Διαδίκτυος Automotive Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε πραγματικό χρόνο σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να διερευνήσουν τα ηθικά διλήμματα και τα νομικά πλαίσια που αφορούν τα αυτόνομα οχήματα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• να κατανοούν τις ηθικές προεκτάσεις της λήψης αποφάσεων βασισμένης σε τεχνητή νοημοσύνη στα αυτόνομα οχήματα.
• να αναλύουν τα παγκόσμια νομικά πλαίσια και τις πολιτικές που ρυθμίζουν τα αυτοκινούμενα αυτοκίνητα.
• να εξετάζουν την ευθύνη και τη λογοδοσία σε περίπτωση ατυχημάτων αυτόνομων οχημάτων.
• να αξιολογούν την ισορροπία μεταξύ καινοτομίας και δημόσιας ασφάλειας στους νόμους για την αυτόνομη οδήγηση.
• να συζητούν περιπτωσιολογικές μελέτες από τον πραγματικό κόσμο που περιλαμβάνουν ηθικά διλήμματα και νομικές διαμάχες.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες και ενθουσιώδεις αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις έννοιες, τεχνολογίες και εφαρμογές των αυτόνομων οχημάτων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τα βασικά στοιχεία και τις αρχές λειτουργίας των αυτόνομων οχημάτων.
• Διερευνούν τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης, των αισθητήρων και της επεξεργασίας δεδομένων σε πραγματικό χρόνο στα συστήματα αυτο-οδήγησης.
• Αναλύουν τα διαφορετικά επίπεδα αυτονομίας οχημάτων και τις πραγματικές εφαρμογές τους.
• Εξετάζουν τις ηθικές, νομικές και κανονιστικές πτυχές της αυτόνομης κινητικότητας.
• Αποκτούν πρακτική εμπειρία με προσομοιώσεις αυτόνομων οχημάτων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή επιτόπια) απευθύνεται σε μηχανικούς δικτύων μέσου επιπέδου και προγραμματιστές IoT αυτοκινητοβιομηχανίας που επιθυμούν να κατανοήσουν και να υλοποιήσουν τεχνολογίες επικοινωνίας V2X για αυτόνομα οχήματα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις θεμελιώδεις έννοιες της επικοινωνίας V2X.
• Αναλύουν τα μοντέλα επικοινωνίας V2V, V2I, V2P και V2N.
• Υλοποιούν πρωτόκολλα V2X όπως τα DSRC και C-V2X.
• Αναπτύσσουν προσομοιώσεις για περιβάλλοντα συνδεδεμένων οχημάτων.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις κυβερνοασφάλειας και ιδιωτικότητας σε δίκτυα V2X.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε μηχανικούς μεσαίου επιπέδου, επαγγελματίες της αυτοκινητοβιομηχανίας και ειδικούς IoT που επιθυμούν να κατανοήσουν τον ρόλο των αισθητήρων στα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, καλύπτοντας τεχνικές LiDAR, ραντάρ, κάμερες και σύντηξης αισθητήρων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τους διαφορετικούς τύπους αισθητήρων που χρησιμοποιούνται στα αυτόνομα οχήματα.
• Αναλύσουν δεδομένα αισθητήρων για αντίληψη και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόσουν τεχνικές σύντηξης αισθητήρων για βελτίωση της ακρίβειας και της ασφάλειας του οχήματος.
• Βελτιστοποιήσουν την τοποθέτηση και βαθμονόμηση αισθητήρων για βελτιωμένη απόδοση αυτόνομης οδήγησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στην Ελλάδα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου μηχανικούς ασφαλείας και επαγγελματίες ασφάλειας αυτοκινήτων που επιθυμούν να αναπτύξουν ολοκληρωμένες στρατηγικές ασφάλειας για αυτόνομα οχήματα, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης κινδύνων, των αξιολογήσεων λειτουργικής ασφάλειας και της συμμόρφωσης με διεθνή πρότυπα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να αναγνωρίζουν και να αξιολογούν κινδύνους ασφαλείας που σχετίζονται με συστήματα αυτόνομης οδήγησης.
• Να διεξάγουν ανάλυση κινδύνων και εκτίμηση κινδύνου χρησιμοποιώντας βιομηχανικά πρότυπα.
• Να εφαρμόζουν μεθόδους επικύρωσης και επαλήθευσης ασφάλειας για συστήματα AV.
• Να εφαρμόζουν πρότυπα λειτουργικής ασφάλειας, όπως το ISO 26262 και το SOTIF.
• Να αναπτύσσουν στρατηγικές μετριασμού κινδύνου για προκλήσεις ασφάλειας των AV.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου ειδικούς σύντηξης αισθητήρων και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αναπτύξουν αλγόριθμους σύντηξης πολλαπλών αισθητήρων και να βελτιστοποιήσουν την πλοήγηση σε πραγματικό χρόνο σε αυτόνομα συστήματα.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές και τις προκλήσεις της σύντηξης δεδομένων πολλαπλών αισθητήρων.
• Να υλοποιούν αλγόριθμους σύντηξης αισθητήρων για πλοήγηση σε πραγματικό χρόνο σε αυτόνομα συστήματα.
• Να ενσωματώνουν δεδομένα από LiDAR, κάμερες και RADAR για ενίσχυση της αντίληψης.
• Να αναλύουν και να αξιολογούν την απόδοση του συστήματος σύντηξης υπό διάφορες συνθήκες.
• Να αναπτύσσουν πρακτικές λύσεις για τη μείωση του θορύβου των αισθητήρων και την ευθυγράμμιση δεδομένων.

