Τεχνητή Νοημοσύνη για τη Συνεκτική Αλυσίδα και τη Λογιστική Παραγωγής Κομμάτι εκπαίδευσης

Η πρόληψη εγκατεστώτων υποστηριζόμενη από την AI χρησιμοποίησε μηχανική μάθηση και ανάλυση δεδομένων για να προβλέψει τους λόγους μη εργασίας και να βελτιώσει τους ορόσκοπους διατήρησης. Μετατρέπει τις προσεχείς μονάδες διατήρησης σε προληπτικές στρατηγικές, επιτρέποντας καλύτερη χρήση, μείωση του κόστους και αυξημένη διάρκεια ζωής.

Αυτή η εκπαίδευση υποδείγματος (διαθέσιμη μέσω του διαδικτύου ή στο πλάι) στοχεύει σε επιμήκη επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις προληπτικής διατήρησης υποστηριζόμενων από AI σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Τέλος της εκπαιδευτικής, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Υποστηρίξουν πώς διαφέρει η πρόληψη από τις προσεχείς και προληπτικές στρατηγικές διατήρησης.
• Συλλέξουν και ρύθμισαν τα δεδομένα μηχανής για ανάλυση βελτιωμένης με AI.
• Εφαρμόσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για τη ανίχνευση παραξεναγωγών και τη πρόβλεψη λόγου μη εργασίας.
• Εφαρμόζουν σχέδια από το δείκτη μέχρι τις πράξεις αποφάσεων.

Σχήμα εκπαιδευτικής:

• Διαλεγμένη λекτική και συζήτηση.
• Κατανεμήματα χειρός και περίπτωση εξέτασης.
• Τυχαίο δείγμα και πράξη συνδέσεων δεδομένων.

Επιλογές προσαρμογής της εκπαιδευτικής:

• Για μία προσωποθετημένη εκπαίδευση γι' αυτή την εκπαιδευτική, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

AI για την οικονομία προцέσων είναι η εφαρµογή μηχανικής µάθησης και ανάλυσης δεδοµένων για τη βελτίωση της απόδοσης, ποιότητας και ηχείος στις εργοστάσια.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτή (δια διαδίκτου ή σε κάθετο πλατφόρµα) απευθύνεται σε επισηµάντες εργοστασιακούς επαγγελµατίες οι οποίοι επιθυµούν να εφαρµόσουν τεχνητή νοηµοσύνη για να ρυθµίσουν τις λειτουργίες, να µειώσουν το πάγωµα και να υποστηρίξουν τις ειδικές πρωτοβουλίες βελτίωσης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συµµετέχοντες θα µπορούν να:

• Κατανοήσουν τα αρχέγονα µηχανικών πρότυπων όσον αφορά σε βελτίωση εργοστασίων.
• Συµβάλουν και µετασχηµατίζουν παραγωγικά δεδοµένα για ανάλυση.
• Εφαρµόζουν µοντέλα µηχανικής µάθησης για να υποδείξουν απώθηση και να προβλέψουν αποτυχή.
• Καταγράφουν και ερµηνεύουν τα αποτελέσµατα για να υποστηρίξουν αποφάσεις βασισµένες σε δεδοµένα.

Σχήµα εκπαίδευσης

• Διαλεγµατική λέξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήµατα και πρακτική.
• Εφαρµογή χέρι σε µία περιβάλλον ελεύθερου labora.

Προτιμήσεις Προσαρµογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί ένα προσαρµογέα εκπαιδευτή για αυτή την εκπαίδευση, διαβεβαιώστε µας να καταρτίσετε.

Η χρήση των επιστημών της επιστήμης των μηχανών και της υπολογιστικής οπτικής για να ανακαλύψουν παρανόμες, ανωμαλίες και διαφορές σε διεργασίες παραγωγής ονομάζεται AI για έλεγχο ποιότητας.

