
冰衡咨询举办CQI-17第二版深度解读课程,助力汽车电子企业筑牢锡焊质量防线
上海,2026年6月25日 —— 在汽车智能化与电动化浪潮下,电子系统的可靠性直接关系到整车安全。作为汽车电子制造的核心工艺,锡焊质量的稳定性已成为行业关注的焦点。为帮助相关企业深入理解并有效实施最新标准,冰衡咨询(Kraig)在上海虹桥火车站附近举办为期两天的“CQI-17第二版:电子组装制造-锡焊系统评估(EAM-SSA)”深度解读应用课程,旨在为企业构建更 robust 的焊接质量管理体系。

上海,2026年6月25日 —— 在汽车智能化与电动化浪潮下,电子系统的可靠性直接关系到整车安全。作为汽车电子制造的核心工艺,锡焊质量的稳定性已成为行业关注的焦点。为帮助相关企业深入理解并有效实施最新标准,冰衡咨询(Kraig)在上海虹桥火车站附近举办为期两天的“CQI-17第二版:电子组装制造-锡焊系统评估(EAM-SSA)”深度解读应用课程,旨在为企业构建更 robust 的焊接质量管理体系。

在精密制造与研发领域,公差分析是连接设计意图与实物质量的关键桥梁,其准确性直接关乎产品性能、装配成功率与生产成本。然而,面对复杂的装配体、波动的工艺以及严格的交付标准,许多工程师在如何进行系统、准确的公差累加分析时,常感到“链”而走险,无从下手。

参与本次培训的学员普遍反映,通过两天的系统学习,不仅掌握了均值极差法、方差分析法等具体工具,更重要的是学会了如何策划测量系统。

近期,冰衡咨询组织的一次《GD&T测量技术的应用高级培训》公开班,为我们揭开了精密测量技术的神秘面纱。这份由一汽测量专家李天虹老师主讲的课程,不仅梳理了测量技术的基础逻辑,更直击了工业测量中的诸多痛点。本次参加的20多位学员来自上海飞机制造,中车集团,赛力斯,延锋,亿日,臼井等知名企业!

当一家成立不到五年的新能源企业,以超110GWh的有效产能跻身全球储能电芯出货前五、动力电池装机量全国前十,它的下一步会是什么?楚能新能源给出的答案是——向研发深水区要质量,用系统化的技术风险管理守住增长的底盘。

2026年4月28日至29日,为期两天的"GD&T检具设计(Gauge Design)"专题培训在上海虹桥火车站附近顺利举办。本次课程面向设计研发、质量、工艺及制造工程师,围绕检具设计的核心原理、标准应用与实操方案展开深度讲解,吸引了来自汽车、精密制造等行业的检具工程师、尺寸工程师、图纸审核员及相关管理岗位人员参加。

2026 年 4 月 15—16 日,由冰衡咨询主办的CQI-11 电镀系统评估(第三版)应用培训顺利开课。本次培训聚焦汽车行业电镀特殊过程质量痛点,基于 AIAG CQI-11 标准核心要求展开系统讲解应用与实战演练,来自全国各地的电镀工艺、质量、生产及供应商管理相关人员齐聚课堂,共同学习电镀系统规范化管理与过程审核方法。

本次公开课专为产品设计工程师、工艺工程师、质量工程师打造,面向有 SPC、MSA 基础、希望用统计方法降低不良率、优化 PPM 的工程技术人员,全程坚持小班授课、手把手辅导,确保每位学员都能跟上节奏、练会技能、带走成果。

2026 年 4 月 13—14 日,备受制造与研发从业者关注的新版 DFMEA 设计失效模式与效应分析实战公开课圆满落下帷幕。本次课程聚焦产品设计质量痛点,以标准落地 + 实战演练 + 案例拆解为核心,帮助来自汽车、电子、半导体、装备制造等领域的研发工程师,打通从理论到实操的全链路,真正把 FMEA 用在产品开发、用在风险前置。

【上海,2026年4月8-9日】 —— 针对汽车零部件制造中“看不见的隐患”,一场关于AIAG特殊过程-热处理系统评估(CQI-9)的深度应用培训公开课,于今日在上海闵行区圆满结束。本次为期两天的课程(4月8日-9日),由冰衡咨询(Kraig)主办,旨在帮助热处理行业的管理者与技术专家,掌握一套符合主机厂要求的标准化评估体系的应用。

在高端制造领域,图纸是工程师的通用语言。然而,当设计、制造与检测对同一张图纸的理解出现偏差时,轻则导致生产效率低下,重则影响产品的最终性能。对于像史陶比尔这样的机器人系统、连接与全球纺织机械专家而言,精度是其产品的生命线。近日,一场关于“几何尺寸与公差(GD&T)”的深度应用培训在史陶比尔内部展开。本次培训特邀国内专注于研发与质量改善的咨询机构——冰衡咨询,旨在通过引入国际化的标准体系,为企业的技术骨干们统一设计、制造与检验的“语言标准”,解决跨部门沟通中的技术壁垒。

上海,2026年3月24日 —— 在产品研发竞争日益激烈的今天,如何打破“设计意图与量产成本”的二元对立?今日,由冰衡咨询(Kraig)举办的“DFX面向量产的设计”公开课在上海圆满落幕。本次为期两天的课程不仅深入剖析了面向装配、加工与成本的设计法则,更重点展示了如何利用自主研发的数字化工具与AI技术,将资深工程师的“隐性经验”转化为可计算的“显性资产”,助力企业实现研发降本增效。