Το AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) είναι μια παγκόσμια συνεργασία ανάπτυξης κατασκευαστών αυτοκινήτων, προμηθευτών και εργαλειοκατασκευαστών που τυποποιεί την αρχιτεκτονική λογισμικού για τις ηλεκτρονικές μονάδες ελέγχου (ECU) των αυτοκινήτων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού αυτοκινήτων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να αναπτύξουν και να ενσωματώσουν λογισμικό χρησιμοποιώντας τις πλατφόρμες AUTOSAR Classic και Adaptive με έμφαση στα ADAS (Προηγμένα Συστήματα Υποβοήθησης Οδηγού).

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις αρχιτεκτονικές AUTOSAR Classic και Adaptive και τις βασικές διαφορές τους.
• Να αναπτύσσουν και να διαμορφώνουν εξαρτήματα λογισμικού αυτοκινήτου χρησιμοποιώντας εργαλεία συμβατά με το AUTOSAR.
• Να ενσωματώνουν και να δοκιμάζουν εξαρτήματα λογισμικού ADAS σε περιβάλλοντα AUTOSAR Adaptive.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές στην ασφάλεια, την κυβερνοασφάλεια και τη βελτιστοποίηση απόδοσης για συστήματα αυτοκινήτων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση με εργαλεία AUTOSAR προτύπου βιομηχανίας.
• Μάθηση βασισμένη σε έργα και προσομοίωση περιπτώσεων χρήσης αυτοκινήτου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το διευθετήσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε ζωντανή παρουσία Ελλάδα (διαδικτυακή ή σε φυσική τάξη) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικούς υπολογιστικής όρασης που επιθυμούν να δημιουργήσουν ισχυρά συστήματα όρασης για εφαρμογές αυτόνομης οδήγησης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις θεμελιώδεις έννοιες της υπολογιστικής όρασης στα αυτόνομα οχήματα.
• Να υλοποιούν αλγορίθμους για ανίχνευση αντικειμένων, ανίχνευση λωρίδων κυκλοφορίας και σημασιολογική κατάτμηση.
• Να ενσωματώνουν συστήματα όρασης με άλλα υποσυστήματα του αυτόνομου οχήματος.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές βαθιάς μάθησης για προηγμένες εργασίες αντίληψης.
• Να αξιολογούν την απόδοση των μοντέλων υπολογιστικής όρασης σε πραγματικά σενάρια.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς αυτοκινήτων και τεχνικούς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτική εμπειρία στη δοκιμή, την προσομοίωση και τη διάγνωση μονάδων ECU χρησιμοποιώντας εργαλεία Vector όπως το CANoe και το CANape.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τον ρόλο και τη λειτουργία των μονάδων ECU στα συστήματα αυτοκινήτων.
• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν εργαλεία Vector όπως το CANoe και το CANape.
• Να προσομοιώνουν και να ελέγχουν την επικοινωνία ECU σε δίκτυα CAN και LIN.
• Να αναλύουν δεδομένα και να πραγματοποιούν διαγνώσεις σε μονάδες ECU.
• Να δημιουργούν περιπτώσεις δοκιμών και να αυτοματοποιούν τις ροές εργασίας δοκιμών.
• Να βαθμονομούν και να βελτιστοποιούν μονάδες ECU με πρακτικές προσεγγίσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ρομποτικής και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να υλοποιήσουν εξελιγμένους αλγορίθμους σχεδιασμού διαδρομών για να βελτιώσουν τις επιδόσεις των αυτόνομων οχημάτων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τα θεωρητικά θεμέλια των προηγμένων αλγορίθμων σχεδιασμού διαδρομών.
• Να υλοποιούν αλγορίθμους όπως οι RRT*, A* και D* για πλοήγηση σε πραγματικό χρόνο.
• Να βελτιστοποιούν τον σχεδιασμό διαδρομών για αποφυγή εμποδίων και δυναμικά περιβάλλοντα.
• Να ενσωματώνουν αλγορίθμους σχεδιασμού διαδρομών με δεδομένα αισθητήρων για αυξημένη ακρίβεια.
• Να αξιολογούν την απόδοση διαφόρων αλγορίθμων σε πρακτικά σενάρια.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς αυτοκινήτων και προγραμματιστές ενσωματωμένων συστημάτων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις θεωρητικές πτυχές των ECU, εστιάζοντας στα εργαλεία και τις μεθοδολογίες που βασίζονται στο Vector και χρησιμοποιούνται στον σχεδιασμό και την ανάπτυξη αυτοκινήτων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις λειτουργίες των ECU στα σύγχρονα οχήματα.
