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"分析" 課程共 2405 筆,顯示第 11-20 筆
  1. 11. 巨量資料分析師初級培訓班. (0812-0813(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2024/08/12]
    • [$13,000]
    隨著人工智慧興起與巨量資料的大幅成長,如何提供有用的、精準的與有效的解析(Analytics)成果以創造企業競爭優勢為重要議題之一。本課程以經濟部頒發「iPAS巨量資料分析師初級認證」為主軸,課程包括資料導向程式設計與資料處理與分析概論二大 ...
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  2. 12. AIAG-VDA DFMEA設計失效模式與效應分析 (0814-原0807(易騰))
    • [新竹]
    • [2024/08/14]
    • [$3,300]
    AIAG&VDA DFMEA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。 將提供新版AIAG&VDA DFMEA與 舊版FMEA(第四版)差異與應用重點說明,不容錯過 ...
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  3. 13. FMEA失效模式與效應分析 (113年 08月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2024/08/19]
    • [$2,800]
    目標: 1.對各種可能的風險進行量化評價及分析 2.在現有技術基礎上消除風險或將這些風險減小到可接受的水準 3.如何使FMEA不只是一個填表應付的工作 4.了解如何針對客戶之特殊需求及高風險製程進行生產管制 5.減少量產後的客訴與 ...
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  4. 14. 品管必備職能QC(7)手法與QCC品管圈 (台北場,08/21)
    • [台北]
    • [2024/08/21]
    • [$3,850]
    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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  5. 15. 品管必備職能QC(7)手法與QCC品管圈 (高雄場,08/21)
    • [高雄]
    • [2024/08/21]
    • [$3,850]
    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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  6. 16. 數位轉型首部曲-AI大數據分析與應用實戰班. (0823-0830(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,800]
    人工智慧(Artificial Intelligence, AI)無疑是當今最熱門的發展重點,隨著科技發展成熟,支撐人工智慧的大數據分析,成為新世代創新來源的成長引擎,同時也快速改變我們的工作及生活方式,包括:無人駕駛、人臉辨識、智慧製造、 ...
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  7. 17. 8D手法之問題分析與解決實務 (0827(易騰))
    • [新竹]
    • [2024/08/27]
    • [$2,400]
    ■ 導正對矯正與預防措施的錯誤認知。 ■ 雙向討論溝通,培養個人與團隊分析及解決問題的能力與技巧。 ■ 有效地分析並摘出問題點,並能掌握現象中原因意義,正確抓住問題點。■ 透過案例討論,加強問題解決程序的能力,促進跨部門團隊合作。
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  8. 18. DOE統計實驗設計應用訓練 (113年 08月份 新竹場)
    • [新竹]
    • [2024/08/28]
    • [$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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  9. 19. MSA(第四版)在Minitab分析實務 (0829(易騰))
    • [新竹]
    • [2024/08/29]
    • [$2,800]
    ■ 管制計劃中列出的量測系統制訂MSA計劃依據什麼? ■ 如何使用Minitab軟體進行量測系統分析? ■ 如何正確操作MSA程序?(偏倚、線性度、穩定度、重複性、再現性與計數值風險分析法) ■ 取樣方法是否正確? ■ 樣本的數量是 ...
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  10. 20. 問題分析與解決步驟 8D Report (台北場,08/29)
    • [台北]
    • [2024/08/29]
    • [$3,450]
    這堂課程主要目的就是讓學員能夠了解8D Report的由來,以及問題解決的八個步驟(D0~D8)應如何進行,才能夠將完整的將問題解析以及討論出完整的改善對策,讓問題不再重複發生。
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