Αυτή η εκπαιδευτική καθοδήγηση (διαδικτύου ή σε υπόλοιπο τόπο) είναι για αρχάριους μέχρι εξειδικευμένους επαγγελματίες ποιότητας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία AI για τη αυτομάτιση των έλεγχων και τη βελτίωση της ποιότητας των προϊόντων σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Υπολογίζουν πώς εφαρμόζεται η AI στην αιθήρια διαχείρισης της ποιότητας.
• Συλλέγουν και ετικετάρουν δεδομένα εικόνων ή αισθητήρων από γραμμές παραγωγής.
• Χρησιμοποιεί τις μηχανικές μάθηση και υπολογιστική οπτική για να ανακαλύψουν παρανόμες.
• Εξελίσσουν απλά μοντέλα AI για την εντοπισή διαφορών και πρόβλεψης αποδοχής.

Σχήμα του Μαθήματος

• Διακριτή συζήτηση και διάλεξη.
• Πολλά πρόβλημα και πράξεις.
• Χέρι-μετάχειρ εφαρμογή σε μία περιβάλλον χρήσης γραμμής.

Προθέσεις Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας για να ορίσετε.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) στους Ευφυείς Εργοστάσια είναι η εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης για τη διαχείριση, παρακολούθηση και βελτιστοποίηση βιομηχανικών εργασιών σε πραγματικό χρόνο.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση (online ή on-site) απευθύνεται σε διαχωριστικούς λήπτες αποφάσεων και τεχνικούς υπεύθυνους με βασικό επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να αποκτήσουν μια στρατηγική και πρακτική εισαγωγή σε τρόπους χρησιμοποίησης ΤΝ σε ευφυείς βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) και της μηχανικής μάθησης.
• Να αναγνωρίσουν κλειδιά εφαρμογές της ΤΝ στη βιομηχανία και την αυτομάτωση.
• Να εξερευνήσουν πώς η ΤΝ υποστηρίζει την προϊστάμενη διαφύλαξη, τον έλεγχο ποιότητας και τη βελτιστοποίηση διεργασιών.
• Να εκτιμήσουν τα βήματα που απαιτούνται για την καθοδήγηση μελετών με ΤΝ.

Μορφή του Κωδίκα Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Περιπτώσεις από την πραγματικότητα και ομαδικές εξάσκησεις.
• Στρατηγικές πλαισίων και καθοδήγηση υλοποίησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Η εφαρμογή της AI Use Case είναι μια πρακτική, σχεδιασμός-βασική προσέγγιση για τη χρήση μηχανικής ανάλυσης δεδομένων, επιστήμης υπολογιστών και οπτικής ψηφιοποίησης για τη λύση πραγματικών αγαθών ευθυγράμμισης βιομηχανικών προβλημάτων με χρήση πραγματικών ή εμφυσημένων σημειωμάτων δεδομένων.

Αυτή η παρόχης-σεμιναρίου, ζωντανή καθοδήγηση (διαδικτύου ή υπεράστη) είναι συνετοποιημένη για μεσαίου επιπέδου διαφοροποιημένες ομάδες που επιθυμούν να συντονικά υλοποιήσουν περιπτώσεις χρήσης AI αναλόγως με τους στόχους λειτουργίας και να αποκτήσουν εμπειρία δουλειάς με βιομηχανικές περιβάλλοντα συνδυώσεων.

Τελικός αποτέλεσμος του είναι να μπορούν:

• Να επιλέγουν και να περιορίζουν ρεαλιστικά περιπτώσεις χρήσης AI από λειτουργίες, ποιότητα ή εξυπηρέτηση.
• Να δουλεύουν συντονικά για το χαρακτήρα να αναπτύξουν λύσεις μηχανικής ανάλυσης.
• Να εμποδίζουν, καθαρίζουν και αναλύουν ποικίλες βιομηχανικές συνδυώσεις.
• Να επεξεργάστουν ένα καθαρό πρωτότυπο μιας λύσης AI-εξυπηρετημένη βάσει μίας επιλεγμένης περιπτώσεως χρήσης.