• Αναλύσουν τα πρωτόκολλα επικοινωνίας που χρησιμοποιούνται στην ανάπτυξη ECU.
• Εξερευνήσουν τα εργαλεία που βασίζονται στο Vector και τις θεωρητικές εφαρμογές τους.
• Εφαρμόσουν τις αρχές ανάπτυξης βάσει μοντέλων στον σχεδιασμό ECU.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδηγούμενη μάθηση σε <τοποθεσία> (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση των αρχιτεκτονικών των συστημάτων κίνησης ηλεκτρικών οχημάτων, της χημείας των μπαταριών, των συστημάτων διαχείρισης μπαταρίας (BMS) και των παραγόντων που επηρεάζουν την ενεργειακή απόδοση στα ηλεκτρικά οχήματα.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τη δομή και τη λειτουργία των συστημάτων κίνησης ηλεκτρικών οχημάτων.
• Αναλύουν διαφορετικές χημείες μπαταριών και τις εφαρμογές τους στα ηλεκτρικά οχήματα.
• Εφαρμόζουν τεχνικές διαχείρισης μπαταρίας για τη βελτίωση της απόδοσης και της ασφάλειας.
• Αξιολογούν την ενεργειακή απόδοση σε διάφορες διαμορφώσεις ηλεκτρικών οχημάτων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου επιστήμονες δεδομένων, ειδικούς στην τεχνητή νοημοσύνη και προγραμματιστές AI στον τομέα της αυτοκινητοβιομηχανίας που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να εκπαιδεύσουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα AI για εφαρμογές αυτόνομης οδήγησης.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές της τεχνητής νοημοσύνης και της βαθιάς μάθησης στο πλαίσιο των αυτόνομων οχημάτων.
• Να υλοποιούν τεχνικές υπολογιστικής όρασης για ανίχνευση αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο και παρακολούθηση λωρίδας.
• Να χρησιμοποιούν την ενισχυτική μάθηση για τη λήψη αποφάσεων σε συστήματα αυτοοδηγούμενων οχημάτων.
• Να ενσωματώνουν τεχνικές σύντηξης αισθητήρων για βελτιωμένη αντίληψη και πλοήγηση.
• Να κατασκευάζουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για την πρόβλεψη και ανάλυση σεναρίων οδήγησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε αρχάριους μηχανικούς ποιότητας που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν τα Quality Core Tools για να διασφαλίζουν την ποιότητα των προϊόντων στη βιομηχανία παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τη σημασία και την ενοποίηση των Quality Core Tools.
• Να κυριαρχούν τις έννοιες και την εφαρμογή των διαδικασιών APQP για τη διευκόλυνση αποτελεσματικού σχεδιασμού ποιότητας προϊόντων.
• Να εντοπίζουν πιθανές αστοχίες σε προϊόντα και διαδικασίες, να κατανοούν τον αντίκτυπό τους στην ποιότητα των προϊόντων και να εφαρμόζουν ενέργειες για τον μετριασμό των κινδύνων.
• Να χρησιμοποιούν στατιστικές μεθόδους για την παρακολούθηση και τον έλεγχο των διαδικασιών παραγωγής, διασφαλίζοντας την ποιότητα των προϊόντων και την αποτελεσματικότητα των διαδικασιών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση από εκπαιδευτή στην Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες ποιοτικού ελέγχου αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά του Στατιστικού Ελέγχου Διεργασιών (SPC) και να τον εφαρμόσουν σε πραγματικά σενάρια.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τα βασικά του Στατιστικού Ελέγχου Διεργασιών (SPC).
• Χρησιμοποιούν βασικά εργαλεία SPC, όπως διαγράμματα ελέγχου, ιστογράμματα, διαγράμματα Pareto και διαγράμματα διασποράς, για την παρακολούθηση της απόδοσης των διεργασιών.
• Δημιουργούν και ερμηνεύουν διάφορους τύπους διαγραμμάτων ελέγχου για μεταβλητά και χαρακτηριστικά δεδομένα, προκειμένου να εντοπίζουν και να αναλύουν τις διακυμάνσεις των διεργασιών.
• Υπολογίζουν και ερμηνεύουν δείκτες ικανότητας διεργασιών.

