Quality
Excellence Series
หลักสูตรเพื่อความเป็นเลิศด้านคุณภาพ
RELIABILITY ENGINEERING
You may not know that reliability
engineering is, but when your automobile stops functioning
during your mission, youll clearly understand the concept
of unreliability and the high cost of unreliability.
This course covers such topics as recognizing and using the
proper probability distribution to model product times to
failure, the analysis of life data to determine the reliability
characteristics and to achieve reliability improvement of
a product, reliability testing for determining and demonstrating
a reliability value and design procedures that are necessary
to insure a reliable product.
OUTLINE
- Reliability mathematics and concepts
- Probability distributions
- Reliability testing
- Reliability allocation/prediction
WHO SHOULD ATTEND
Quality or reliability managers, quality or reliability
engineers, production engineers, design engineers and warranty
analysts with engineering functions. This course is designed
for practicing engineers; a familiarity with statistical concepts
and probability is helpful but not required.
วิศวกรรมความน่าเชื่อถือ
ท่านอาจจะยังไม่ทราบว่าวิศวกรรมความน่าเชื่อถือคืออะไร
แต่เมื่อรถยนต์ของท่านหยุดในขณะที่ท่านกำลังขับ ท่านจะเข้าใจแนวคิดความ(ไม่)น่าเชื่อถือและต้นทุนอันเกิดมาจากความไม่น่าเชื่อถือ
หลักสูตรที่ครอบคลุมตั้งแต่การใช้การกระจายความน่าจะเป็นที่ถูกต้อง
และรูปแบบของความบกพร่องจากระยะเวลาการใช้งานผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์อายุการใช้งานเพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์
เพื่อการปรับปรุงความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ การทอสอบความน่าเชื่อถือและการประเมินคุณค่าของความน่าเชื่อและขั้นตอนการออกแบบที่จำเป็นในการประกันคุณภาพของผลิตภัณฑ์
หัวข้อฝึกอบรม
- แนวคิดและหลักคณิตศาสตร์ของวิศวกรรมความน่าเชื่อถือ
- การกระจายความน่าจะเป็น
- การทดสอบความน่าเชื่อถือ
- การแบ่งและการพยากรณ์ทางด้านความน่าเชื่อถือ
ใครควรเข้าอบรมหลักสูตรนี้
ผู้จัดการ/วิศวกรฝ่ายคุณภาพหรือฝ่ายการประกันความน่าเชื่อถือ,
วิศวกรฝ่ายผลิต, วิศวกรฝ่ายออกแบบ และผู้ที่ทำงานด้านการวิเคราะห์การประกันคุณภาพ
หลักสูตรนี้ออกแบบสำหรับวิศวกรทั่วไปโดยไม่จำเป็นที่จะต้องมีพื้นฐานทางด้านสถิติมาก่อน
|
