IATF 16949 - Szakértő a Minőségügyi Menedzsmentrendszer (QMS) számára az IATF 16949 szerint Képzés
Ennek az átfogó kurzusnak az a célja, hogy a résztvevők mélyreható ismereteket és szakértelmet kapjanak a minőség megvalósításában és fenntartásában
Management Az IATF 16949 szabványnak megfelelő rendszer (QMS). A résztvevők mélyen megértik az autóipari minőségirányítással kapcsolatos követelményeket, folyamatokat és legjobb gyakorlatokat. Gyakorlati példákon és esettanulmányokon keresztül a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák hatékonyan az IATF 16949 alapelveit, hogy biztosítsák a legmagasabb szintű minőséget az autógyártásban és az ellátási láncban.
Kurzusleírás
1. munkamenet: Introduction to IATF 16949
• Az IATF 16949 szabvány áttekintése és jelentősége az autóiparban
• A szabvány kulcsfogalmainak, terminológiájának és szerkezetének megértése
• A minőségi szakemberek szerepei és felelősségei az IATF 16949 végrehajtásában és fenntartásában
2. munkamenet: QMS tervezés és megvalósítás
• Robusztus minőségirányítási rendszer kidolgozása az IATF 16949 követelményei alapján
• Minőségi célok meghatározása és teljesítménymutatók meghatározása
• Kockázatkezelés és készenléti tervezés a QMS bevezetésében
3. munkamenet: A folyamat megközelítése és folyamatos fejlesztése
• A folyamatszemlélet és alkalmazásának ismerete az autóipari minőségirányításban
• Hatékony mérési és elemzési technikák alkalmazása a folyamatok javítása érdekében
• Vevői visszajelzések és belső auditok felhasználása a folyamatos fejlesztés érdekében
4. munkamenet: Alapvető eszközök és megfelelőségi követelmények
• Az alapvető minőségi eszközök (APQP, FMEA, MSA, SPC, PPAP) áttekintése és integrációjuk az IATF 16949-el
• Megfelelőségi követelmények az autóipari termékek megvalósításához, beleértve a gyártási alkatrész jóváhagyását, az ellenőrzési terveket és a dokumentációt
• Az IATF 16949-nek való megfelelés biztosítása hatékony belső auditok és beszállítói menedzsment révén
5. munkamenet: Az IATF 16949 tanúsítása és karbantartása
• Felkészülés a tanúsítási auditokra és az IATF 16949 követelményeinek sikeres végrehajtására
• A QMS karbantartása és fejlesztése az IATF 16949-nek való megfelelés fenntartása érdekében
• Esettanulmányok és bevált gyakorlatok az IATF 16949 sikeres megvalósításaiból
Megjegyzés: A kurzus interaktív beszélgetéseket, gyakorlati gyakorlatokat és esettanulmányokat tartalmaz az IATF 16949 koncepcióinak megértésének és alkalmazásának megerősítésére. A résztvevők lehetőséget kapnak arra, hogy társaikkal együttműködjenek és tapasztalataikat megosszák az autóipari minőségirányítás terén szerzett ismereteik és készségeik bővítése érdekében.
Követelmények
Ez a kurzus alkalmas minőségügyi szakembereknek, minőségügyi vezetőknek, minőségügyi mérnököknek, auditoroknak és olyan személyeknek, akik részt vesznek a QMS bevezetésében vagy karbantartásában az autóipari szervezeteken belül. Ideális azok számára, akik szeretnék jobban megérteni az IATF 16949 szabványt, és speciális készségeket fejleszteni az autóipari minőségirányításban.
