Digitaler Wandel im Reklamationsmanagement – ein Besuch bei der VDMA-Tagung

Ganz im Zeichen der Digitalisierung stand die diesjährige VDMA-Tagung zum Reklamationsmanagement mit dem Motto „Mit digitalem Beschwerdemanagement beim Kunden punkten“. 88 Teilnehmer aus dem Anlagen- und Maschinenbau nutzten die Möglichkeit zum Austausch und verfolgten die sechs abwechslungsreichen Beiträge. Redner mit ganz unterschiedlichem Fokus wie Qualitätsmanagement, IT, Recht und Data Analytics waren eingeladen und ermöglichten so einen umfassenden Blick auf das Thema aus verschiedenen Perspektiven. So wurde von führenden Unternehmen ganz praxisnah demonstriert, wie die digitale Transformation der Reklamationsprozesse schon heute gelingt. Einen Blick aus der Vogelperspektive auf die Kennzahlen im Reklamationsmanagement gab es direkt aus erster Hand vom VDMA. Wie künstliche Intelligenz und Software im europäischen Recht verstanden werden, war für viele Besucher sicher eine ganz neue Perspektive.

Auch die Deutsche Gesellschaft für Qualität war mit dem Beitrag „Wie Sie mit Data Analytics Reklamationen vorhersagen“ des DGQ-Trainers Dr. Gregor Bartsch vertreten. Herr Bartsch zeigte auf, wie das Thema sich in digitalisierte Reklamationsprozesse einfügt; denn belastbare Reklamationsdaten ermöglichen überhaupt erst solide Vorhersagen. Grundlegende Modelle zur Produktalterung wurden ganz unkompliziert am Beispiel eines Spielzeugflugzeuges veranschaulicht. Das bereitete den Einstieg in eine allgemeine Fallstudie zur Reklamationsprognose: Es ging um ein noch junges Qualitätsproblem mit einem neuen Fehlerbild. In der Situation war unklar, ob es nach den ersten wenigen Reklamationen ruhig weitergeht, oder ob sich die Sache in eine Reklamationswelle epidemischen Ausmaßes entwickeln würde. „In solchen Fällen haben Sie nur sehr wenig Daten in der Hand für Ihre Prognosen“, kommentierte Dr. Bartsch die dünne Datengrundlage. „Mit gut überlegten Annahmen zum Alterungsmodell kann man aber auch in so frühen Phasen viel erreichen“, führte er fort, um gleich darauf Prognosen für Reklamationszahlen und Kosten mit einer Web-Applikation vorzurechnen. Durch den Vergleich mehrerer Prognosen verdeutlichte sich die Idee der Methode als Entscheidungshilfe. „Sie können verschiedene Szenarien von potenziellen Maßnahmen direkt miteinander vergleichen und die Folgen für Qualität und Kosten sichtbar machen“, fasste Dr. Bartsch die Ergebnisse zusammen und teilte seine Gedanken zur gezeigten Software-Unterstützung: „Der Computer kann einem viel Mathematik abnehmen – das erleichtert den Zugang ungemein. Das Thema bleibt aber sehr anspruchsvoll und man kann ohne gutes Verständnis für die Modelle einiges falsch machen. Es lohnt sich daher Zeit zu investieren, um die Denkkonzepte richtig zu verstehen und damit bestmögliche Prognosen zu erstellen.“

Für alle, die das Thema verstehen möchten und praxisnahe Beispiele im anschaulichen Format suchen, ist das DGQ E-Training „Wie Sie mit Data-Analytics Reklamationen vorhersagen“ genau das richtige.

Neues DGQ-Webinar: Wie Sie erfolgreich Data Analytics-Projekte meistern

Die Menge an Daten, die wir in unserem Berufsalltag verarbeiten und analysieren müssen, nimmt stetig zu. Das Know-how zur Analyse großer Datenmengen wird somit zur Schlüsselkompetenz, um im digitalen Wandel entscheidungsfähig zu bleiben. Vor der Analyse stehen allerdings die Planung des Projektes und die Frage nach der Zielsetzung der Analyse.

