刘老师老师公开课
FMEA失效模式与影响分析 (DFMEA/PFMEA) 2026-03-30/2026-06-23/2026-09-03/2026-11-16/
收费标准:¥4500/人Ø含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费Ø不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐课程特点:紧密联系新版FMEA变化原因、要点及转换思路,注重实用,把握基础,避免常见的枯燥无味的灌输型讲课,取代了一般的课后集中式案例的形式,让学员在实例中逐步理解和掌握DFMEA / PFMEA之精髓及实施方法。课程收益:通过培训可以使企业的工程师、管理人员能够有效利用FMEA实现开发阶段的风险预防和品质提升。课程目标:通过本课程的学习,使学员1.增强企业管理者和工程师的风险意识和风险思维2.能掌握FMEA工具,并能合理地运用在产品设计和过程开发中的风险分析
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系统化问题解决与决策 2026-03-26/2026-07-23/2026-10-14/
系统化问题解决与决策收费标准:¥4500/人含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐课程背景:有职场的地方就离不开系统分析和决策,不管是领导还是员工、不管是内部会议还是外部沟通,我们都需要严谨的分析和清晰的思考,然而现状却往往不如人意:抓不到问题的要点、杂乱无章的思考往往对对方没有说服力,解决不了问题甚至降低整个组织的工作效率,究其原因是没有构建一个有效的思维系统;如何系统化思考与决策,以迅速看透形势并把握重点,在混乱的信息中发现突破的关键点;如何系统化思考与决策,以透过层层现象,去伪存真,迅速找到问题的根本原因;如何系统化思
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测量系统分析(MSA) 2026-03-27/2026-07-31/2026-11-05/
收费标准:¥1800/人含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐课程背景:测量是为了获得准确的数据,如果数据不准确将会导致错误的判断,从而导致过度调整的浪费或放行不良品。仅仅对量具进行校准并不能确保测量系统的有效。测量数据的质量是由稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性。如果这些测量数据与标准值很近,说明这些数据的质量很“高”,如果这些数据远离标准值,那么说明这些数据的质量很“低”。只有高质量的测量数据才能够保证数据分析的正确性。只有好的测量系统才可能得到足够高质量的数据课程目的与收获:通过强化培训,综合案例
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统计过程控制(SPC) 2026-03-25/2026-07-29/2026-11-03/
收费标准:¥3500/人Ø含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费Ø不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐课程背景:SPC是由美国休哈特博士于二十世纪二十年代发明,在美国的生产企业中广泛的采用了SPC是一项得到验证的技术,有益于提高生产品质和生产效率,降低成本。西方专家发现日本工业成功的关键之一是广泛有效的应用了SPC。SPC就像房屋中的烟雾探测器:只要这种装置备有电池,并且被正确安置以及旁边有人监听,那么它就可以提前发出警报使你有足够时间阻止房屋起火。课程收益:1.能令学员掌握SPC的概念和原理,制作SPC控制图2.能利用控制图对过程进行评估判定,识别过程波动的
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抽样检验与品质保证 2026-03-23/2026-05-13/2026-07-21/2026-09-09/2026-11-19/
收费标准:¥3000/人含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐课程目标:了解抽样的基本概念;通过OC曲线了解统计抽样中的风险,学会正确地选用计量值与计数值各种不同的抽样计划,并合理应用;了解抽样检验,全数检验的科学性,合理、经济的实施检验,从而有效地帮助减低质量成本,减少人力资源的浪费,提高产品质量抽检的有效性;掌握不同的情况下如何设计和选择不同的抽样方案,并能制订适于公司实际要求的抽样计划。参训对象:具备基本的电脑操作能力,了解基本质量管理体系、质量检验策划知识和过程控制理论,以及基本的产品生产过程知识的相关人员。培训方法
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应用AI快速解决复杂品质问题 2026-03-23/2026-07-01/2026-11-10/
应用AI快速解决复杂品质问题收费标准:¥4800/人Ø含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费Ø不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐证书:如需颁发上海市人工智能技术协会认可证书,需单独支付证书费用RMB 200/张。课程目标:帮助技术/质量/生产管理人员掌握AI工具,从要因分析到方案落地全流程实操,通过“算法验证+模板训练+实操练习”模式,精准解决复杂品质问题,赋能企业数字化升级。课前准备:准备好DS(网页版或本地部署均可)以及KIMI等,如愿意,也可以准备一个待解决的可量化的复杂品质问题。参训对象:技术、生产、质量工程师、主管、部门/项目/工厂负责人等。授课形



