CAD с Designcenter (ранее Siemens NX) и моделирование поверхностей с сертификатом Six Sigma Green Belt
По окончании курса вы сможете эффективно и точно создавать сложные 3D-конструкции с помощью Design Center (ранее Siemens NX). Вы приобретете глубокие знания в области создания моделей, моделирования сборок и составления чертежей, а также в области моделирования поверхностей, что позволит вам самостоятельно решать сложные задачи. Кроме того, ты научишься реализовывать более сложные проекты Six Sigma на предприятиях. Получив сертификат Six Sigma Green Belt, ты устойчиво повысишь свою эффективность в управлении проектами и сможешь профессионально руководить процессами оптимизации.
-
Тип степени: Сертификат «CAD с Designcenter (ранее Siemens NX) и поверхностное моделирование»
Сертификат «Six Sigma Green Belt» -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Six Sigma Green Belt -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 12 Недели
CAD с Designcenter (ранее Siemens NX) и моделирование поверхностей
Основы (около 2 дней)
Общие основы
Управление файлами, настройки
Пользовательский интерфейс
Системы координат в DesignCenter
Создание модели (около 6 дней)
Создание и редактирование эскизов
Управление эскизами
Формирование элементов: выдавливание, вращение, свайп, лофтинг, булевы операции
Связанные элементы
Изменения конструкции в модели
Выбор геометрически схожих элементов с помощью ИИ
Использование интеллектуальных вспомогательных функций при моделировании
Топологическая оптимизация и генеративные подходы к оптимизации деталей
Введение в конвергентное моделирование
Генеративный ИИ в процессе проектирования (около 2 дней)
Введение в ИИ в контексте САПР и проектирования
Возможности применения генеративного ИИ в процессе проектирования
Использование ИИ для помощи при появлении сообщений об ошибках и устранении неисправностей
Проектирование с использованием Design Center (около 4 дней)
Синхронное проектирование
Обновления на основе параметров
Design-Logic, работа с выражениями
Геометрия эскизов в среде Sketch
Работа со слоями и категориями слоев
Создание семейств деталей/проектирование вариантов
Библиотека повторного использования, создание собственной библиотеки
Проектирование из листового металла (около 1 дня)
Моделирование в среде листового металла и моделей
Сборка и совместная работа (около 5 дней)
Создание сборок и параметров загрузки
Управление ограничениями
Концепция главной модели
Расположение компонентов в сборке
Использование навигатора сборок
Встроенные проверки на столкновения и анализ допусков, использование правил и протоколов проверок
Совместная работа и обмен данными в процессе проектирования
Создание чертежей (около 5 дней)
Создание и редактирование чертежных листов
Чертеж отдельной детали
Чертежи сборок
Создание и расширение библиотек символов
Модельно-ориентированное определение (MBD)
Информация о продукте и производстве (PMI)
Автоматизация и интеграция с API (около 2 дней)
Создание и использование макросов и журналов
Автоматизация процессов проверки и моделирования
Введение в автоматизацию с помощью NX Open
Моделирование поверхностей (около 3 дней)
Элементы привязки, кривые свободной формы и растровые изображения
Создание и редактирование поверхностей
Переходы и поверхности произвольной формы
Проверка и оптимизация геометрии поверхностей
Пример применения: аддитивное производство
Работа над проектом (около 10 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Управление качеством — «Шесть сигм: зелёный пояс»
Введение в Six Sigma (около 1 дня)
Что такое «Шесть сигм»? История, философия и стратегия
Этапы проекта DMAIC, цели и роли
Six Sigma в контексте Lean, управления качеством и операционного совершенства
Гибридное управление проектами с использованием DMAIC для проектов в области искусственного интеллекта
Управление проектами с использованием ИИ (около 1 дня)
Основы искусственного интеллекта
Области применения в рамках методологии DMAIC, ограничения и риски
Основы работы с данными и промптами, контекст и критерии качества
Управление, безопасность, Закон ЕС об ИИ и Общий регламент по защите данных (GDPR)
Панель управления ИИ, обобщение информации и контрольные точки качества
Define — Определение (около 3 дней)
Идентификация проекта, стратегическая значимость и дерево факторов, влияющих на показатели
Разграничение с KVP и PUL (проблема, причина и решение)
Краткое описание проекта: описание проблемы и определение целей по принципу SMART
Входные и выходные рамки, а также проверка полноты с использованием ИИ
LIPOK и «Голос клиента» (VoC)
Диаграмма аффинности и модель Кано
Преобразование VoC в CTQ, спецификации и критерии приемлемости
Анализ с использованием ИИ и экспертная валидация требований клиентов
Экономическая эффективность: ROI, TCO и качественные преимущества
Анализ заинтересованных сторон и планирование проектов с использованием ИИ
Анализ рисков и превентивные меры
Управление изменениями и мотивация к изменениям