Das neue DGQ-Webinar vermittelt Ihnen, wie Sie erfolgreich Data-Analytics Projekte meistern können. Sie lernen den Data Analytics Lifecycle kennen und erfahren, worauf sie achten und welche Fragen vor dem Projektstart geklärt werden müssen. Alle Inhalte werden praxisnah und verständlich erklärt und durch ein Fallbeispiel abgerundet.

Das Webinar richtet sich an alle, die eigene Data Analytics-Projekte planen und sich mit den Voraussetzungen und ersten Schritten vertraut machen möchten.

Es findet am 09. September 2020 von 10:00 bis 12:00 Uhr statt. Jetzt anmelden » 

Erhalten Sie vorab einen Einblick in den neuen Applied Data Analytics-Lehrgang der DGQ

Um Sie umfassend für die aktuellen Herausforderungen im Bereich Data Analytics in Produktion und Dienstleistung zu rüsten, finden Sie bei der DGQ neue Lehrgänge und Zertifikate zum Thema Data Analytics. Der Lehrgang „Fähigkeit von Mess- und Fertigungsprozessen statistisch nachweisen“ vermittelt Ihnen die notwendigen Kenntnisse, um Mess- und Fertigungsprozesse nach dem Stufenkonzept der Prozessqualifizierung beurteilen zu können.

Sie möchten vorab einen Einblick in den Lehrgang erhalten? Dann schauen Sie sich das kurze Video an, in dem DGQ-Trainer Hartmut Winkler Sie in die Inhalte des Lehrgangs einführt.

Video gibt Einblick in neuen DGQ-Lehrgang Applied Data Analytics

Wir haben uns die Frage gestellt: wie können wir Ihnen am einfachsten erläutern, was Sie in unserem neuen Lehrgang „Prozesse mit statistischen Methoden analysieren, freigeben und regeln“ erwartet? Die Antwort war zum Glück schnell gefunden: unser Trainer Herr Hillel führt Sie in einem kurzen Video in die Inhalte des Trainings ein. Erfahren Sie, wie wichtig die richtigen statistischen Methoden für die Analyse, Freigabe und vor allem Regelung von Prozessen sind und überzeugen Sie sich von dem Mehrwert, den Ihnen der Lehrgang bietet.

Der nächste Lehrgang findet vom 25. – 29. Mai 2020 in Stuttgart statt. Jetzt anmelden »

Daten werden zum Wirtschaftsgut – Unternehmen auf dem Weg in die Datenökonomie

In unserer Gesellschaft spielen Daten, die wir durch Messung oder Beobachtung erhalten, eine zentrale Rolle. Nicht umsonst gelten sie als das neue Öl unserer Zeit. Dies betrifft sowohl die Daten, die tagtäglich über uns gesammelt werden, als auch Daten, Kennzahlen und Messwerte im unternehmerischen Kontext. Durch neue und rasante technologische Entwicklungen wächst die verfügbare Datenmenge aus allen Geschäftsbereichen eines Unternehmens stetig an. Doch was fängt man mit diesen Daten an und welchen Nutzen können Unternehmen aus ihnen ziehen? Inzwischen geht es nicht mehr nur darum, vorhandene Daten sinnvoll zu nutzen – zum Beispiel zur Fehlerbehebung oder Prozessoptimierung. Daten selbst werden zur Ressource und zum Wirtschaftsgut. Datenökonomie bedeutet, Daten in eigenständigen Geschäftsmodellen zu kommerzialisieren.

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Big Data bei vielen Unternehmen an erster Stelle

Neue Technologien, wie das Internet of Things, künstliche Intelligenz oder Block Chain haben einen immer größeren Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Das besagt eine repräsentative Befragung von Managern in 604 deutschen Unternehmen ab 20 Mitarbeitern, die der Digitalverband Bitkom 2018 durchgeführt hat. Ein zentrales Ergebnis: Big Data steht an erster Stelle der geplanten oder bereits umgesetzten Technologien (57 Prozent).
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Digitalisierung – so ändern sich die Anforderungen an Datenerhebung und statistische Methoden

Die Relevanz von Daten und deren Erhebung, Analyse und Interpretation stehen zunehmend im Zentrum digitalisierten Industrie und Gesellschaft. Neben dem Einsatz innovativer Technologien und der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle bietet die Analyse großer Datenmengen für Unternehmen bemerkenswertes Potenzial zur besseren Marktpositionierung.

