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Das 1-tägige Seminar vermittelt das nötige Know-how für den Export von regelkonformen Maschinen und Anlagen nach nordamerikanischen Vorschriften und Standards

Als Hersteller von Maschinen und Anlagen ist es oft eine Herausforderung, die spezifischen Anforderungen für das Inverkehrbringen in den USA und Kanada zu identifizieren. Häufig hört man Aussagen wie „Eine CE-Kennzeichnung ist völlig ausreichend“. Doch gerade beim Export von Maschinen nach Nordamerika kann diese Annahme zu Komplikationen führen. Um nachträgliche Anpassungen zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Maschine beim Endkunden ohne Einschränkungen betrieben werden darf, ist es unerlässlich, sich frühzeitig mit den länderspezifischen Vorschriften und Standards – insbesondere UL und NFPA – auseinanderzusetzen.

Folgende Themen stehen im Mittelpunkt des Seminars:

• Technische und normative Anforderungen beim Export von Maschinen und Anlagen nach Nordamerika
• Unterschiede zwischen CE-Kennzeichnung und europäischen Sicherheitsstandards im Vergleich zu UL, NFPA und weiteren US-Vorgaben
• Erforderliche Dokumente und Zertifizierungen, insbesondere für die elektrische Ausrüstung

- Hintergrund, rechtliche Grundlagen und regulatorische Anforderungen an die ePI
- Überblick über digitale Lösungen für die Gebrauchsanweisung von Arzneimitteln
- ePI - Definition und Status Quo in Deutschland
- Vorbereitung auf die Digitalisierung der Gebrauchsinformation
- Exkurs: digitale GI aus Sicht der Patientent*innen

- General principles of outsourcing
- Vendor choice and qualification
- Contractual considerations
- Quality management and quality assurance
- Workshops on KPIs and risk-based audit planning

Anforderungen der Medical Device Regulation (MDR)

- Die Schlüsselpersonen der Arzneimittelqualität: Rechtliche Grundlagen, Rollenverteilung und Kompetenzen
- Erfolgreiche Zusammenarbeit der Funktionsträger*innen an den Schnittstellen - wie kann es gelingen?
- Effektives Konfliktmanagement: Klare Prozesse und Strukturen in der GMP-Praxis
- Führungsrollen in Personalunion: Wann möglich? Wann sinnvoll?

Die Entrauchung umfasst alle technischen Maßnahmen und Mittel, um im Brandfall Rettungswege und Aufenthaltsbereiche für Personen raucharm bzw. rauchfrei zu halten und für die Feuerwehr die Sichtverhältnisse zu verbessern.
Die Anforderungen an die Entrauchung von Standardbauten sind in den jeweiligen Landesbauordnungen festgelegt. Bei Sonderbauten oder Garagen sind ggf. weitergehende Maßnahmen für den Abzug von Rauch oder Wärme erforderlich. So sind Rauch- und Wärmeabzugsanlagen (RWA) heute wesentliche Bestandteile von Brandschutzkonzepten. In den Maßgaben der entsprechenden Bauordnungen zum „vorbeugenden Brandschutz“ sind sie zwingend vorgeschrieben. So wird in der (Muster-)Industriebaurichtlinie eine „Einrichtung zur Rauchableitung“ gefordert.
Der hersteller- und produktneutrale Lehrgang „Entrauchung“ wird von führenden Fachleuten der Branche durchgeführt und vermittelt neben grundlegenden Kenntnissen über die Funktionsweise von Rauch- und Wärmeabzugsanlagen die Grundsätze von Planung und Berechnung. Ergänzt wird der Lehrgang durch die Kenntnisse um den betriebssicheren Zustand von Rauch- und Wärmeabzugsanlagen sowie einem Praxisteil, in dem an Vorführmustern der Aufbau und die Funktionsweise der Bauteile erläutert werden.
Aufgrund des sehr umfangreichen Themengebiet ist der Lehrgang in zwei Teile untergliedert, die auch unabhängig voneinander gebucht werden können. Hier finden Sie alle Informationen zum VdS-Lehrgang Entrauchung - Teil 1
Bei einer angestrebten Qualifikation zur „verantwortlichen Fachkraft nach VdS 2133“ bzw. „verantwortlichen Fachkraft nach VdS 2222“ ist der Lehrgang empfehlenswert. Die Teilnehmenden erhalten umfassendes Wissen, herstellerunabhängig und neutral.
Die Prüfung zur „verantwortlichen Fachkraft nach VdS 2133 bzw. VdS 2222“ erfolgt unabhängig von diesem Lehrgang. Information zur Prüfung, den Terminen und der Anmeldung finden Sie auf unserer Website: vds.de/errichter-anerkennung-rwa
EATN: 12,7 Unterrichtseinheiten bzw. 9,5 Zeitstunden gemäß IDD

Anerkennung


Der Lehrgang ist durch die Vereinigung Kantonaler Feuerversicherungen (VKF) in der Schweiz anerkannt. Damit kann er als Fortbildung für die Zertifikatsverlängerung VKF im Bereich Brandschutz angerechnet werden.

Künstliche Intelligenz (KI) verspricht große Potenziale für Effizienz, Qualität und Verfügbarkeit – besonders in technischen Bereichen wie Produktion, Logistik und Instandhaltung. Doch viele Projekte bleiben im Versuchsstadium stecken. Dieses zweitägige Intensivseminar unterstützt Sie dabei, das Thema strukturiert, wirtschaftlich fundiert und praxisnah anzugehen.Sie erfahren, was industrielle KI auszeichnet und in welchen Fällen sie echten Mehrwert schafft – technisch wie  wirtschaftlich. Sie lernen, wie Sie sinnvolle Anwendungsfälle identifizieren, Daten systematisch aufbereiten, geeignete Modelle auswählen und diese in bestehende Systeme integrieren. Zahlreiche Fallbeispiele und interaktive Übungen helfen Ihnen dabei, eigene Projektideen zu entwickeln und konkrete nächste Schritte zu definieren.

- Risikokategorien und Quality by Design in klinischen Prüfungen
- Wrap-up der Regularien: Die Vorgaben von FDA, EMA, ICH & Co.
- Implementierung des Risikomanagements in der Unternehmenspraxis: Prozesse, Werkzeuge und die korrekte Dokumentation
- WORKSHOP: Erarbeitung des kompletten Risikomanagementprozesses anhand einer Case study

Anforderungen der ISO 13485:2016 erfüllen und die spezifischen Anforderungen der MDR und der FDA 21CFR820 integrieren.

Der Kurs Künstliche Intelligenz mit R ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Das einführende Modul gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus.

 

Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache R, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/