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
IATF 16949 - Szakértő a Minőségügyi Menedzsmentrendszer (QMS) számára az IATF 16949 szerint Képzés - Booking
IATF 16949 - Szakértő a Minőségügyi Menedzsmentrendszer (QMS) számára az IATF 16949 szerint Képzés - Enquiry
IATF 16949 - Szakértő a Minőségügyi Menedzsmentrendszer (QMS) számára az IATF 16949 szerint - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Az Összetett Villamos Autótervezés és -fejlesztés
14 ÓrákEz az oktató vezette, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) olyan haladó szintű autóipari szakembereknek szól, akik szeretnék szakértelmét fejleszteni az elektromobilok tervezésében, fejlesztésében és optimalizálásában, különös hangsúlyt helyezve a következő generáció technológiáira és fenntartható mobilitási megoldásokra.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Hatékony és légsebességbarát EV architektúrák tervezésére.
- Energiaoptimalizált meghajtóvonatok és akkumulátor rendszerek integrálására.
- Innovatív tervezési koncepciók alkalmazására javított teljesítmény érdekében.
- Prototípusok fejlesztésére előrehaladott szimulációs eszközök használatával.
Autonóm járművek számára fejtett ki módosított útvonaltervezési algoritmusok
21 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés a haladó szintű robotikai mérnökök és az AI kutatók számára készült, akik kifinomult útvonaltervezési algoritmusokat szeretnének implementálni az autonóm járművek teljesítményének javítása érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a haladó útvonaltervezési algoritmusok elméleti alapjait.
- Implementálni olyan algoritmusokat, mint például az RRT*, A* és D* a valós idejű navigációhoz.
- Optimalizálni az útvonaltervezést az akadályok elkerülése és a dinamikus környezetek érdekében.
- Integrálni az útvonaltervezési algoritmusokat szenzoradatokkal a pontosság növelése érdekében.
- Értékelni a különböző algoritmusok teljesítményét a gyakorlati alkalmazásokban.
Autonóm Járgányokhoz Szolgáló AI és Mély Tanulás
21 ÓrákEz az oktatóvezetésű, élő képzés (online vagy helyszínen) olyan előrehaladott szintű adattudósoknak, meses AI szakembereknek és autonóm járművekhez specializálódott AI fejlesztőknek szól, akik szeretnének építeni, kiaknázni és optimalizálni AI modelleket autonóm vezérlésű alkalmazásokhoz.
Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az AI és a mélytanulás alapjaikat az autonóm járművek kontextusában.
- Valós idejű objektumfelismerés és sávkövetésre alkalmas számítógépes látási technikákat valósítani.
- Erősítéstanulást használni az önállóan vezérlő rendszerek döntéshozatali folyamatában.
- Érzékelési technikákat integrálni a jobb észlelés és navigáció érdekében.
- Mélytanulási modelleket építeni a vezetési helyzetek előrejelzéséhez és elemzéséhez.
Autonomous Vehicle Safety and Risk Assessment
21 ÓrákEz a Magyarország (online vagy helyszíni) oktató vezetésű, élő képzés a haladó szintű biztonsági mérnökök és az autonóm járművek biztonsági szakemberei számára készült, akik átfogó biztonsági stratégiákat szeretnének kidolgozni az autonóm járművek számára, beleértve a veszélyelemzést, a funkcionális biztonsági értékeléseket és a nemzetközi szabványoknak való megfelelést.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Azonosítani és felmérni az autonóm vezetéshez kapcsolódó biztonsági kockázatokat.
- Veszélyelemzést és kockázatértékelést végezni az iparági szabványoknak megfelelően.
- Megvalósítani az AV rendszerek biztonsági validálását és ellenőrzését.
- Alkalmazni a funkcionális biztonsági szabványokat, mint például az ISO 26262 és a SOTIF.
- Kockázatcsökkentési stratégiákat kidolgozni az AV biztonsági kihívásokra.
Autonomous Driving Computer Vision
21 ÓrákEz oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célközönsége az intermediális szintű AI-fejlesztők és számítógépes látás mérnökök, akik szeretnék robusztus látási rendszereket készíteni autonóm vezetéshez alkalmas alkalmazásokhoz.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a számítógépes látás alapvető fogalmait autonóm járművekben.
- Algoritmusokat valósítanak meg tárgyfelismeréshez, sávfelismeréshez és szemináris szegmentáláshoz.
- Integrálják a látási rendszereket más autonóm jármű-alrendszerekkel.