Σχέδιο του Κούρσου

• Διαλόγος και συζήτηση αναπτυγμένων.
• Εργασία-βάσει εργασίας τεχνικών εργασιών και προτύπου.
• Δραστήριες υλοποιήσεις σε ένα ζωντανό-πειραματικό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Κούρσου

• Για να αίτησε μια προσωποποιημένη καθοδήγηση για αυτό το ΚΟΥΡΣ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας να σχεδιάσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες της εφοδιαστικής αλυσίδας που επιθυμούν να δημιουργήσουν αποτελεσματικό έλεγχο και εποπτεία της εφοδιαστικής αλυσίδας τους, ειδικά όσον αφορά την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις παραλείψεις ασφαλείας που μπορούν να προκαλέσουν σημαντική ζημιά και διακοπή σε μια αλυσίδα εφοδιασμού.
• Αναλύστε ένα περίπλοκο πρόβλημα ασφάλειας σε διαχειρίσιμα και εφαρμόσιμα μέρη.
• Αντιμετωπίστε τα κοινά τρωτά σημεία της εφοδιαστικής αλυσίδας αναλύοντας τομείς υψηλού κινδύνου και συνεργαζόμενοι με τα ενδιαφερόμενα μέρη.
• Υιοθετήστε βέλτιστες πρακτικές για την εξασφάλιση μιας εφοδιαστικής αλυσίδας.
• Μειώστε ή εξαλείψτε αισθητά τους μεγαλύτερους κινδύνους για την εφοδιαστική αλυσίδα ενός οργανισμού.

Τα Ψηφιακά Δίδυμα είναι η εικονική αντιγραφή φυσικών συστημάτων που βελτιώνονται με τη χρήση δεδομένων πραγματικού χρόνου και επιβεβαιωμένης νοηματικής ευφυίας (AI).

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση ενός εκπαιδευτικού (online ή πρόσωπο με πρόσωπο) απευθύνεται σε επαγγελματίες με διάθεση σε μέτριο επίπεδο, που επιθυμούν να κατασκευάζουν, να εφαρμόζουν και να βελτιώνουν ψηφιακά δίδυμα μοντέλα χρησιμοποιώντας πραγματικά δεδομένα και εκ των οπών εξαγόμενες εντυπώσεις από AI.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να καταλάβουν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά μέρη των ψηφιακών δίδυμων.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία προσομοίωσης για το μοντέλο περίπλοκων συστημάτων και περιβάλλοντος.
• Να ταιριάζουν ροές δεδομένων πραγματικού χρόνου σε εικονικά μοντέλα.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές AI για προβλητική συμπεριφορά και ανίχνευση απώλειων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διάλεξη και συζήτηση με αναδρόμηση.
• Πολλές εκπαιδευτικές δραστηριότητες και πράξη.
• Εφαρμογή χειρονομίσεων σε επικεφαλής-λάβω με περιβάλλον.

Ευέξη προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Edge AI είναι η διάθεση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης εγκαταστασιακά σε υπολογιστές και μηχανές στα προθίβα του δικτύου, επιτρέποντας αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο με ελάχιστη καθυστέρηση.

Αυτή η διδασκαλία, η οποία πραγματοποιείται από μαθητεύτη (διαδικτύου ή στο εγχώριο), είναι προσανατολισμένη για επαγγελματίες επιπέδου υψηλότερων ανάγκων στα embedded και IoT, οι οποίοι επιθυμούν να διαθέσουν λογιστικά και συστήματα ρυθμιστικών με τεχνητή νοημοσύνη σε περιβάλλοντα παραγωγής, όπου η ταχύτητα, η αξιόπιστη λειτουργία και η λειτουργία άνευ σύνδεσης είναι ζωτικές.

Στο τέλος αυτής της διάχυσης, οι μετέπειτα συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• καταλήξουν στη δομή και τους πλεονεκτήματες των συστημάτων edge AI.
• δημιουργούν και βελτιώνουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για διάθεση σε embedded υπολογιστές.
• χρησιμοποιούν εργαλεία όπως TensorFlow Lite και OpenVINO για πράξεις με έλαχιστη καθυστέρηση.
• ενδομιγκώνουν τη δύναμη edge σε αισθητήρες, υποδοχείς και εργοστασιακά πρωτόκολλα.

Σχέδιο του Μαθήματος

• ενεργητική διάλεξη και συζήτηση.
• πολλά ασκήσεις και πρόβασμα.
• υλικοποίηση ενεργής-εγκατάστασης σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής του Διδακτικού Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μία προσωπικοποιημένη διάχυση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσουμε.

Η βιομηχανική υπερβολική επισκόπηση με την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μετατρέπει πώς οι κατασκευαστές και οι ομάδες QA εντοπίζουν δυσμόρφιες επιφανειών, επιβεβαιώνουν τη συμμόρφωση των μονάδων και αυτοματοποιούν διαδικασίες οπτικής ελέγχου.