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DGQ-Statistik-Trainings: Lange Tradition in der Vermittlung statistischer Methoden

Für produzierende Unternehmen sind statistische Methoden für die Analyse von Produktionsprozessen seit jeher die Basis, um Prozesse und Produkte zu vebessern. Im Qualitätsmanagement oder in der Qualitätssicherung bilden die Voraussetzung für reproduzierbare Qualität. Durch geeignete statistische Methoden lassen sich Prozesse beherrschen und systematische Einflüsse von zufälligen Streuungen unterscheiden. Entlang des Produktionsprozesses haben sich in der Praxis eine Reihe von statistischen Verfahren als Werkzeuge etabliert.

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Big und Smart Data – von der Statistik zur Datenanalyse

Statistik gehört zu unserem Alltag. Auch wenn wir nicht direkt im Berufsalltag mit statistischen Verfahren arbeiten, werden wir täglich mit einer Vielzahl von Statistiken konfrontiert: Wir erfahren über das Fernsehen, die Zeitung oder das Internet etwas über Aktienkurse, Trends auf dem Arbeitsmarkt, die aktuellen Wahlhochrechnungen oder die Auswertungen rund um die Fußball-Bundesliga. (mehr …)

Aufruf: Blogpost-Serie „Daten sammeln, analysieren, interpretieren: Welche Rolle spielt Statistik in Ihrem Berufsalltag?“

Welche Rolle spielen Datenverarbeitung und Statistik in Ihrem Berufsalltag? Sind Sie der oder die geborene StatistikerIn? Oder mussten Sie sich in diese Thematik erst einfinden? Welchen Entwicklungen ist das Sammeln, Analysieren und die Interpretation von Daten in Ihrem Berufsfeld unterworfen? Welchen Stellenwert nehmen Themen wie Digitalisierung, Industrie 4.0 und Datenanalyse ein? Berichten Sie uns davon!

Die DGQ plant eine Blogpost-Serie, in der die Bedeutung von Datenanalyse und statistischen Methoden näher beleuchtet werden – und wir würden uns freuen, wenn Sie sich mit einem Beitrag beteiligen. Wir sind gespannt.

Haben Sie Lust mitzumachen? Dann setzen Sie sich mit DGQ-Produktmanagerin Christina Eibert in Verbindung. Kontakt: T 069 954 24-189, E-Mail an christina.eibert@dgq.de.

DGQ überarbeitet Statistik-Lehrgänge: Data Analytics im Fokus

Große Datenmengen smart zu analysieren und aufzubereiten – in Zeiten der digitalen Transformation wird diese Fähigkeit immer wichtiger. Statistische Methoden und Modelle bilden auch hierbei die Grundlage für die Gewinnung valider Erkenntnisse. Statistik erweitert sich um den Bereich Data Analytics. So bieten sich künftig noch effektivere Möglichkeiten, Prozesse zu verbessern und Unternehmensziele zu erreichen. Das Know-how zur Analyse großer Datenmengen wird zur Schlüsselkompetenz für Effizienzsteigerung. Es bildet die Grundlage von Entscheidungsfähigkeit und Strategieentwicklung im digitalen Wandel.

Um Qualitätsfachleute auch künftig umfassend für die aktuellen Herausforderungen im Bereich Data Analytics in Produktion und Dienstleistung zu rüsten, überarbeitet die DGQ aktuell ihre Statistik-Trainings. Ab Mitte 2019 bietet sie neue Lehrgänge und Zertifikate zum Thema Data Analytics mit unterschiedlichen Schwerpunkten für Industrie- und Dienstleistungsunternehmen an.

