Главная / Корпоративное обучение / Инженеры / Управление производством и проектами, энергетические службы / Основы инженерной аналитики для управления производством и проектами				
			
			Корпоративное обучение
		
	Основы инженерной аналитики для управления производством и проектами
Какие задачи будем решать:
																												•
									Изучение динамики процесса, оценка разброса и пригодности процесса
								•
									Сравнение и анализ работы нескольких смен, линий, бригад, партий сырья и т.п.
								•
									Расчет риска появления несоответствующей продукции. Прогнозирование уровня несоответствий
								•
									Визуализация статистической информации о процессах
								•
									Анализ выходов за границы спецификаций
								•
									Диагностика процесса и правила принятия решений на основе неполной информации
								•
									Выявление подтасовок, некорректных измерений, лабораторных ошибок и т.п.
								•
									Статистический анализ информации о химическом составе, механических, геометрических и других свойствах продукции
								•
									Анализ информации о времени ремонта, продолжительности операции, сроках выдержки и других временных характеристик
								Особенности обучения:
																												•
									Каждый участник обучения самостоятельно выполняет все практические примеры и упражнения в Excel
								•
									Все темы рассмотрены на практических примерах
								•
									Примеры подбираются с учетом отраслевой специфики обучаемых
								•
									Можно использовать свои данные
								•
									Раздаточный материал является справочником с набором пошаговых инструкций для самостоятельного проведения анализа
								•
									Особое внимание посвящается правилам выбора того или иного метода анализа
								Сложность: Базовый
				Продолжительность:
											2 дня/16 ак. часов
									Теория/практика:
											30/70
									
											MS Excel
											до 15 человек
									
																		Вы получите:
																								•
								Навыки анализа данных и решения перечисленных выше задач в Excel
							•
								Структурированные знания по диагностике процессов на основе объективных данных
							•
								Правила принятия обоснованных решений о процессе