Statistická kontrola procesů (SPC) Počítačový Kurz
Statistická kontrola procesů (Statistical Process Control, SPC) je metodika využívaná při řízení kvality a ve výrobě k monitorování, kontrole a zajištění konzistentnosti procesů.
Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno pro začátečníky mezi odborníky na řízení kvality, kteří se chtějí naučit základy statistické kontroly procesů a uplatnit je v praxi.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům statistické kontroly procesů (SPC).
- Používat základní nástroje SPC, jako jsou kontrolní diagramy, histogramy, Paretovy diagramy a rozptylové grafy k monitorování výkonnosti procesů.
- Vytvářet a interpretovat různé typy kontrolních diagramů pro spojitá i diskrétní data za účelem odhalení a analýzy odchylek v procesech.
- Vypočítávat a interpretovat ukazatele schopnosti procesu.
Forma kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuse.
- Řada cvičení a praktických úkolů.
- Praktické procvičování v prostředí živého laboratorního prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li si vyžádat individuálně připravený kurz, kontaktujte nás prosím a domluvíme podrobnosti.
Návrh Školení
Úvod do statistické kontroly procesů
- Definice a historie SPC
- Význam a přínosy statistické kontroly procesů
- Přehled základní statistiky
Nástroje a techniky SPC
- Koncepce a tvorba kontrolních diagramů
- Typy kontrolních diagramů
- Histogramy, Paretovy diagramy, rozptylové grafy
Implementace kontrolních diagramů
- Výběr vhodných kontrolních diagramů
- Stanovení hranic kontroly
- Sledování a interpretace kontrolních diagramů
- Odchylky způsobené specifickými příčinami vs. obecnými příčinami
Analýza schopnosti procesu
- Pojem schopnosti procesu
- Výpočet ukazatelů schopnosti procesu
- Interpretace hodnot ukazatelů schopnosti procesu
- Krátkodobá vs. dlouhodobá schopnost procesu
Implementace SPC a neustálé zdokonalování
- Kroky k zavedení SPC
- Role statistické kontroly procesů při neustálém zdokonalování
- Strategie pro překonávání běžných problémů při implementaci
Software určený k statistické kontrole procesů
- Přehled softwarových nástrojů pro SPC
- Práce s programem Excel a dalšími aplikacemi na statistickou kontrolu procesů
- Tipy pro efektivní správu a analýzu dat
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti statistiky
Cílová skupina
- Odborníci na řízení kvality
- Inženýři procesů
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
Statistická kontrola procesů (SPC) Počítačový Kurz - Rezervace
Statistická kontrola procesů (SPC) Počítačový Kurz - Dotaz
Statistická kontrola procesů (SPC) - Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
Pokročilé algoritmy plánování trajektorií pro autonomní vozidla
21 HodinyToto živé školení vedené výukujícím v jazyce České republice (online nebo na místě) je určeno pro robotické inženýry a výzkumníky umělé inteligence pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat sofistikované algoritmy plánování trajektorií a zlepšit výkon autonomních vozidel.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit teoretická základy pokročilých algoritmů plánování trajektorií.
- Implementovat algoritmy jako RRT*, A* a D* pro navigaci v reálném čase.
- Optimalizovat plánování trajektorií pro vyhnání překážek a dynamická prostředí.
- Integrovat algoritmy plánování trajektorií s daty ze senzorů pro zvýšení přesnosti.
- Vyhodnotit výkon různých algoritmů v praktických scénářích.
Umělá inteligence (AI) v automobilovém průmyslu
14 HodinyAI a hluboké učení pro autonomní řízení
21 HodinyTento lektorem vedený živý výukový kurz v České republice (online nebo prezenčně) je určen pro pokročilé vědecké pracovníky v oblasti dat, specialisty na AI a vývojáře AI v automobilovém průmyslu, kteří si přejí budovat, trenovat a optimalizovat modely AI pro aplikace autonomního řízení.
Po dokončení tohoto výukového kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit základy umělé inteligence a hlubokého učení v kontextu autonomních vozidel.
- Nasadit techniky počítačového vidění pro detekci objektů v reálném čase a sledování vozového pruhu.