Die DGQ ist seit Jahrzehnten ein renommierter Trainingspartner für Statistik – und vergibt anerkannte Zertifikate wie den DGQ-Schein „Qualitätstechnik QII“ oder den „DGQ-Instruktoren-Ausweis“. DGQ-Instruktoren sind Experten auf dem Gebiet statistischer Methoden und darüber hinaus in der Lage, ihre praktische Anwendung zu vermitteln. Diese langjährige Erfahrung in der Ausbildung bildet die Basis für die Modernisierung der Lehrgangsreihe.

Angewandte Statistik schließt den Zufall aus: Prozessergebnisse voraussagen und die Zielerreichung nachweisen

Wachsende Anforderungen an Produktmerkmale einerseits und immer engere Toleranzen andererseits: Im Markt bestehen kann nur, wer seine Prozesse kennt, seine Prozessergebnisse vorhersagen und mit vertretbarem Aufwand die Zielerreichung nachweisen kann. Das Know-how, hohe Produktqualität sicher und wirtschaftlich angemessen zu (re-)produzieren, wird so zur Voraussetzung der eigenen Wettbewerbsfähigkeit.

Das verbreitete Denken „Gleiche Ursachen haben stets gleiche Wirkungen“ spiegelt die Wirklichkeit nur sehr eingeschränkt wider. Faktisch leidet die Vorhersagbarkeit von Ergebnissen beliebiger Vorgänge und Prozesse mehr oder weniger unter Schwankungen – obwohl die erkennbaren Ursachen konstant geblieben sind. Insbesondere gilt das auch für die Ergebnisse aller Prozesse im Bereich der materiellen Produktion sowie der Forschung und Entwicklung.

Die angewandt Statistik für Wirtschaft, Industrie und Technik bedient sich auf praktische Anwendungen zugeschnittener Modelle, Verfahren und Methoden, um die in der Praxis unvermeidliche Ergebnisstreuung angemessen zu berücksichtigen. Ihre richtige Anwendung ist unerlässlich für jede Auswertung von zufällig streuenden Werten, um die Ergebnisse adäquat zu beschreiben, zu verdichten, zu analysieren, zu interpretieren und zur Nachweisführung zu nutzen. Sie basiert auf den mathematischen Disziplinen der Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik.

Um den eingangs genannten Anforderungen erfolgreich zu begegnen, können sich die Teilnehmer an einem DGQ-Gesamtlehrgang nach einer Prüfung zum „DGQ-Statistiker für Wirtschaft, Industrie und Technik“ qualifizieren. Die Zielgruppe besteht vor allem aus Mitarbeitern aus Forschung und Entwicklung, Prüfplanern, Projektleitern, Prozesstechnologen, Qualitätsmanagern, Experten für Zulieferteile, Mitarbeitern mit Qualitätsverantwortung sowie internen und externen Auditoren. Der Lehrgang wird in zweimal zwei Wochen abgehalten und schließt eine Prüfungsvorbereitung ein. Der nächste zweimal zweiwöchige Gesamtlehrgang findet statt vom 5. bis 9. Oktober sowie vom 12. bis 16. Oktober 2015 und vom 9. bis 13. November sowie vom 16. bis 20. November 2015 jeweils in Stuttgart (Ditzingen). Für eine erfolgreiche Teilnahme werden grundlegende mathematische Kenntnisse, Verständnis für Formeln, Funktionen und ihre grafische Darstellung vorausgesetzt. Ebenso ein sicherer Umgang mit dem PC und einem Tabellenkalkulationsprogramm.

Als jeweils fünftägige Einzellehrgänge mit abschließender Prüfung können Interessenten alternativ folgende Veranstaltungen buchen: Statistische Lieferantenbewertung, Statistische Prozessüberwachung, Statistische Datenauswertung, Statistische Prüfmittelqualifizierung, Statistische Versuchsplanung und Statistische Zuverlässigkeitsanalyse. Jede dieser Veranstaltung bildet die Teilnehmer in einem Bereich der Statistik aus, angelehnt an die beruflichen Erfordernisse.

