Formation Quality Core Tools
Les Quality Core Tools sont un ensemble de méthodologies développées principalement pour l'industrie automobile afin de soutenir la conception et le développement, la production et l'amélioration continue des produits et des processus.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs qualité débutants qui souhaitent apprendre à utiliser Quality Core Tools pour garantir la qualité des produits dans l'industrie manufacturière.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'importance et l'intégration du Quality Core Tools.
- Maîtriser les concepts et l'application des processus APQP pour faciliter une planification efficace de la qualité des produits.
- Identifier les défaillances potentielles des produits et des processus, comprendre leur impact sur la qualité des produits et mettre en œuvre des actions pour atténuer les risques.
- Utiliser des méthodes statistiques pour surveiller et contrôler les processus de fabrication, en assurant la qualité des produits et l'efficacité des processus.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Quality Core Tools
Planification avancée de la qualité des produits (APQP)
Processus d'approbation des pièces de production (PPAP)
Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE)
Contrôle statistique des processus (CSP)
Analyse des systèmes de mesure (ASM)
Intégration de Quality Core Tools dans les systèmes de qualité Management
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des systèmes de gestion de la qualité
- Familiarité avec les processus et les environnements de fabrication
Public
- Ingénieurs qualité
- Ingénieurs des procédés
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Implémenter des algorithmes de conduite autonome et des systèmes de contrôle.
- Intégrer la communication V2X pour les réseaux de véhicules connectés.
- Répondre aux risques de cybersécurité dans les véhicules électriques autonomes.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des architectures de véhicules électriques efficaces et aérodynamiques.
- Intégrer des groupes motopropulseurs et des systèmes de batterie optimisés en termes d'énergie.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondements théoriques des algorithmes de planification de trajectoire avancés.
- Implémenter des algorithmes tels que RRT*, A*, et D* pour la navigation en temps réel.
- Optimiser la planification de trajectoire pour l'évitement d'obstacles et les environnements dynamiques.
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- Comprendre les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage profond dans le contexte des véhicules autonomes.
- Implémenter des techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets en temps réel et le suivi des voies.
- Utiliser l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les systèmes de conduite autonome.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Identifier et évaluer les risques pour la sécurité associés aux systèmes de conduite autonome.
- Réaliser une analyse des dangers et une évaluation des risques en utilisant les normes de l'industrie.
- Mettre en œuvre des méthodes de validation et de vérification de la sécurité pour les systèmes de véhicules autonomes.
- Appliquer les normes de sécurité fonctionnelle, telles que l'ISO 26262 et la SOTIF.
- Élaborer des stratégies d'atténuation des risques pour les défis liés à la sécurité des véhicules autonomes.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
- Implémenter des algorithmes pour la détection d'objets, la détection de voies et la segmentation sémantique.
- Intégrer les systèmes de vision avec les autres sous-systèmes des véhicules autonomes.
- Appliquer les techniques d'apprentissage profond aux tâches de perception avancées.
- Évaluer les performances des modèles de vision par ordinateur dans des scénarios réels.
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- Comprendre les implications éthiques de la prise de décision basée sur l'IA dans les véhicules autonomes.
- Analyser les cadres et politiques juridiques mondiaux régissant les voitures autonomes.
- Examiner la responsabilité et la reddition de comptes en cas d'accidents impliquant des véhicules autonomes.
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- Discuter d'études de cas réelles impliquant des dilemmes éthiques et des litiges juridiques.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Analyser le cycle de vie des batteries de véhicules électriques et leur impact environnemental.
- Identifier les techniques de recyclage pour les différentes chimies de batteries.
- Mettre en œuvre des pratiques durables pour la réutilisation et l'élimination des batteries.
- Élaborer des politiques pour soutenir les initiatives d'économie circulaire.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des stations de recharge pour véhicules électriques efficaces et évolutives.
- Analyser l'impact de l'adoption généralisée des véhicules électriques sur le réseau électrique.
- Intégrer des sources d'énergie renouvelables dans les systèmes de recharge pour véhicules électriques.
- Mettre en œuvre des stratégies de recharge intelligente pour équilibrer la charge du réseau.
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14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels automobiles de niveau intermédiaire qui souhaitent développer des compétences pratiques dans le diagnostic, la maintenance et le dépannage des systèmes de véhicules électriques, notamment les moteurs, les batteries et les logiciels embarqués.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Effectuer la maintenance courante des composants des véhicules électriques.
- Diagnostiquer les problèmes courants des groupes motopropulseurs et des systèmes de batteries des VE.
- Utiliser des outils et des logiciels de diagnostic pour identifier les défauts.
- Mettre en œuvre des pratiques sûres lors de la manipulation des systèmes haute tension.
Introduction to Autonomous Vehicles: Concepts and Applications
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels et passionnés de niveau débutant qui souhaitent comprendre les concepts fondamentaux, les technologies et les applications des véhicules autonomes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principaux composants et les principes de fonctionnement des véhicules autonomes.
- Explorer le rôle de l'IA, des capteurs et du traitement des données en temps réel dans les systèmes de conduite autonome.
- Analyser les différents niveaux d'autonomie des véhicules et leurs applications concrètes.
- Examiner les aspects éthiques, juridiques et réglementaires de la mobilité autonome.
- Acquérir une expérience pratique grâce à des simulations de véhicules autonomes.
Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation
21 HeuresCette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux spécialistes expérimentés en fusion de capteurs et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer des algorithmes de fusion multi-capteurs et optimiser la navigation en temps réel dans les systèmes autonomes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux et les défis de la fusion de données multi-capteurs.
- Implémenter des algorithmes de fusion de capteurs pour la navigation autonome en temps réel.
- Intégrer les données des LiDAR, des caméras et des RADAR pour améliorer la perception.
- Analyser et évaluer les performances du système de fusion dans diverses conditions.
- Développer des solutions pratiques pour la réduction du bruit des capteurs et l'alignement des données.
Sensor Technologies in Autonomous Vehicles
21 HeuresCette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire, aux professionnels de l'automobile et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent comprendre le rôle des capteurs dans les voitures autonomes, notamment le LiDAR, le radar, les caméras et les techniques de fusion de capteurs.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les différents types de capteurs utilisés dans les véhicules autonomes.
- Analyser les données des capteurs pour la perception et la prise de décision en temps réel du véhicule.
- Mettre en œuvre des techniques de fusion de capteurs afin d'améliorer la précision et la sécurité du véhicule.
- Optimiser le placement et l'étalonnage des capteurs pour améliorer les performances de conduite autonome.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de la communication V2X.
- Analyser les modèles de communication V2V, V2I, V2P et V2N.
- Mettre en œuvre les protocoles V2X tels que DSRC et C-V2X.
- Développer des simulations pour les environnements de véhicules connectés.
- Répondre aux défis de cybersécurité et de confidentialité dans les réseaux V2X.