Proje Yöneticisi Elektromobilite

Elektromobiliteye giriş (yaklaşık 1 gün)

İçten yanmalı motorlara kıyasla enerji verimliliği

Mobilite geçişinin etkileri

E-mobilite potansiyeli ve önyargıları

Mevcut pazar durumu

Elektrikli aracın temelleri (yaklaşık 2 gün)

Elektrikli araçlar, hibrit ve plug-in hibrit araçlar, elektrikli kargo araçları

Elektrikli araçların tasarımı ve işlevselliği

Sürüş ve elektrikli mobilite konseptleri

Enerji ve depolama teknolojisi

Şebeke entegrasyonu (akıllı şarj, araçtan şebekeye)

Elektrikli aktarma organları (yaklaşık 3 gün)

Elektrik motorlarının temelleri: Gereksinimler, tipler (doğru akım, üç fazlı akım, sabit mıknatıs, indüksiyon)

Elektrikli araçlarda çalışma

Elektrikli otomobil sürüşleri için hesaplama ilkeleri

Batarya teknolojileri (tipler, kapasiteler, hizmet ömrü, batarya yönetimi, güvenlik hususları, hammadde sorunları, geri dönüşüm stratejileri)

İş sürecinde yapay zeka (AI) (yaklaşık 0,5 gün)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

Otomotiv mühendisliği iş sürecindeki uygulamalar

Elektrikli araçlar için güç elektroniği (yaklaşık 2,5 gün)

Uygulama alanları ve gereksinimler (invertörler, DC/DC dönüştürücüler)

Bileşenler (SiC, GaN yarı iletkenler, IGBT'ler)

Ölçüm ekipmanı ve test prosedürleri

Temel yapılar ve

Devre topolojileri ve kontrol kavramları

Elektromanyetik uyumluluk (EMC)

Otomotiv için fonksiyonel güvenlik (yaklaşık 1 gün)

Mevcut mevzuat ve standartlar (ISO 26262)

Araç yapımında güvenlik yaşam döngüsü

Güvenlikle ilgili işlevler ve bunların planlanması

Farklı rollerde güvenlik kavramlarının geliştirilmesi

Şarj ve şarj altyapısı (yaklaşık 2 gün)

Şarj oranı, şarj modları, şarj süreleri, şarj yerleri

Endüktif şarj ve hızlı şarj (örn. CCS)

Şebeke entegrasyonu: elektrik şebekeleri, yük yönetimi, şebeke tarafı gereksinimleri

Almanya'da şarj altyapısının mevcut durumu

Kârlılık ve iş modelleri (örneğin sabit ücretlendirme, paylaşım)

Elektrikli araçların menzili ve tüketimi (yaklaşık 1 gün)

Fiziksel temeller (enerji tüketimi, verimlilik)

Sürüş döngüsü yöntemleri: NEDC, WLTP, gerçek tüketim

Tüketim ve menzil hesaplaması

Elektrikli araçlar için elektrik (yaklaşık 1 gün)

Enerji üretimi: Yenilenebilir enerjiler, Almanya'da elektrik karışımı

Elektrik depolama teknolojileri (Power-to-X, pompaj depolaması, batarya depolaması)

Elektrikli araçların yaşam döngüsü değerlendirmesi (yaklaşık 1 gün)

Çevresel bilançonun değerlendirilmesi

Üretim, kullanım ve geri dönüşüm

Sürdürülebilirlik yönleri

İş modelleri ve yasal yönler (yaklaşık 1 gün)

Şarj istasyonu yönetmeliği

Elektrik Vergisi Kanunu/EEG

DGUV yönetmelikleri

AB Akü Yönetmeliği

Sübvansiyonlar ve finansman programları

Araç Poliçesi E-araçlar

Geleceğe yönelik beklentiler ve teknolojiler (yaklaşık 1 gün)

Pazar artışı

Mobilite 2050

Hidrojen, yakıt hücreleri, sentetik yakıtlar

Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Proje yönetiminde yapay zeka (AI) (yaklaşık 1 gün)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

Yapay zeka ile başa çıkmak için öneriler

Profesyonel bağlamda yönlendirme

Bağlam yeterlilikleri (yaklaşık 3 gün)

Yönetişim, yapılar ve süreçler

Strateji

Güç ve çıkarlar

Kişisel ve sosyal beceriler (yaklaşık 1 gün)

Kişisel iletişim

Teknik yeterlilikler (yaklaşık 10 gün)

Proje tasarımı

Çevik proje yönetimi

Organizasyon, bilgi ve dokümantasyon

Fırsatlar ve riskler

Gereksinimler ve hedefler

Hizmetlerin ve çıktıların kapsamı

Süreç ve son tarihler

Paydaşlar

Kaynaklar

Maliyetler ve finansman

Planlama ve kontrol

Proje yönetimi alanında proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı (yaklaşık 5 gün)

GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.'nin belgelendirme kuruluşu PM-ZERT tarafından V.