Αυτός ο διδασκόμενος προσωπικά μάθητρος (online ή σε χώρο γενικής χρήσης) είναι κατευθυνόμενος σε ομάδες QA επιπέδου μεταξύ διαστήματος και πρωτοποριακό, αυτοματισμό εγκαταστάσεων για την ανάπτυξη και έγκαιρη υλοποίηση συστημάτων υπερβολικής επισκόπησης για την εντοπιση δυσμορφιών και έγκαιροι παρατηρητές χρησιμοποιώντας τεχνικές AI.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη σχεδιασμό και τις προσαρμογές βιομηχανικών συστημάτων υπερβολικής επισκόπησης.
• Σχεδιάζουν AI μοντέλα για την ανίχνευση δυσμορφιών χρησιμοποιώντας παικτικό μάθηση.
• Ενσωματώνουν ελέγχου περίστασης κατά πραγματεία αποδοχή με βιομηχανικά κάμερα ή συσκευές.
• Διαθέτουν και βελτιώνουν AI υποστήριξη ελέγχου για παραγωγικά περιβάλλον.

Φόρμα της Μάθησης

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολύ εργασίες και πράξεις.
• Εμπειρική υλοποίηση σε μια περιβάλλων live-lab.

Προτύπωση της εκπαιδευτικής Καθοδήγησης

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας για συζήτηση.

Αυτή η καθοδηγητική, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή χωρικά) απευθύνεται σε διευθυντές που επιθυμούν να ρυθμίσουν την προμήθεια της οργάνωσης (ενδο-και αντιμετώπιση με πελάτες, προμηθευτές, συμβατικοί κατασκευαστές, υπηρεσίες εφοδιασμού και άλλους συνεργάτες).

Αυτή η εκπαιδευτική πρόσφατη κατάρτιση (online ή παρεστία) απευθύνεται σε δυναμικούς χρήστες SAP που επιθυμούν να μάθουν τα δεξιότητες συμβουλευτικής για να εφαρμόσουν και να ρυθμίσουν το SAP FICO σε μια οργάνωση.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν το SAP FICO και τα σχετικά υπο-μόδυλους.
• Συλλέξουν επιχειρηματικές απαιτήσεις και να ορίσουν τη δομή μιας οργάνωσης.
• Ρυθμίσουν τα μόδυλους SAP FI και CO για να διαχειρίζονται τις λογιστικές συναλλαγές μέσα σε ένα οργανισμό.
• Βελτιώσουν τα προσδιοριστικά διαδικασίες μιας οργάνωσης και να ανακαλύψουν ευκαιρίες για τη βελτιστοποίηση της ροής εργασίας και μείωση των κόστων.

Αυτή η εκπαίδευση που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε τελικούς χρήστες χωρίς προηγούμενη εμπειρία με SAP και εστιάζει στην κατανόηση και λειτουργία των μονάδων Επεξεργασίας Παραγγελιών Πώλησης και Διαχείρισης Εφοδιασμού του SAP.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα βασικά χαρακτηριστικά δύο από τις πιο δημοφιλείς μονάδες του SAP: Επεξεργασία Παραγγελιών Πώλησης και Διαχείριση Εφοδιασμού.
• Χρησιμοποιήσουν το SAP για να ενοποιήσουν και να ρυθμίσουν τη διαδικασία παραγγελίας πώλησης.
• Κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τη μονάδα Διαχείρισης Εφοδιασμού του SAP στις λογιστικές διαδικασίες ενός οργανισμού.
• Δημιουργήσουν και να εξαγάγουν αναφορές που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την απόκτηση χρήσιμων ειδικών συμπερασμάτων πάνω στις λειτουργίες μιας εταιρείας.

Μορφή της Κατεύθυνσης

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εφαρμογή.
• Εργασία με χειρόνικη εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής της Κατεύθυνσης

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτή την κατεύθυνση, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Η ΔΕ (Διαχείριση Εφοδιασμού) αναφέρεται στον έλεγχο των δραστηριότητων που εμπλέκονται στη μεταφορά εμπορευμάτων και υλικών από τον προμηθευτή στον καταναλωτή.