Weitere Informationen zum Thema gibt DGQ-Produktmanager Torsten Klanitz, T 069-954 24-189, E-Mail: tk@dgq.de oder unter www.dgq.de/go/statistik.

 

ADAC-Test zeigt: Kommunale Brücken sind im schlechten Zustand – DGQ bestätigt die Ergebnisse

Undichte Fundamente, rostige Träger: Viele kommunale Brücken in Deutschland sind laut eines Tests des ADAC in miserablem Zustand. Bei der Untersuchung von 30 Brücken in zehn deutschen Städten mit 100.000 bis 250.000 Einwohnern fielen sieben durch. 19 Brücken, also fast zwei Drittel, wurden mit „ausreichend“ bewertet. Nur vier Brücken erhielten von den Testern ein gutes Urteil.

Die Deutsche Gesellschaft für Qualität (DGQ) hat die rechnerische Richtigkeit der Auswertung und die daraus abgeleiteten Aussagen im Test-Abschlussbericht überprüft: „Alle Urteile“, so der ADAC, „hat der Qualitätsmanagement-Dienstleister DGQ geprüft“. Das bestätigt auch Bertram Schäfer, DGQ-Trainer und Inhaber des Consulting Teams Statcom, Witzenhausen: „In Zusammenarbeit mit dem ADAC hat die DGQ ihre Leistungsfähigkeit im Rahmen methodischer und statistischer Beratung einmal mehr unter Beweis gestellt“. Statcon unterstütze den ADAC bereits seit einigen Monaten mit Mitarbeitern, die als Berater und Trainer für die Deutsche Gesellschaft für Qualität seit Jahren im Einsatz sind, so der Geschäftsführer. Ziel der Zusammenarbeit sei es, dass die DGQ zunächst eine bestimmte Testvorgehensweise und das Bewertungsschema des Tests kritisch prüft und im Anschluss die aus den erhobenen Daten gezogenen Schlüsse auf statistische Signifikanz hin untersucht.

„Die Aufgabe, komplexe Exceldateien auf Plausibilität der Daten und korrekte Formeln hin zu prüfen, ist zwar zeitaufwändig, aber unerlässlich“, betont Schäfer. Denn erst im Anschluss daran würden die verifizierten Daten in einer Statistiksoftware einer professionellen Auswertung zugeführt. Die Resultate dieser Auswertung wurden jetzt im aktuellen Fall mit den durch die Mitarbeiter des ADAC formulierten Berichten abgeglichen.

Geprüft und benotet hat der ADAC in den Kriterien Bauwerkzustand, Sanierungs- und Verwaltungsmanagement sowie Ausstattung des Verkehrsraumes. Um besonders gut abzuschneiden, wie etwa die Dreeschbrücke in Schwerin, müsse vor allem der Bauwerkzustand gut, sowie hohe und stabile Geländer, sehr breite Fahrstreifen und ausreichend breite Geh- und Radwege vorhanden sein.

Die häufigsten Mängel im Test waren beschädigte oder undichte Fugen sowie Rost an tragenden Teilen der Konstruktion. Dieses Problem ist besonders gefährlich, weil dadurch die Standsicherheit beeinträchtigt werden kann. Laut ADAC sei den Stadtverwaltungen zwar zugute zu halten, dass sie die erforderlichen Prüfungen weitgehend regelmäßig durchführen, um die Sicherheit zu gewährleisten, für die nötigen Reparaturen fehle jedoch oft Geld und Personal. „Rechtzeitig zu handeln ist bekanntlich die deutlich bessere und letztlich günstigere Option als Schadensbegrenzung so lange zu verschieben, bis sie unbedingt notwendig sind“, sagte dazu Ulrich Klaus Becker, ADAC-Vizepräsident für Verkehr.

Anders als bei anderen, in letzter Zeit infrage gestellten Qualitätstests, legt der ADAC nun Wert auf Transparenz. Der Name des Ingenieurbüros wir offengelegt: Hampf Consult, Ingenieurgesellschaft für Komplettplanung im Bauwesen mit Hauptsitz in Offenburg. Zudem sei das Notensystem in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) festgelegt worden. Und als Prüfer der Methodik wurde die DGQ herangezogen.

Angewandte Statistik zur Produkt- und Prozesslenkung

Ihr Nutzen

• Sie wenden statistische Methoden erfolgreich an.
• Sie setzen Ihre Kenntnisse zur Berechnung von Daten effektiv ein.
• Sie interpretieren Prüfergebnisse korrekt.

Anhand von Praxisbeispielen erhalten Sie einen Einblick in die computergestützte Prozesskontrolle (SPC). Sie lernen, statistische Prozesse und Fähigkeiten zu bewerten und Analysen zur Lage und Streuung zu erstellen. Auf die theoretischen Hintergründe gehen wir dabei nur so weit ein, wie es zur praktischen Anwendung der Methode notwendig ist.

Inhalte

• Statistische Methoden in Organisationen
• Grundlagen der betrieblichen und technischen Statistik am Beispiel der Normalverteilung
• Computergestützte Prozesskontrolle (SPC)
• Prozesslenkung mit Qualitätsregelkarten für normalverteilte Merkmale
• Prozesslenkung mit Qualitätsregelkarten für Zählmerkmale
• Beurteilung von Prozessen mithilfe von Fähigkeitskennzahlen
• Bedeutung und Anwendung der Prüfmittelfähigkeitsuntersuchung
• Verfahren zur Prüfmittelfähigkeitsuntersuchung
• Anwendung der Stichprobenprüfung
• Praktische Versuche mit Auswertungen (Waage, Messschieber, Kugelkasten)

Besondere Hinweise

Im Lehrgang wird der sichere Umgang mit den Statistikfunktionen des Taschenrechners vorausgesetzt. Bitte bringen Sie einen Taschenrechner mit Statistikfunktionen zum Lehrgang mit.

Das Mitbringen eines Laptops ist von Vorteil, da Sie computergestützte Beispiele somit direkt nachvollziehen können.

Zuverlässigkeitsanalyse in der Praxis

Ihr Nutzen

• Sie ermitteln die Ausfallabstände und Lebensdauer von Produkten mit Stichproben.
• Sie beurteilen grafi sch aufbereitete Prüfdaten und bestimmen die Mindestlebensdauer.
• Sie kennen die Parameter.

Zuverlässigkeit ist „Qualität auf Zeit“. Durch Zuverlässigkeitsanalysen gelingt es Ihnen, den Mehrwert langlebiger Erzeugnisse für Kunden erfahrbar zu machen. Grafi sche Darstellungen und Softwareunterstützung helfen Ihnen, die Unterschiede in der Auswirkung verschiedener Ausfallursachen zu verstehen.

Durch Kenntnis der Parameter von Zuverlässigkeitsverteilungen können Sie das Ausfallverhalten von Produkten vorhersagen.

In diesem Seminar werten Sie Lebensdauer- und Ausfalldaten selbst aus und erleben, wie sie sich zu anschaulichen Kennwerten verdichten lassen. Zahlreiche Beispiele verdeutlichen die verschiedenen Varianten der Gewinnung von Stichprobenergebnissen im Rahmen der Durchführung von Prüfstandversuchen. Thematisiert wird ebenfalls die Nutzung von Beobachtungen aus dem Feld von Gewährleistung, Kulanz und Garantie. Die Auswertung mit Software und die Interpretation der Ergebnisse werden geübt.

Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, eigene Beispiele zum Seminar mitzubringen, um sie gemeinsam zu behandeln.

Teilnahmevoraussetzungen

Statistisches Grundwissen sowie Kenntnis der Logarithmen- und Potenzrechnung werden vorausgesetzt.