Коммуникационная стратегия, «элеваторный питч» и история преобразований с использованием ИИ
Этап «Quality Gate Review» — «Определение»
Измерение (около 3,5 дней)
Математическая модель процесса и цепочка «причина-следствие» для CTQ
Анализ факторов влияния с использованием методов Исикавы и KSR, а также матрица показателей, основанная на искусственном интеллекте
Типы данных и шкалы измерения
Операционное определение, методы сбора данных и стратегия выборки
План сбора данных и управление с помощью панели мониторинга на базе ИИ
Анализ системы измерения: систематическая погрешность, повторяемость, воспроизводимость и Gage R&R
Качество данных, проверки правдоподобности и очистка данных с помощью ИИ
Визуализация данных, статистические показатели, а также способность оборудования и процессов
Интерпретация результатов измерений с помощью ИИ и проверка показателей качества (Quality Gate Review Measure)
Анализ (около 3,5 дней)
Процессные и информационные потоки, а также анализ создания добавленной стоимости
Анализ потока создания ценности, диаграмма «спагетти», TIMWOODS и Макигами
Разграничение симптома, проблемы и причины
Анализ «причина-следствие» и анализ Парето, а также кластеризация кодов ошибок с использованием ИИ
Формулировка гипотез и ИИ в качестве «спарринг-партнера»
Планирование экспериментов и проверка факторов влияния с помощью ИИ
Корреляционный и регрессионный анализ, а также статистические проверки гипотез и сравнения групп
Матрица доказательств на основе ИИ и FMEA
Анализ и проверка на этапе контроля качества
Improve — инновационное совершенствование (около 3 дней)
Техники креативности и разработка решений с использованием искусственного интеллекта
Принципы «бережливого» подхода к решению задач, а также технические и организационные меры
Подходы к решению задач с использованием генеративного ИИ, автоматизации и робототехники
Нормативные и организационные требования к использованию ИИ
Оценка рисков, связанных с ИИ, а также анализ осуществимости и степени зрелости
Оценка решений
Оценка приемлемости и соотношения затрат и выгод
План внедрения и пилотные проекты с критериями успеха и приемки
Итеративный подход к пилотным проектам в области ИИ и проверке качества (Quality Gate Review) Improve
Контроль — управление и устойчивое внедрение (около 2 дней)
Запуск в эксплуатацию, стабилизация процессов и сопровождение этапа запуска
Стандартные операционные процедуры и план контроллинга
Ключевые показатели эффективности (KPI), статистический контроль процессов, контрольные карты и меры реагирования
Сбалансированная система показателей и мониторинг на основе искусственного интеллекта
Концепция аудита
Завершение проекта, передача и документация на основе ИИ
Контроль качества на этапе «Quality Gate»
Проектная работа, подготовка к экзамену и итоговый экзамен (около 3 дней)
Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.
По завершении этого курса вы сможете эффективно и точно создавать сложные 3D-конструкции с помощью DesignCenter. Вы приобретёте глубокие знания в области параметрического и синхронного моделирования, разработки сборок, создания технических чертежей, а также моделирования поверхностей для геометрии свободной формы. Кроме того, вы познакомитесь с современными функциями искусственного интеллекта, предназначенными для поддержки, автоматизации и проверки процессов проектирования. Знания в области конвергентного моделирования, определения на основе модели (Model-Based Definition) и информации о производстве изделия (Product Manufacturing Information) дополнят ваш профиль компетенций.
Кроме того, по окончании курса ты сможешь самостоятельно и успешно реализовывать проекты «Шесть сигм» в соответствии с ISO 13053-1 и методологией DMAIC. Вы уверенно применяете специальные инструменты и методы анализа процессов и данных, выводите меры по улучшению на основе данных и повсеместно используете искусственный интеллект в качестве методологической поддержки. Вы организуете обзоры «Quality Gate» в соответствии с методологией DMAIC и разрабатываете информационные панели на базе искусственного интеллекта для управления проектами, контроля качества и поддержки принятия решений.
Курс предназначен для людей с инженерной степенью и опытом работы в области дизайна, дизайнеров изделий, техников, технических чертежников из области машиностроения или электротехники, а также специалистов из других отраслей с соответствующим профессиональным опытом.
Растущая роль Designcenter (ранее Siemens NX) в производстве автомобильных кузовов, а также в машиностроении и судостроении открывает перед тобой множество новых возможностей для трудоустройства.
Став руководителем проекта "Шесть сигм", вы также повысите свой профессиональный уровень во всех отраслях.
Ваш значимый сертификат дает подробное представление о приобретенных вами квалификациях и улучшает ваши карьерные перспективы.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .