Variability is a fact of life in manufacturing environments, impacting product quality and yield. Through this course, students will learn why performing advanced analysis of manufacturing processes is integral for diagnosing and correcting operational flaws in order to improve yields and reduce costs. Gain insights into the best ways to collect, prepare and analyze data, as well as computational platforms that can be leveraged to collect and process data over sustained periods of time. Become better prepared to participate as a member of an advanced analysis team and share valuable inputs on effective implementation. Main concepts of this course will be delivered through lectures, readings, discussions and various videos. This is the fourth course in the Digital Manufacturing & Design Technology specialization that explores the many facets of manufacturing’s “Fourth Revolution,” aka Industry 4.0, and features a culminating project involving creation of a roadmap to achieve a self-established DMD-related professional goal. To learn more about the Digital Manufacturing and Design Technology specialization, please watch the overview video by copying and pasting the following link into your web browser: https://youtu.be/wETK1O9c-CA
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Digital Manufacturing & Design Technology
Advanced Manufacturing Process Analysis
von
- Operations Analysts
- Engineers
- Product Managers
- Project Managers
- Data Scientists
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Introduction to Advanced Manufacturing Process Analysis
The purpose of this module is to introduce the concept of advanced analysis in improvement of manufacturing processes. Also, this module will help you to understand the difference between discrete manufacturing and continuous manufacturing.
Data Collection
Storing big data is quite different from handling traditional data. This difference is explained in this module. The purpose of this module is to introduce various steps involved in data analysis. Data Collection, Data Storage, Data Organization and Data Pre-processing concepts are explained.
Data Analysis: Computational Techniques and Platforms
The purpose of this module is to introduce various techniques used in advanced analysis, like Determination of Significant Variables/Factors, Data Visualization, and Anomaly Detection. Also, this module will introduce various computational platforms (HPC, Cloud computing techniques) that exist for carrying out advanced analysis.
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Top-Bewertungen von Advanced Manufacturing Process Analysis
Thank you for the training course. This course will be very helpful in analyzing & improving stamping process in Press shop, that will help us to deliver superior quality product to our customer.
This 4 week course of Advance Manufacturing Process Analysis is wonderful and recommendable to all. Content is very good and easy to understand. It helps in my current role as well.
Dozent
Rahul Rai
Associate ProfessorÜber University at Buffalo
Über The State University of New York
Über den Spezialisierung Digital Manufacturing & Design Technology
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
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