- Využít učení se zesíleným posilováním pro rozhodování v systémech samostatného řízení.
- Integrovat techniky fúze snímačů pro lepší vnímání a navigaci.
- Budovat modely hlubokého učení k predikci a analýze jízdních scénářů.
Vývoj automobilového softwaru s AUTOSAR: Klasická a adaptivní platforma
28 HodinyÚvod do Autosaru – Přehled technologií
14 HodinyToto školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno především inženýrům, kteří chtějí využít Autosar k návrhu automobilových komponent.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Instalovat a konfigurovat Autosar.
- Nastavit pracovní postup.
- Seběvědomě se orientovat v prostředí Autosaru.
- Pracovat efektivně.
AUTOSAR – základní software – A
28 HodinyTento kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro embedded softwarové vývojáře a automobilové inženýry středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít platformu AUTOSAR Classic k tvorbě, integraci a testování standardizovaných softwarových komponent pro elektronické řídicí jednotky (ECU).
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
Instalovat a konfigurovat vývojové nástroje AUTOSAR (např. DaVinci Developer, EB Tresos nebo ETAS ISOLAR-A/B).
Porozumět vrstvené architektuře AUTOSAR a jeho základním softwarovým modulům (BSW).
Navrhnout a implementovat operační systém AUTOSAR a komunikační vrstvu (COM stack).
Využívat nástroje typu CANoe či podobné k simulaci, testování a diagnostice v prostředí AUTOSAR.
AUTOSAR OS a komunikační stack
28 HodinyToto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře vestavěného softwaru či automobilové inženýry středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí naučit rozumět a konfigurovat AUTOSAR OS (založený na OSEK/VDX) a komunikační stack pro zajištění spolehlivého plánování úloh a komunikace v automobilových řídicích jednotkách.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit architekturu AUTOSAR OS a pravidla plánování úloh
- Implementovat a spravovat úlohy, události, alarmy a čítače
- Popsat a konfigurovat jednotlivé vrstvy komunikačního stacku, včetně PDUR a komunikačních služeb
- Vysvětlit fungování protokolových stacků (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) a způsob, jakým AUTOSAR s nimi spolupracuje
- Konfigurovat moduly OS a COM pomocí standardních nástrojů (např. Vector DaVinci nebo ETAS ISOLAR)
- Simulovat a ověřovat tok úloh i komunikace v řídicí jednotce založené na AUTOSAR
Bezpečnost autonomních vozidel a hodnocení rizik
21 HodinyToto školení vedené instruktorem v <lok> (online nebo prezenčně) je určeno pro pokročilé bezpečnostní inženýry a odborníky na automobilovou bezpečnost, kteří si přejí vypracovat komplexní bezpečnostní strategie pro autonomní vozidla – včetně analýzy nebezpečí, posuzování funkční bezpečnosti a dodržování mezinárodních standardů.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Identifikovat a vyhodnocovat bezpečnostní rizika spojená s systémy autonomního řízení.
- Provádět analýzu nebezpečí a hodnocení rizik podle průmyslových standardů.
- Implementovat metody validace a ověřování bezpečnosti u systémů autonomních vozidel.
- Aplikovat standardy funkční bezpečnosti, jako například ISO 26262 a SOTIF.
- Vypracovávat strategie na zmírňování rizik v oblasti bezpečnosti autonomních vozidel.
Počítačové vidění pro autonomní řízení
21 HodinyToto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře umělé inteligence a inženýry počítačového vidění na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí budovat robustní vizuální systémy pro autonomní řízení.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit základní koncepty počítačového vidění v autonomních vozidlech.
- Implementovat algoritmy pro detekci objektů, rozpoznávání jízdních pruhů a semantickou segmentaci.
- Integrovat vizuální systémy s dalšími subsystémy autonomních vozidel.
- Využívat metody hlubokého učení k řešení pokročilých úkolů v oblasti vnímání prostředí.
- Vyhodnocovat výkonnost modelů počítačového vidění v reálných podmínkách.
Etika a právní aspekty autonomního řízení
14 HodinyTento kurz vedený instruktorem v České republice (online nebo na místě) je určen pro začátečníky, kteří se chtějí seznámit s etickými dilematy a právními rámci týkajícími se autonomních vozidel.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit etické důsledky rozhodování řízeného umělou inteligencí v autonomních vozidlech.