- Mélytanulási technikákat alkalmaznak előrejelző feladatokhoz.
- Kiértékelik a számítógépes látás modellek teljesítményét valós világbeli helyzetekben.
Önálló vezetés etikai és jogi vonatkozásai
14 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék feltárni az autonóm járművekkel kapcsolatos etikai dilemmákat és jogi kereteket.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az AI-vezérelt döntéshozatal etikai következményeit az autonóm járművekben.
- Elemzni a globális jogi kereteket és politikákat, amelyek szabályozzák az önvezető autókat.
- Vizsgálni a felelősséget és az elszámoltathatóságot autonóm járművek balesete esetén.
- Értékelni az innováció és a közbiztonság egyensúlyát az autonóm vezetés jogszabályaiban.
- Megbeszélni a valós esettanulmányokat, amelyek etikai dilemmákat és jogi vitákat tartalmaznak.
EV Charging Infrastructure and Smart Grid Integration
14 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés a közép szintű szakemberek számára készült, akik szeretnék fejleszteni képességeiket az EV töltőinfrastruktúra tervezésében, kezelésében és a smart grid-ekkel való integrációban a fenntartható mobilitás és az energiaellátás támogatása érdekében.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Hatékony és skálázható EV töltőállomásokat tervezni.
- Az elektromos járművek széleskörű elterjedésének a hálatra gyakorolt hatását elemezni.
- Megújuló energiaforrásokat integrálni az EV töltőrendszerekbe.
- Okos töltési stratégiákat implementálni a hálózati terhelés egyensúlyozása érdekében.
EV Maintenance and Troubleshooting for Technicians
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő tréning (online vagy helyszínen) az intermediális szintű autóipari szakembereknek szól, akik szeretnék gyakorlati készségeiket fejleszteni az elektromobilok rendszerének diagnosztizálásában, karbantartásában és hibakeresésében, beleértve a motorokat, akkumulátorokat és a fedélzeti szoftvereket.
Ez a tréning végén a résztvevők képesek lesznek:
- Rutin karbantartást végezni az elektromobil alkatrészeken.
- Diagnosztizálni a gyakori problémákat az EV meghajtórendszerek és akkumulátor rendszerek esetében.
- Diagnosztikai eszközöket és szoftvereket használni a hibák azonosításához.
- Biztonsági gyakorlatokat alkalmazni a magasfeszültségű rendszerek kezelésekor.
EV Powertrains and Battery Technology
14 ÓrákEz a tanárvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) a középszintű szakembereknek szól, akik az elektromos járműveknél használt hajtáslánc-architektúrák, akkumulátor-vegyületek, akkumulátor-kezelő rendszerek (BMS), valamint az energiahatékonyságot befolyásoló tényezők teljesítményét szeretnék megismerni.
A képzés befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:
- Az elektromos járműveknél használt hajtásláncok szerkezetét és funkcióját megérteni.
- Az elektromos járműveknél használt különböző akkumulátor-vegyületeket és alkalmazásukat elemzi.
- Akkumulátor-kezelő technikákat valósít meg teljesítmény- és biztonságfokozás érdekében.
- Az energiahatékonyságot különböző EV-konfigurációkban értékeli.
Elektromos Járművek Szoftvere és Embedded Systems
14 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés az elektromos járművek beágyazott rendszereinek és intelligens szoftvermegoldásainak tervezésében jártas, haladó szintű autóipari szoftverszakemberek számára készült, akik szeretnék elmélyíteni tudásukat, beleértve az autonóm funkciókhoz szükséges mesterséges intelligencia integrációját.
A képzés elvégzésével a résztvevők képesek lesznek:
- Beágyazott szoftverek tervezése elektromos jármű vezérlőrendszerekhez.
- Valós idejű adatfeldolgozás megvalósítása az hatékony jármű működés érdekében.
- Mesterséges intelligencia alapú döntéshozatal integrálása az autonóm elektromos járművekbe.