Inhalte

• Grundbegriffe der Zuverlässigkeit und Lebensdauer
• Modell der Exponentialverteilung
• Zuverlässigkeitsprüfung bei exponentialverteilten Ausfallabständen und -dauern
• Modell der zwei- und dreiparametrigen Weibullverteilung
• Arten der Gewinnung von Lebensdauerdaten
• Auswertung von Lebensdauerdaten aus vollständigen, einfach und mehrfach zensierten Stichproben

Besondere Hinweise

Bitte bringen Sie einen Laptop mit, auf dem Sie die im Seminar verwendeten Excel-Dateien öffnen und bearbeiten können.

Ringversuche nach DIN ISO 5725

Ihr Nutzen

• Sie kennen die theoretischen und statistischen Grundlagen für die normenkonforme Planung und Durchführung eines Ringversuchs.
• Sie können Ringversuche nach DIN ISO 5725 organisieren, durchführen.

In diesem Training machen Sie sich mit der Aufgabenstellung, der Funktionsweise und der Auswertung von Ringversuchen als Standardverfahren zur Ermittlung von Genauigkeitskennzahlen für vereinheitlichte Messverfahren vertraut. An zahlreichen Beispielen erlernen Sie, selbstständig eigene Aufgabenstellungen zu bearbeiten.

Inhalte

• Versuchsbedingungen
• Grundmodell von Ringversuchen
• Aus dem Grundmodell abgeleitete Präzisionsmaße
• Die benötigte Anzahl von Labors im Ringversuch
• Wiederhol- und Vergleichsvarianz unter Wiederholbedingungen
• Versuchsaufbau
• Datenaufbereitung
• Ausreißerdiagnostik
• Statistische Analyse
• Ringversuche mit Doppelniveauproben
• Ringversuche mit heterogenem Material

Prozesslenkung – SPC

Ihr Nutzen

• Sie sichern die Einhaltung von Qualitätsforderungen mithilfe von Qualitätsregelkarten.
• Sie können anhand von Operationscharakteristiken die Empfindlichkeit und Wirksamkeit der Prozessüberwachung beurteilen.

In diesem Training lernen Sie, Prozesse mit Shewhart-Regelkarten und Annahmeregelkarten zu überwachen und frühzeitig einzugreifen, bevor Ausschuss und Nacharbeit entstehen (SPC). Sie optimieren Prüfintervalle und Prüfumfänge für die Prüfplanung.

Die begrenzte Teilnehmerzahl erlaubt einen intensiven Austausch mit dem Trainer und den Teilnehmern.

Teilnehmer

Prozessverantwortliche, Betriebsingenieure, Prüfplaner, Arbeitsvorbereiter, Produktionsplaner, Entwickler, Auditoren, Bauteilverantwortliche, Mitarbeiter mit Bemusterungs- und Freigabeverantwortung und Qualitätsexperten aus Unternehmen der verarbeitenden und produzierenden Industrie.

Inhalte

• Shewhart-Regelkarten
• Prozessfähigkeitskennzahlen
• Operationscharakteristiken
• Prüfplanung
• Vertrauensgrenzen von Prozessfähigkeitskennzahlen

Besondere Hinweise

Die zur Verfügung gestellten Excel-Tools zur Prozessüberwachung ermöglichen die einfache Bearbeitung Ihrer eigenen Fragestellungen im Seminar und in Ihrem Arbeitsumfeld.

Prozessanalyse – Abnahme von Maschinen und Anlagen

Ihr Nutzen

• Sie können eine Maschine, eine Anlage oder einen Prozess anhand von Prozessfähigkeitskennwerten für Kurzzeit- und Prozessfähigkeit abnehmen und freigeben.
• Sie beurteilen die Prozessstabilität und Prozessbeherrschung richtig.

Sie sind in der Lage, eine qualitätsfähige Fertigung nach DIN ISO 12303 und DIN ISO 21747 mit Fähigkeitswerten wie Cp und Cpk zu erbringen. Darauf aufbauend planen Sie eigenständig Prüfi ntervalle und Prüfumfänge für die Serienfertigung.

Die begrenzte Teilnehmerzahl erlaubt einen intensiven Austausch mit dem Trainer und den Teilnehmern.

