目前位置: 首頁 > 公開課程 > 生產製造 > 品質管理

品質管理

"品質管理" 課程共 64 筆,顯示第 1-10 筆
  1. 1. 太陽光電關鍵設備品質研討會 (台北場)
    • [台北]
    • [2019/07/24]
    • [免費]
    德國萊因TÜV將藉此研討會分享國際品質管理心法與豐富太陽能專案經驗,同時邀請友達光電、台達電子及聯合再生能源三位國內優秀廠商分享最新高效技術與第一線最新訊息,期協助業者掌握市場發展趨勢,洞察可能之先機並促進產業持續發展。
    收藏
  2. 2. BSMI 免治馬桶(便)座新標準研討會 (台北場)
    • [台北]
    • [2019/07/26]
    • [免費]
    經濟部標準檢驗局BSMI今年初正式公告電子式馬桶(便)座商品強制檢驗新規。
    收藏
  3. 3. 美中貿易戰下外銷廠商的因應之道 (台北場)
    • [台北]
    • [2019/07/29]
    • [免費]
    美中貿易戰持續延燒,台商產業持續回流或到東南亞等地遷移產線或是擴廠,許多產業因此同時面臨許多國際上的壓力。由專家告訴您如何面對因應,以及留意工廠安全檢查、驗廠等應知準備方向重點導覽,並同時兼顧向客戶與大眾呈現企業對社會責任與環境保護所做的管 ...
    收藏
  4. 4. 如何降低塑膠製品開發失敗風險 (0731(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/07/31]
    • [$3,200]
    如何降低塑膠製品開發失敗風險。本課程就是為了幫助您在開發過程中去降低與失敗相關的風險知識與經驗的建立,透過6小時精彩獨家課程,讓您能吸取到過去前人失敗的案例經歷與回顧分析、機構設計入門基礎學識與設計思維,更重要的是正確開發流程程序及相關品質 ...
    收藏
  5. 5. 【齒輪與齒輪傳動系統設計探討系列課程】全系列 (單元三0731(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/07/31]
    • [$3,600]
    齒輪廣泛應用於各種產品中,是機械的主要元件,而齒輪傳動系統是構成各種機械的重要環節,齒輪與齒輪傳動系統設計正確與否,嚴重影響到該機械的性能。據工研院產經中心調查,齒輪設計人才不足是國內齒輪產業普遍面臨的問題,故本課程目的在說明圓柱型齒輪(正 ...
    收藏
  6. 6. 運用8D手法化解品質管制之障礙(台北班) (0731(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/07/31]
    • [$3,500]
    運用8D手法化解品質管制之障礙(台北班), 藉由案例,並透過福特8D結構化的階段式問題解決程序,及各階段問題解析手法介紹,使企業所遭遇到生產線上品管問題,能夠經由理性途徑,從問題的確認到解決,利用團隊力量共同完成,提升企業品管良率,增進企業 ...
    收藏
  7. 7. 化菻~GMP品保工程師認證培訓班 (0802-0810(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/08/02]
    • [$12,000]
    立法院2018-04-10三讀通過「化菻~衛生管理條例修正案」,法律名稱修正為「化菻~衛生安全管理法」。新法實施後,經衛生福利部公告之產品於上市前,業者須完成產品登錄、建立產品資訊檔案(PIF),及其製造場所須符合優良製造準則(GMP),以 ...
    收藏
  8. 8. 品管圈(QCC)活動 (108年 8月份 台北場)
    • [台北]
    • [2019/08/05]
    • [$2,800]
    目標: 品管圈活動是由日本石川馨博士於1962年所創,日本品管圈補足生產部門為主的「問題解決型QC STORY」,完成課題達成型解題程序,稱為「課題達成型QC STORY」,品管圈活動源於基層,產生於基層,可以從工作中發掘樂趣、意義, ...
    收藏
  9. 9. ISO 9001:2015 版改版條文解說課程 (高雄場)
    • [高雄]
    • [2019/08/06]
    • [$3,000]
    本課程旨在解析 ISO 9001:2015 之要求,協助學員能精確掌握標準之精神與要求,並了解如何運用流程管理模式與如何執行策略性風險分析、目標規劃與品質管制。
    收藏
  10. 10. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (108年 8月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2019/08/08]
    • [$2,800]
    隨著big data大數據被越來越多的提及,有些人驚呼大數據時代已經到來了,2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到,「大數據」時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基於資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺。 大數據並不是一件 ...
    收藏