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"分析" 課程共 1974 筆,顯示第 1911-1920 筆
  1. 1911. AIAG&VDA PFMEA製程失效模式與效應分析 (已額滿不可報名0322(易騰))
    • [新竹]
    • [2022/03/22]
    • [$3,300]
    FMEA是一組系統化的活動,透過失效模式及分析發現評估過程中的潛在失效與可能結果,依規定頻率,持續定期檢討,以減少或防止問題發生。AIAG&VDA PFMEA中所建議的風險評估方法與過去執行FMEA的風險定義與風險評估方法有較大的不同。將提 ...
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  2. 1912. 工程研發品管數據統計及迴歸分析 (Minitab) (0322(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$4,200]
    「數據統計及迴歸」,廣泛使用於各種產業與每一個相關部門,能將各種數據化繁為簡,歸納出結果與結論,讓我們可快速掌握數據之訊息與意義 ;利用Minitab統計軟體來「統計與解析」這些數據,更是一套非常科學化、系統化之極佳利器,已為各國先進企業廣 ...
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  3. 1913. 顧客心理學 (111年 03月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2022/03/22]
    • [$2,800]
    1)了解顧客在消費時當下的心裡的想法與潛台詞。身為「服務者」的你該用如何運用適合的話術與她/他做互動,使成交率大增。 2)了解「 感動服務」技巧的運用。使消費者(顧客)可信服你的話,誠心接受你提供的服務。 3)使「服務表演」在適當時間有 ...
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  4. 1914. DOE統計實驗設計應用訓練 (111年 03月份 新竹場)
    • [新竹]
    • [2022/03/22]
    • [$4,000]
    【簡介】 ◎實驗設計從1930年代就已經開始用於改善農業產量。目前已普遍應用在許多領域,例如: 製造業上利用實驗設計對製程績效作改善以及新製程開發。 ◎在製程開發初期就運用實驗設計提高製程良率、降低製程變異、縮短開發時程及降低整體成 ...
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  5. 1915. 專案成本分析與報價 (0323(工研院台北學習中心))
    • [新竹]
    • [2022/03/23]
    • [$3,600]
    對專案經理人來說,在進行投標或是在競案的時候必須撰寫專案計畫,於專案的進行中,必須控制各項成本在適當的範圍內,不致發生超支或無法結案之窘境。然而,一個案子的成本應該是多少?要怎樣估算?尤其在接案的時候,如何正確的評估與規劃專案成本,提報一個 ...
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  6. 1916. FMEA失效模式分析(含改版)與實務問題解決 (0324(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2022/03/24]
    • [$4,000]
    本課程教導我們如何以客觀而有效的方法來分析產品(或服務),尤其是設計中的新產品及生產製程上之潛在問題,原因及風險度,並提出相應之對策,藉以提升產品之可靠性,這是事先的分析與預防,而不是事後的彌補,對於工作改進及品質水平之提升將有重大幫助。
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  7. 1917. FMEA失效模式分析(含改版)與實務問題解決 (0324(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$3,500]
    本課程教導我們如何以客觀而有效的方法來分析產品(或服務),尤其是設計中的新產品及生產製程上之潛在問題,原因及風險度,並提出相應之對策,藉以提升產品之可靠性,這是事先的分析與預防,而不是事後的彌補,對於工作改進及品質水平之提升將有重大幫助。
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  8. 1918. 品管必備職能QC(7)手法與QCC品管圈 (台中場,3/25)
    • [台中]
    • [2022/03/25]
    • [$3,500]
    QC七大手法是目前最符合簡單迅速解決問題的方式,用以提昇產品品質及分析可能的不良原因,透過不同的統計分析方法來達成品質管理的目的,但未必每一位從事品管的人員都能迅速地掌握其要義,本次課程將通過實例演練讓學員掌握其用法,並能實際用於持續改進和 ...
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  9. 1919. 【智慧製造】公差分析軟體應用技術工程師培訓班 (0325(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2022/03/25]
    • [$12,000]
    在產品設計階段導入公差分析,運用尺寸鏈的方法進行公差累積分析與分配,可降低日後製造失誤風險、提升產品組裝良率與品質。但公差分析與尺寸鏈到底是何物,尺寸鏈究竟該如何建立? 組裝與加工時該怎麼應用尺寸鏈,兩者間有哪些差異,又該如何計算呢? 以上 ...
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  10. 1920. 【決策經理人】情報判讀解析與決策 (早鳥優惠)
    • [台北]
    • [2022/03/26]
    • [$4,500]
    各單位對於未來市場的預測南轅北轍,相信主力廠商的看法就對了?還是多看幾家研究機構的數字再計算平均?大數據時代,企業除了需要資料科學家,更需要能夠判讀數據的決策經理人,在繁雜的數據裡反覆推敲以形成營運決策,是每一位專業經理人都需要培養的能力。 ...
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