Αυτό το μάθημα καλύπτει την Τεχνητή Νοημοσύνη (με έμφαση στη Μηχανική Μάθηση και τη Βαθιά Μάθηση) στην Αυτοκινητοβιομηχανία. Βοηθά στον προσδιορισμό του ποια τεχνολογία μπορεί (δυνητικά) να χρησιμοποιηθεί σε διάφορες καταστάσεις στο αυτοκίνητο: από την απλή αυτοματοποίηση και την αναγνώριση εικόνων έως την αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

Το εργαστήριο "Automotive SPICE (A-SPICE) - Εισαγωγή" επικεντρώνεται σε μια επισκόπηση του μοντέλου αξιολόγησης διεργασιών Automotive SPICE, συζητώντας τη δομή, την ταξινόμηση και τις ερμηνευτικές κατευθυντήριες γραμμές. Οι συμμετέχοντες αποκτούν τις δεξιότητες για την κατανόηση της διαδικασίας αξιολόγησης από την πλευρά των διαχειριστών έργων και των ενδιαφερομένων μερών. Το μάθημα καλύπτει τη σημασία του ASPICE στην αγορά, τη συμμόρφωση, διάφορες ομάδες διεργασιών και επίπεδα ASPICE μέσω παραδειγμάτων πραγματικών υλοποιήσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην Ελλάδα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να προστατεύσουν τα συνδεδεμένα οχήματα από κυβερνοεπιθέσεις.

Μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόζουν κυβερνοασφάλεια σε συστήματα αυτοκινήτων.
• Επιλέγουν τις καταλληλότερες τεχνολογίες, εργαλεία και προσεγγίσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται κυρίως σε μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Autosar για τον σχεδιασμό εξαρτημάτων αυτοκινήτου.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Autosar.
• Δημιουργήσουν μια ροή εργασίας.
• Πλοηγηθούν ομαλά στο περιβάλλον Autosar.
• Εργαστούν αποτελεσματικά.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προγραμματιστές ενσωματωμένου λογισμικού μεσαίου επιπέδου και μηχανικούς αυτοκινήτων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την AUTOSAR Classic Platform για την ανάπτυξη, ενσωμάτωση και δοκιμή τυποποιημένων στοιχείων λογισμικού για ηλεκτρονικές μονάδες ελέγχου (ECU).

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Να εγκαθιστούν και να διαμορφώνουν εργαλεία ανάπτυξης AUTOSAR (π.χ., DaVinci Developer, EB Tresos ή ETAS ISOLAR-A/B).

Να κατανοούν την πολυεπίπεδη αρχιτεκτονική AUTOSAR και τις βασικές μονάδες λογισμικού (BSW).

Να σχεδιάζουν και να υλοποιούν το λειτουργικό σύστημα AUTOSAR και τη στοίβα επικοινωνίας (COM stack).

Να χρησιμοποιούν το CANoe ή παρόμοια εργαλεία για προσομοίωση, δοκιμή και διαγνωστικά σε περιβάλλον AUTOSAR.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή επιτόπου), απευθύνεται σε προγραμματιστές ενσωματωμένου λογισμικού μεσαίου επιπέδου ή μηχανικούς αυτοκινήτων που επιθυμούν να κατανοήσουν και να παραμετροποιήσουν το λειτουργικό σύστημα AUTOSAR (βασισμένο στο OSEK/VDX) και τη στοίβα COM ώστε να επιτρέψουν αξιόπιστο προγραμματισμό εργασιών και επικοινωνία σε ηλεκτρονικές μονάδες ελέγχου αυτοκινήτων (ECU).