Teilnehmer

Prozessverantwortliche, Betriebsingenieure, Prüfplaner, Arbeitsvorbereiter, Produktionsplaner, Entwickler, Auditoren, Bauteilverantwortliche, Mitarbeiter mit Bemusterungs- und Freigabeverantwortung und Qualitätsexperten aus Unternehmen der verarbeitenden und produzierenden Industrie.

Inhalte

• Begriffsdefinitionen
• Normenwissen DIN ISO 12303, DIN ISO 21747
• Ablauf einer Maschinenabnahme
• Analyse von Messdaten
• Prozessfähigkeitskennwerte
• Verteilungsformen
• Qualitätsregelkarte

Besondere Hinweise

Die zur Verfügung gestellten Excel-Tools zur Prozessüberwachung ermöglichen die einfache Bearbeitung Ihrer eigenen Fragestellungen im Seminar und in Ihrem Arbeitsumfeld.

Regressionsanalyse und ANOVA in der Praxis

Ihr Nutzen

• Sie werten Daten richtig aus und stellen sie anschaulich grafisch dar.
• Sie erkennen Wirkzusammenhänge und beschreiben sie quantitativ.
• Sie erkennen die Empfindlichkeit gegenüber Störeinfl üssen und schließen sie aus.

Ziel des Seminars ist es, möglichst abgesicherte Aussagen über Wirkzusammenhänge aus bereits vorliegenden Daten abzuleiten. Dazu werden die Regressions- und die Varianzanalyse behandelt.

Teilnehmer

Ingenieure und Naturwissenschaftler, die Fertigungsprozesse, Produkte oder Anlagen charakterisieren und vergleichen.

Teilnahmevoraussetzungen

Statistisches Grundwissen wird vorausgesetzt.

Inhalte

• Einführung in statistische Hypothesentests
• Grafische Auswertungen wie Scatter- und Box-Plots
• Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
• Regression einfach und quasilinear
• Ausblick auf multiple Regression

Besondere Hinweise

In diesem Seminar erhalten Sie vorgefertigte Excel-Tools, um die im Seminar behandelten Auswerteverfahren durchzuführen. Diese Tools erleichtern nicht nur das Verständnis, sondern auch die Anwendung der Methoden.
Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, eigene Daten zum Seminar mitzubringen, um sie gemeinsam mit dem Trainer auszuwerten.

Messende Stichprobenprüfung nach DIN ISO 3951

Ihr Nutzen

• Sie führen kostenbewusst Wareneingangs- und -ausgangsprüfungen durch.
• Sie wenden die Stichprobensysteme nach DIN ISO 3951-1 (AQL) und DIN ISO 3951-2 sicher an.
• Sie setzen die die optimale Methode für Ihre Prüfaufgaben ein.

Die multivariate Stichprobenprüfung nach DIN ISO 3951-2 zeigt Wege auf, die der Praktiker schon lange sucht. Aufgrund ihrer Komplexität ist sie wenig bekannt. Unsere spezielle Aufbereitung macht sie in Ihren Händen zum bestens anwendbaren Werkzeug der Stichprobenprüfung auf ppm-Niveau.

Teilnahmevoraussetzungen

Statistisches Wissen wird nicht vorausgesetzt. Erforderlich für das Verstehen der Zusammenhänge ist jedoch mathematisches Abstraktionsvermögen auf dem Niveau eines Technikers. Überaus hilfreich und daher empfohlen ist die vorherige Absolvierung des Seminars „Attributive Stichprobenprüfung – DIN ISO 2859“. Sie bringen einen Laptop mit, auf dem Sie die im Seminar verwendeten Excel-Tools speichern und einsetzen.

Inhalte

• Anwendungsbedingungen für messende Stichprobenprüfung
• Wirksamkeit und Risiken von messenden Stichprobenprüfungen
• AQL-Stichprobensystem nach DIN ISO 3951-1
• Vergleich von messender und attributiver Stichprobenprüfung
• Überwachung zweifacher Grenzwerte nach DIN ISO 3951-2
• Prüfung mehrerer Merkmale in verschiedenen Fehlerklassen nach DIN ISO 3951-2