- A legjobb gyakorlatok alkalmazása a szoftver biztonság és az autóipari megfelelőség terén.
Önkéntelen járművek bevezetése: fogalmak és alkalmazások
14 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) tréning kezdő szintű szakembereknek és lelkeseknek szól, akik meg szeretnék érteni az autonóm járművek alapelveit, technológiáit és alkalmazási területeit.
A tréning végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az autonóm járművek kulcsfontosságú komponenseit és működési elveit.
- Felfedezni a mesterséges intelligencia, az érzékelők és a valós idejű adatfeldolgozás szerepét az önvezető rendszerekben.
- Elemzni a járművek különböző autonómiaszintjeit és azok valós alkalmazásait.
- Vizsgálni az autonóm mobilitás etikai, jogi és szabályozási vonatkozásait.
- Gyakorlati tapasztalatot szerezni az autonóm járművek szimulációival.
Introduction to Electric Vehicles: Fundamentals and Applications
7 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés kezdő szintű szakembereknek szól, akik alapvető ismereteket szeretnének szerezni az elektromos járművekről, beleértve azok típusait, alapvető alkatrészeit és az alapvető töltőinfrastruktúrát, valamint fel szeretnék készíteni magukat a fejlettebb koncepciók és a gyakorlati alkalmazások felfedezésére az autóiparban.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az elektromos járművek alapelveit és alkatrészeit.
- Azonosítani a különböző típusú elektromos járműveket és azok főbb jellemzőit.
- Felismerni az elektromos járművek elterjedésével kapcsolatos előnyöket és kihívásokat.
- Elmagyarázni az elektromos jármű töltőinfrastruktúra alapjait.
- Elemezni az elektromos járművek hatását az autóiparra és a fenntarthatóságra.
Hozzáfűzési Adatok Kezelése Több Senszorból Önálló Navigációnak
21 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés az érzékelőfúzió specialistáknak és az AI mérnököknek szól, akik többérzékelős fúziós algoritmusokat szeretnének fejleszteni, és optimalizálni szeretnék a valós idejű navigációt autonóm rendszerekben.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a többérzékelős adatfúzió alapelveit és kihívásait.
- Valós idejű autonóm navigációra alkalmas érzékelőfúziós algoritmusokat implementálni.
- A LiDAR, kamerák és RADAR adatok integrálására a percepció javítása érdekében.
- A fúziós rendszer teljesítményének elemzésére és értékelésére különböző körülmények között.
- Gyakorlati megoldások kidolgozására az érzékelőzaj csökkentésére és az adatok igazítására.
Önjáró járművek szenzor technológiái
21 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés, amelyet tapasztalt oktató vezet, közép- vagy annál magasabb szintű mérnökök, az autóipar szakemberei és az IoT specialisták számára készült, akik meg szeretnék érteni az érzékelők szerepét az önvezető autókban, beleértve a LiDAR-t, a radart, a kamerákat és az érzékelőfúziós technikákat.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az autonóm járművekben használt különböző típusú érzékelőket.
- Elemzni az érzékelőadatokat a valós idejű járműérzékelés és döntéshozatal érdekében.
- Implementálni az érzékelőfúziós technikákat a jármű pontosságának és biztonságának javítása érdekében.
- Optimalizálni az érzékelők elhelyezését és kalibrálását a jobb önvezető teljesítmény érdekében.
Jármű- Minden (V2X) Kommunikáció Önálló Autókhoz
21 ÓrákEz az oktató vezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) formában közép- vagy annál magasabb szintű hálózati mérnököknek és autonóm járművekhez kapcsolódó IoT fejlesztőknek szól, akik meg szeretnék érteni és megvalósítani a V2X kommunikációs technológiákat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a V2X kommunikáció alapelveit.
- Elemzni a V2V, V2I, V2P és V2N kommunikációs modelleket.
- Megvalósítani a DSRC és C-V2X protokollokat.
- Szimulációkat készíteni a csatlakoztatott járművek környezetéhez.
- Kezelni a V2X hálózatok biztonsági és adatvédelmi kihívásait.