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

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική του λειτουργικού συστήματος AUTOSAR και τις πολιτικές χρονοπρογραμματισμού
• Υλοποιούν και διαχειρίζονται εργασίες, γεγονότα, συναγερμούς και μετρητές
• Περιγράφουν και παραμετροποιούν τα επίπεδα της στοίβας COM, συμπεριλαμβανομένου του PDUR και των υπηρεσιών επικοινωνίας
• Εξηγούν τις στοίβες πρωτοκόλλων (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) και πώς το AUTOSAR διασυνδέεται με αυτά
• Παραμετροποιούν τις μονάδες OS και COM χρησιμοποιώντας εργαλεία της βιομηχανίας (Vector DaVinci ή ETAS ISOLAR)
• Προσομοιώνουν και επικυρώνουν τη ροή εργασιών και επικοινωνίας σε ένα ECU βασισμένο σε AUTOSAR

Τα Βασικά Εργαλεία Ποιότητας είναι ένα πρακτικό πρόγραμμα με καθοδήγηση από εισηγητή, το οποίο παρέχει στους συμμετέχοντες μια εις βάθος κατανόηση των πέντε βασικών μεθοδολογιών ποιότητας που χρησιμοποιούνται καθ' όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής ενός προϊόντος στην αυτοκινητοβιομηχανία. Το πρόγραμμα εστιάζει στην πρακτική εφαρμογή του Προηγμένου Σχεδιασμού Ποιότητας Προϊόντος (APQP), της Διαδικασίας Έγκρισης Εξαρτήματος Παραγωγής (PPAP), της Ανάλυσης Τρόπων Αστοχίας και Επιπτώσεων (FMEA), του Στατιστικού Ελέγχου Διεργασιών (SPC) και της Ανάλυσης Συστημάτων Μέτρησης (MSA), επιτρέποντας στους συμμετέχοντες να εφαρμόζουν αποτελεσματικά αυτές τις μεθοδολογίες σε περιβάλλοντα ποιότητας και έργων.

Σχεδιασμένο για μηχανικούς που διαθέτουν ήδη βασικές γνώσεις των Βασικών Εργαλείων, αυτό το πρόγραμμα ενισχύει τις βέλτιστες πρακτικές, εξηγεί τις σχέσεις μεταξύ των επιμέρους μεθοδολογιών και αναπτύσσει τις πρακτικές δεξιότητες που απαιτούνται για τη χρήση τους με σιγουριά στην καθημερινή εργασία. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στα APQP, PPAP και Process FMEA, ενώ τα SPC και MSA εξετάζονται από την οπτική γωνία της πρακτικής εφαρμογής.

Το πρόγραμμα παρέχει επίσης στους συμμετέχοντες τις γνώσεις που απαιτούνται για να καλύψουν την προαπαιτούμενη εκπαίδευση στα Βασικά Εργαλεία για την επακόλουθη εκπαίδευση Επιθεωρητή Διεργασιών VDA 6.3, διατηρώντας παράλληλα μια ισχυρή εστίαση στην πρακτική βιομηχανική εφαρμογή.

Κοινό-Στόχος

Αυτό το πρόγραμμα απευθύνεται σε:

• Μηχανικούς Ποιότητας

• Μηχανικούς Έργων

• Μηχανικούς Ποιότητας Προμηθευτών

• Μηχανικούς Παραγωγής

• Μηχανικούς Διεργασιών

• Ειδικούς Ποιότητας που εμπλέκονται στην ανάπτυξη προϊόντος και διεργασίας

• Επαγγελματίες που προετοιμάζονται για την εκπαίδευση Επιθεωρητή Διεργασιών VDA 6.3

Μαθησιακά Αποτελέσματα

Με την ολοκλήρωση αυτού του προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγούν τον σκοπό και τη σχέση μεταξύ των πέντε Βασικών Εργαλείων Ποιότητας της AIAG.

• Εφαρμόζουν τη μεθοδολογία APQP σε όλο τον κύκλο ζωής ανάπτυξης προϊόντος.

• Προετοιμάζουν και ελέγχουν την τεκμηρίωση και τα πακέτα υποβολής PPAP.

• Αναπτύσσουν και αξιολογούν το Process FMEA χρησιμοποιώντας τη μεθοδολογία AIAG-VDA.

• Εφαρμόζουν Σχέδια Ελέγχου ως μέρος της διαχείρισης ποιότητας διεργασιών.

• Ερμηνεύουν διαγράμματα SPC και αξιολογούν τη σταθερότητα και την ικανότητα της διεργασίας.

• Αξιολογούν συστήματα μέτρησης χρησιμοποιώντας τεχνικές MSA.

• Εντοπίζουν συνήθη λάθη εφαρμογής και εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές του κλάδου.

• Ενσωματώνουν τα Βασικά Εργαλεία στις καθημερινές δραστηριότητες ποιότητας και διαχείρισης έργων.

• Επιδεικνύουν το επίπεδο γνώσεων στα Βασικά Εργαλεία που αναμένεται πριν από την παρακολούθηση της εκπαίδευσης Επιθεωρητή Διεργασιών VDA 6.3.