Six Sigma’ya Giriş (yaklaşık 1 gün)

Six Sigma nedir? Tarihçesi, felsefesi ve stratejisi

DMAIC proje aşamaları, hedefler ve roller

Yalın Üretim, Kalite Yönetimi ve Operasyonel Mükemmellik bağlamında Six Sigma

AI projeleri için DMAIC ile hibrit proje yönetimi

Yapay Zeka Destekli Proje Yönetimi (yaklaşık 1 gün)

Yapay Zekanın Temelleri 

DMAIC sürecinde uygulama alanları, sınırlar ve riskler

Veri ve Prompt Temelleri, Bağlam ve Kalite Kriterleri

Yönetişim, Güvenlik, AB Yapay Zeka Yasası ve GDPR

AI Gösterge Paneli, Bilgi Yoğunlaştırma ve Kalite Kontrol Noktaları

Tanımlama – Tanımlama (yaklaşık 3 gün)

Proje tanımlama, stratejik önemi ve performans göstergesi etkenleri ağacı

KVP ve PUL (Sorun, Neden ve Çözüm) ile ayrım

Proje profili: Sorun tanımı ve SMART hedef belirleme

Giriş ve çıkış çerçeveleri ile yapay zeka destekli eksiksizlik kontrolü

LIPOK ve Müşterinin Sesi (VoC)

Afinite diyagramı ve Kano modeli

VoC'den CTQ'ya Dönüşüm, Spesifikasyonlar ve Kabul Kriterleri

Müşteri gereksinimlerinin yapay zeka destekli analizi ve teknik doğrulaması

Ekonomik verimlilik: ROI, TCO ve niteliksel fayda

Paydaş analizi ve yapay zeka destekli proje planlaması

Risk analizi ve önleyici tedbirler

Değişim yönetimi ve değişim motivasyonu

İletişim stratejisi, asansör konuşması ve yapay zeka destekli değişim öyküsü

Kalite Kontrol İncelemesi Tanımlama

Measure – Ölçme (yaklaşık 3,5 gün)

Matematiksel süreç modeli ve CTQ'ların neden-sonuç zinciri

Ishikawa ve KSR ile etken analizi ve yapay zeka destekli ölçüm matrisi

Veri türleri ve ölçüm ölçekleri

Operasyonel tanım, veri toplama yöntemleri ve örnekleme stratejisi

Veri toplama planı ve yapay zeka kontrol paneli ile yönetim

Ölçüm sistemi analizi: Önyargı, tekrarlanabilirlik, yeniden üretilebilirlik ve Gage R&R

Veri kalitesi, geçerlilik kontrolleri ve yapay zeka destekli veri temizleme

Veri görselleştirme, istatistiksel göstergeler ile makine ve süreç yetkinliği

Ölçüm sonuçlarının yapay zeka destekli yorumlanması ve Kalite Kapısı İncelemesi Ölçütü

Analize – Analiz Etme (yaklaşık 3,5 gün)

Süreç kapısı ve veri kapısı ile katma değer analizi

Değer akışı analizi, Spagetti diyagramı, TIMWOODS ve Makigami

Belirti, sorun ve nedenin ayrımı

Neden-sonuç ve Pareto analizi ile yapay zeka destekli hata kodu kümeleme

Hipotez oluşturma ve sparring partneri olarak yapay zeka

Deney Tasarımı ve yapay zeka destekli etken faktörlerin incelenmesi

Korelasyon ve regresyon analizi ile istatistiksel hipotez testleri ve gruplar arası karşılaştırmalar

AI destekli kanıt matrisi ve FMEA

Kalite Kapısı İnceleme Analizi

Improve – Yenilikçi iyileştirme (yaklaşık 3 gün)

Yaratıcılık teknikleri ve yapay zeka destekli çözüm geliştirme

Yalın çözüm ilkeleri ile teknik ve organizasyonel önlemler

Üretken yapay zeka, otomasyon ve robotik ile çözüm yaklaşımları

Yapay zeka kullanımı için yasal ve organizasyonel gereklilikler

Yapay zekaya özgü risk değerlendirmesi ile fizibilite ve olgunluk analizi

Çözüm Değerlendirmesi

Kabul edilebilirlik ve maliyet-fayda değerlendirmesi

Başarı ve kabul kriterlerini içeren uygulama planı ve pilot uygulama

Yapay zeka pilot uygulamalarında yinelemeli yaklaşım ve Kalite Kontrol İncelemesi (Quality Gate Review) İyileştirme

Kontrol – Kontrol Süreçleri ve Sürdürülebilir Uygulama (yaklaşık 2 gün)

Sistemin devreye alınması, süreçlerin istikrara kavuşturulması ve başlangıç aşamasının desteklenmesi

Standart Çalışma Prosedürleri ve Kontrol Planı

KPI'lar, istatistiksel süreç kontrolü, kontrol kartları ve müdahale önlemleri

Dengeli Puan Kartı ve yapay zeka destekli izleme

Denetim konsepti

Proje Kapanışı, Devir Teslimi ve Yapay Zeka Destekli Dokümantasyon

Kalite Kapısı İnceleme Kontrolü

Proje çalışması, sınava hazırlık ve bitirme sınavı (yaklaşık 3 gün)