Statistische Qualitätskontrolle

Details

ID 1252912
Dauer 2.0 Tage
Methoden Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen Grundlegende Statistikkenntnisse
Zielgruppe Ingenieure, MA der Qualitätssicherung

Ziele

Daten beschreiben und zusammenfassen
Fassen Sie Daten statistisch und grafisch für eine Vor-Analyse zusammen
Regelkarten für Variablen erstellen
Regelkarten für statistische Maßzahlen und Prozessattribute verwenden
Regelkarten für attributive Daten und zeitlich gewichtete Daten erstellen
Regelkarten für Durchschnittsanalyse, gewichteter Durchschnitt und kumulierte Summen erstellen
Fortgeschrittene Analysetechniken einsetzen
Prozessfähigkeitsanalysen und Messsystemanalysen durchführen
Minitab für Statistische Prozesskontrolle (SPC) verwenden
Daten erfassen / importieren und mit den SPC-Techniken statistische analysieren

Übersicht

Unter dem Begriff \"Statistische Qualitätskontrolle\" versteht man die Qualitätsüberwachung durch Einsatz statistischer Methoden. Dieser Bereich stellt einen Teil der Einsatzmöglichkeiten statistischer Verfahren in Produktionsbetrieben dar. Die statistische Prozesslenkung (auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung, englisch statistical process control, SPC genannt) wird üblicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktions- und Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden. Dieses einführende Minitab-Seminar unterstützt Ingenieure und andere Beteiligte in der Verfahrensplanung und -durchführung bei der Analyse von Prozess- und Produktionsdaten sowie dem Aufbau einer statistisch fundierten Qualitätskontrolle. Praktische Beispiele, um die Techniken zu veranschaulichen, führen Sie mit Minitab durch.

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Themen

  • Prozessdaten statistisch beschreiben und prägnant zusammenfassen
  • Statistische Methoden in der Qualitätskontrolle verstehen
  • Regelkarten für Variablen nutzen
  • Prozessfähigkeitsanalysen und Messsystemanalysen durchführen
  • Die Oberfläche und die Funktionen von Minitab verstehen und einsetzen

Beschreibung

Lernen Sie, mit Minitab die Methoden der statistischen Prozesskontrolle (Statistical Process Control, SPC) anzuwenden. Nutzen Sie die verschiedenen Regelkarten für attributive Daten, Variablen oder zeitlich gewichtete Daten sowie grafische Techniken der Prozesskontrolle. Führen Sie Prozessfähigkeitsanalysen und Messsystemanalysen mit Minitab durch.

Services

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Inhalt

Statistische Methoden in der Qualitätskontrolle
Methoden und Philosophie der statistischen Prozesskontrolle (Statistical Process Control, SPC) - Deskriptive Statistik und die Beschreibung von Daten mit Lage- und Streuungsmaßen - Wahrscheinlichkeit: wichtige diskrete und stetige Verteilungen - Stichproben und ihre statistische Analysen - Diagramme in Minitab: Multi-Vari-Bild, Streuungskarte, Symmetriediagramm, Pareto-Diagramm
Statistische Prozesskontrolle mit Regelkarten
Regelkarten für Variablen (Teilgruppen): X-quer/R-Karte, X-quer/S-Karte, I/MR-R/S-Karte, R-Karte, S-Karte, Zonenkarte - Regelkarten für Variablen (Einzelwerte): I/MR-Karte, Z/MR-Karte, Einzelwertkarte, Regelkarte der gleitenden Spannweite (MR) - Regelkarten für attributive Daten: p-Karte, np-Karte, u-Karte, c-Karte - Regelkarten für zeitlich gewichtete Daten: Regelkarte der gleitenden Durchschnitte (MA), EWMA-Karte, CUSUM-Karte - Regelkarten für seltene Ereignisse: g-Karte, t-Karte
Multivariate Regelkarten
Multivariate Analysen: Übersicht über multivariate Verteilungen, multivariate Spezifikationen und Regelkarten - T-Quadrat-Karte - Multivariate EWMA-Karte - Regelkarten der verallgemeinerten Varianz
Messsystemanalyse in Minitab
Messsystemanalyse: Typ 1, gekreuzt, erweitert und mit attributiven Daten (analytisch) - Messverlaufsdiagramm - Untersuchung von Linearität und systematischer Messabweichung
Prozessfähigkeitsanalyse in Minitab
Capability Sixpack: normalverteilte und nicht normal verteilte Daten, zwischen und innerhalb - Prozessfähigkeitsanalyse: Gesamtprozessfähigkeit (Pp, Ppk) und der potenziellen Prozessfähigkeit (Cp, Cpk) - Johnson-Transformation - Prozessfähigkeitsanalyse für normalverteilte, binomiale und Poisson-verteilte Daten

Dozent/in