- Analyzovat celosvětové právní předpisy a politiky upravující samořídicí automobily.
- Posoudit otázky odpovědnosti v případě nehod způsobených autonomními vozidly.
- Vyhodnotit rovnováhu mezi inovacemi a veřejnou bezpečností v právní regulaci autonomního řízení.
- Diskutovat o reálných případech obsahujících etické dilemy a právní spory.
Elektrické pohonné systémy a bateriová technologie
14 HodinyToto školení vedené instruktorem České republice (online či na místě) je určeno pro profesionály středně pokročilé úrovně, kteří si chtějí osvojit komplexní znalosti o architektuře elektrických pohonných systémů, chemii baterií, řídicích systémech baterií (BMS) a faktorech ovlivňujících energetickou účinnost elektromobilů.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit strukturu a funkce elektrických pohonných systémů.
- Analyzovat různé typy baterií a jejich využití v elektromobilech.
- Aplikovat metody řízení baterií s cílem zvýšit jejich výkonnost a bezpečnost.
- Vyhodnocovat energetickou účinnost různých konfigurací elektrických pohonných systémů.
Úvod do autonomních vozidel: koncepty a aplikace
14 HodinyTento živý školicí kurz pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určen pro začátečníky – profesionály i nadšence, kteří si chtějí osvojit základní koncepty, technologie a praktické využití autonomních vozidel.
Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit hlavní komponenty a principy fungování autonomních vozidel.
- Prozkoumat roli umělé inteligence, senzorů a zpracování dat v reálném čase u samořízených systémů.
- Analyzovat různé úrovně autonomie vozidel a jejich konkrétní praktické aplikace.
- Prostudovat etické, právní i regulační aspekty autonomní mobility.
- Získat praktické zkušenosti s simulací chování autonomních vozidel.
Fúze dat z více senzorů pro autonomní navigaci
21 HodinyToto výcvikové školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé specialisty na fúzi senzorových dat a inženýry umělé inteligence, kteří chtějí vyvíjet algoritmy pro spojování dat z více senzorů a optimalizovat jejich využití při reálné autonomní navigaci.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům a výzvám spojeným s fúzí dat z více senzorů.
- Implementovat algoritmy pro fúzi senzorových dat určené k reálné autonomní navigaci.
- Integrovat data z LiDARu, kamer a radaru za účelem lepšího vnímání prostředí.
- Analyzovat a vyhodnocovat výkonnost systémů pro fúzi dat za různých podmínek.
- Vytvořit praktická řešení pro redukci šumu v datech a jejich synchronizaci.
Senzorové technologie v autonomních vozidlech
21 HodinyToto školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je určeno pro inženýry středně pokročilé úrovně, odborníky z automobilového průmyslu a specialisty na IoT, kteří se chtějí seznámit s rolí senzorů v samořídících vozidlech. Kryje problematiku LiDARu, radarů, kamer a metod kombinování senzorových dat.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Popsat jednotlivé typy senzorů používaných v autonomních vozidlech.
- Analyzovat data ze senzorů pro okamžité rozpoznávání prostředí a rozhodování vozidla.
- Aplikovat techniky kombinování senzorových dat za účelem zvýšení přesnosti a bezpečnosti vozidla.
- Optimalizovat umístění a kalibraci senzorů pro lepší výkon autonomního řízení.
Komunikace typu Vehicle-to-Everything (V2X) pro autonomní vozidla
21 HodinyToto praktické školení pod vedením lektora České republice (online či na místě) je určeno pro síťové inženýry středně pokročilé úrovně a vývojáře automobilního IoT, kteří si chtějí osvojit a implementovat technologie V2X v kontextu autonomních vozidel.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit základní principy komunikace typu V2X.
- Analyzovat modely komunikace V2V, V2I, V2P a V2N.
- Implementovat protokoly V2X, jako je DSRC a C-V2X.
- Vytvářet simulace prostředí propojených vozidel.
- Řešit problémy související s kybernetickou bezpečností a ochranou soukromí v sítích V2X.