsen til datasyntmodeller i virkelige scenarier.
Ethics and Legal Aspects of Autonomous Driving
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å utforske de etiske dilemmaene og de juridiske rammene rundt autonome kjøretøy.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de etiske implikasjonene av AI-drevet beslutningstaking i autonome kjøretøy.
- Analysere globale juridiske rammeverk og retningslinjer som regulerer selvkjørende biler.
- Undersøke ansvar og ansvarlighet ved autonome kjøretøyulykker.
- Evaluere balansen mellom innovasjon og offentlig sikkerhet i lover om autonom kjøring.
- Diskutere casestudier fra virkeligheten som involverer etiske dilemmaer og juridiske tvister.
Electric Vehicle Business Models and Market Trends
7 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forretningsfolk på nybegynnernivå som ønsker å forstå dynamikken i elbilmarkedet, utvikle strategiske innsikter og vurdere det økonomiske potensialet til løsninger for elektrisk mobilitet.
Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Analysere globale og regionale trender i elbilmarkedet.
- Evaluere ulike forretningsmodeller for EV-produksjon og -distribusjon.
- Identifisere investeringsmuligheter og utfordringer i EV-sektoren.
- Forstå rollen til offentlige retningslinjer i utformingen av EV-industrien.
EV Battery Recycling and Sustainability Practices
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå som ønsker å utvikle praktiske ferdigheter innen evaluering av levetiden til EV-batterier, implementering av resirkuleringsteknologier og håndtering av bærekraftutfordringer i bilindustrien.
Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:
- Analysere levetiden til EV-batterier og deres miljøpåvirkning.
- Identifisere resirkuleringsteknikker for ulike batterikjemier.
- Implementere bærekraftige praksiser for gjenbruk og avhending av batterier.
- Formulere retningslinjer for å støtte sirkulære økonomiinitiativer.
EV Charging Infrastructure and Smart Grid Integration
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på mellomnivå som ønsker å utvikle ferdigheter innen design, administrasjon og integrering av EV-ladingsinfrastruktur med smarte nett for å støtte bærekraftig mobilitet og energistyring.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Designe effektive og skalerbare EV-ladestasjoner.
- Analysere effekten av utbredt EV-adopsjon på strømnettet.
- Integrere fornybare energikilder i EV-ladesystemer.
- Implementere smarte ladestrategier for å balansere belastningen på strømnettet.
EV Maintenance and Troubleshooting for Technicians
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot bilfagfolk på mellomnivå som ønsker å utvikle praktiske ferdigheter innen diagnose, vedlikehold og feilsøking av elektriske kjøretøysystemer, inkludert motorer, batterier og programvare om bord.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Utføre rutinemessig vedlikehold på komponenter i elektriske kjøretøy.
- Diagnostisere vanlige problemer med EV-drivlinjer og batterisystemer.
- Bruke diagnostiske verktøy og programvare for feilidentifisering.
- Implementere sikre praksiser ved håndtering av høyspenningssystemer.
Introduction to Autonomous Vehicles: Concepts and Applications
14 timerDette er et kurs i regi av instruktør, gjennomført som fjernundervisning eller på stedet, og er beregnet for nybegynnere og entusiaster som ønsker å forstå de grunnleggende konseptene, teknologiene og bruksområdene for selvkjørende kjøretøy.
Etter fullført kurs vil deltakerne kunne:
- Forstå de viktigste komponentene og virkemåtene til selvkjørende kjøretøy.
- Utforske rollen til kunstig intelligens (AI), sensorer og sanntidsdatabehandling i selvkjørende systemer.
- Analysere ulike nivåer av kjøretøyautonomi og deres anvendelser i den virkelige verden.
- Undersøke de etiske, juridiske og regulatoriske aspektene ved autonom mobilitet.
- Få praktisk erfaring med simuleringer av selvkjørende kjøretøy.
Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation
21 timerDette instruktørledede kurset, som tilbys både online og på stedet, er rettet mot erfarne spesialister innen sensorfusjon og AI-ingeniører som ønsker å utvikle algoritmer for fusjon av flere sensorer og optimalisere sanntidsnavigasjon i autonome systemer.
Etter fullført opplæring vil deltakerne kunne:
- Forstå grunnleggende prinsipper og utfordringer knyttet til datafusjon fra flere sensorer.
- Implementere algoritmer for sensorfusjon for sanntidsnavigasjon i autonome systemer.
- Integrere data fra LiDAR, kameraer og RADAR for å forbedre oppfattelsesevnen.
- Analysere og evaluere ytelsen til fusjonssystemet under ulike forhold.
- Utvikle praktiske løsninger for støyreduksjon i sensorer og datajustering.
Sensor Technologies in Autonomous Vehicles
21 timerDenne instruktørledede, live opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører på mellomnivå, fagfolk innen bilindustrien og IoT-spesialister som ønsker å forstå sensorenes rolle i selvkjørende biler, og dekker LiDAR, radar, kameraer og sensorfusjonsteknikker.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de forskjellige typene sensorer som brukes i autonome kjøretøy.
- Analysere sensordata for sanntids kjøretøypersepsjon og beslutningstaking.
- Implementere sensorfusjonsteknikker for å forbedre kjøretøyets nøyaktighet og sikkerhet.
- Optimalisere sensorplassering og kalibrering for forbedret ytelse for autonom kjøring.
Vehicle-to-Everything (V2X) Communication for Autonomous Cars
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nettverksingeniører på mellomnivå og utviklere innenfor bil-IoT som ønsker å forstå og implementere V2X-kommunikasjonsteknologier for autonome kjøretøy.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de grunnleggende konseptene innen V2X-kommunikasjon.
- Analysere V2V-, V2I-, V2P- og V2N-kommunikasjonsmodeller.
- Implementere V2X-protokoller som DSRC og C-V2X.
- Utvikle simuleringer for tilkoblede kjøretøymiljøer.
- Håndtere sikkerhets- og personvernutfordringer i V2X-nettverk.