技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
本セミナーでは、自動車の業界動向、車載用イメージセンサ・カメラの市場・業界・技術動向について解説いたします。
さらに、IoT社会に向けた市場動向などについても解説いたします。
本セミナーでは、駆動方式の変遷や今話題の48V化の動向をおさえながら、次世代車に求められる空調システム・熱マネジメントについて詳解いたします。
本セミナーでは、AEC-Q101に準拠した試験を実施する場合の留意点と、問題点、対応方法について概説いたします。
また、今後IEC化される日本版のAEC-Q101 規格EDR-4711 について、考え方、使い方について詳細に説明いたします。
更に、車載用半導体を製造、販売するにあたって知っておくべき国際規格として、品質システムではIATF16949、工程監査ではVDA6.3 等の規格があり、独AQG324 等も注目されています。
これらの車載用集積回路認定ガイドラインの動向、各種信頼性試験の必要性と問題点と知っておくべき国際規格についても、半導体メーカの立場から詳細に解説いたします。
本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。
本セミナーでは、車載用途などをはじめ、新たなディスプレイ応用において多様化するオプティカルボンディング・光学貼り合わせ技術について基礎から解説いたします。
ディスプレイの用途、貼る部材・貼られる部材の形状・特性などに応じた貼合材料 (OCR・OCA) の選定と貼合プロセス (環境・方式) のマッチングの考え方を動画を交えて分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、車載ミリ波レーダの普及に対応するミリ波用の電波吸収体や遮蔽材、透過材の設計・開発でおさえておきたい知識について解説いたします。
本セミナーでは、AEC-Q100に準拠した試験を実施する場合の留意点と、問題点、対応方法について概説いたします。
また、TS16949, VDA6.3等、規格の車載用集積回路認定ガイドラインの動向と、各種信頼性試験の必要性と問題点について詳解いたします。
本セミナーでは、駆動方式の変遷や今話題の48V化の動向をおさえながら、次世代車に求められる空調システム・熱マネジメントについて詳解いたします。
本セミナーでは、センサ・アクチュエータ・ECU・インバータなどの車載機器・車載部品の信頼性を確保する手段を、放熱・耐熱の観点から実例を交え解説いたします。
本セミナーでは、自動車の業界動向、車載用イメージセンサ・カメラの市場・業界・技術動向について解説いたします。
さらに、IoT社会に向けた市場動向などについても解説いたします。
本セミナーでは、ヘッドアップディスプレイ・CID・クラスター・RSE・ミラーなど、搭載が増加する車載ディスプレイの動向を解説いたします。
ハードウェア仕様動向、今後の要求性能、技術課題など、貴重な情報をお伝えします。
そして、自動運転システムとも絡んだ統合コックピット・HMIの今後に話を拡げ、車載デバイスの使われ方、開発の方向性を示唆する情報を提供いたします。
本セミナーでは、2016年から2018年に発売された様々な車載機器の分解結果を報告いたします。少し前の世代と比較した場合の電子部品搭載傾向の変化やトレンド、および推定原価を解説いたします。
また分解した車載機器の一部を展示し、自由に実物に触れ、写真撮影ができます。さらに実物展示ができなかった機器や写真撮影のし忘れに備え、分解レポート作成時に撮影した画像の多くをDVDで提供します。
本セミナーでは、AEC-Q100に準拠した試験を実施する場合の留意点と、問題点、対応方法について概説いたします。また、TS16949, VDA6.3等、規格の車載用集積回路認定ガイドラインの動向と、各種信頼性試験の必要性と問題点について詳解いたします。
本セミナーでは、自動運転や電気自動車等の自動車技術の進展に伴い、今後ますます重要となるタッチパネルについて取り上げます。
車載用ディスプレイ・タッチパネルの市場・技術動向から、要求技術、開発事例、光学粘着剤、貼り合わせ技術まで、4名の講師がそれぞれ解説します。
本セミナーでは、自動運転により拡大する車載カメラ市場について取り上げ、車載カメラレンズ・ディスプレイへの要求や、最新規格動向について解説いたします。
本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。