Σε αυτή τη διδασκαλία με εγχειρίζουσα παρέμβαση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τα βασικά στοιχεία της ΔΕ όπως αυτά εφαρμόζονται στην αγορά της Κίνας. Αυτή η κατάρτιση απευθύνεται σε διευθυντές που επιθυμούν να μπουν στην κινεζική αγορά. Περιλαμβάνει μια σειρά συζητήσεων, μελετών περιπτώσεων και ασκήσεων για να βοηθήσει τους συμμετέχοντες να εξασφαλίσουν την πρακτική υλοποίηση και την άσκηση.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να καταλάβουν τη δυναμική της ΔΕ στην Κίνα από τη ΔΕ σε άλλες χώρες
• Να εξοφεληθούν από κινεζικές παιχνίδια του εφοδιασμού για να αναπτύξουν μια στρατηγική ΔΕ
• Να υλοποιήσουν μια ολοκληρωμένη προσέγγιση από την αρχή μέχρι το τέλος στη ΔΕ
• Να διαπραγματεύονται πάνω στην τιμή με τοπικούς προμηθευτές
• Να αναγνωρίσουν κλειδιά παγκόσμια εφοδιαζόμενα και άλλα παίκτες στην κινεζική αλυσίδα εφοδιασμού
• Να διεξάγουν λεπτομερή ανάλυση κοινών προβλημάτων εφοδιασμού στην Κίνα

Διευθυντής

• Διευθυντές Εφοδιασμού
• Πρόσωπα που εμπλέκονται στη διαδικασία ΔΕ

Τύπος του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και χειρονομία

Το Smart Robotics είναι η ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης σε ρομποτικά συστήματα για βελτιωμένη αίσθηση, λήψη αποφάσεων και αυτόνομη ελίξη.

Αυτή η διδασκαλία με οδηγό (online ή γραμμικά) στοχεύει σε προχωρημένους ρομποτικολόγους, ενσωματώτες συστήματος και ηγέτες αυτομάτου που επιθυμούν να εφαρμόσουν AI-χαλκονική αίσθηση, σχεδιασμό και ελίξη σε ρομποτικά περιβάλλοντα αυτοποίησης.

Μέχρι το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιεσθεί και εφαρμόσει τεχνητή νοημοσύνη για ρομποτική αίσθηση και συνδυασμό αισθητηρίων.
• Αναπτύξει λογισμικά προγραμμάτων για κοινή δουλειά ρομποτικών και βιομηχανικών ρομπότ.
• Εγκαθίστατε στρατηγικές ελήξεως με βάση την μάθηση για πραγματικό χρόνο λήψη αποφάσεων.
• Ενσωματώσει εξελιγμένα συστήματα ρομποτικής σε διαδικασίες κατασκευής προϊόντων.

Σχέδιο της Διδασκαλίας

• Διεξοδική μάθηση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εμπειρίες.
• Εφαρμογή με βάση πραγματικό χώρο-λαβωτή.

Προσαρμοσμένα Διδασκαλίας Επιλογές

• Για να αιτηθεί προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτή την ενότητα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση του καθηγητή (online ή onsite) απευθύνεται σε διαχειριστές προμηθειών και προσωπικό που επιθυμούν να υιοθετήσουν μια ποιοτική προσέγγιση στη διαχείριση των προμηθευτών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υιοθετήσουν μια πρωτοβουλική και συνεργατική προσέγγιση για τη βελτίωση της ποιότητας των προμηθευτών.
• Να ορίσουν και να επικοινωνήσουν σαφώς τις προδιαγραφές και απαιτήσεις της προμήθειας.
• Να μελετήσουν διάφορες Συστήματα Διαχείρισης Ποιότητας Προμηθευτών (QMS) και να εφαρμόσουν μια αναλυτική προσέγγιση για την επιλογή του κατάλληλου.
• Να χρησιμοποιούν ένα σύστημα QMS για να ελέγχουν, εξετάζουν και επιθεωρούν συνεχώς τις αλυσίδες προμήθειας.
• Να διασφαλίσουν ότι οι προμηθευτές παρέχουν τα πιο υψηλής ποιότητας επιπέδων προϊόντα και υπηρεσίες.