Qualitätsanalytik
Qualität in allen Bereichen Ihres Geschäfts verbessern
LÖSUNGSTHEMEN
- Qualität neu interpretiert
- Qualitätsanalytik
- Umfangreichstes Angebot an Qualitätswerkzeugen
- Messsystemanalyse
- Statistische Prozesskontrolle
- Ursachenanalyse
- Trennschärfe, Stichprobenumfang und Pläne für die Stichprobenprüfung
- Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse
- Maschinelles Lernen für die Qualität
Qualität neu interpretiert
Erreichen Sie mit den robusten Datenanalyselösungen von Minitab einen neuen Qualitätsstandard.
Unsere Lösungen für die Qualitätsanalytik
Mit den leistungsstarken und benutzerfreundlichen Visualisierungs- und Analysewerkzeugen von Minitab bauen Sie Vertrauen bei Ihren Kunden auf und liefern noch bessere Produkte.
Umfangreichstes Angebot an Qualitätswerkzeugen
Als Marktführer bei der Qualitätsanalytik zeichnet sich Minitab durch das umfangreichste Angebot an Qualitätswerkzeugen für Experten aus. Entdecken Sie einige der grundlegenden Werkzeuge für die Qualitätsverbesserung, die in der Minitab Statistical Software und Engage einsatzbereit verfügbar sind.
Messsystemanalyse
Minitab hat ein umfangreiches Angebot an Werkzeugen für die Messsystemanalyse für Qualitätsexperten. Mit Messsystemanalysen, Analysen für die Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten, Untersuchungen von Linearität und systematischer Messabweichung und Stabilitätsuntersuchungen können Sie die Streuung, systematische Messabweichung und Stabilität Ihrer Messsysteme auswerten.
Statistische Prozesskontrolle
Ein wenig Streuung ist unvermeidbar, doch sie muss sich innerhalb von akzeptablen Grenzen bewegen. Unternehmen fordern, dass Prozesse stabil, beständig und prognostizierbar sind, da die Qualität der Produkte und Dienstleistungen bei einem außer Kontrolle geratenen Prozess in keiner Weise prognostiziert oder garantiert werden kann. Durch die Auswertung der Prozessstabilität können Unternehmen außerdem Streuung erkennen und korrigieren, die die Qualität beeinträchtigt.
Das wichtigste SPC-Werkzeug zur Überwachung der Prozessstabilität sind Regelkarten. Eine Regelkarte bildet chronologisch angeordnete Daten für eine bestimmte Eigenschaft, z. B. Produktvolumen oder Zeitdauer für die Zubereitung einer Mahlzeit nach der Aufgabe einer Bestellung, in einem Bild ab, das leicht verständlich ist und Sie warnt, wenn ungewöhnliche Shifts in einem Prozess auftreten.
Ursachenanalyse
Da wir immer mehr Daten aus Prozessen erfassen, benötigen wir womöglich neue Werkzeuge, um aussagekräftige Einblicke zu gewinnen. Neben herkömmlichen statistischen Verfahren können Sie moderne Methoden des maschinellen Lernens nutzen, um Ihre Prozesse zu analysieren, zu verbessern und zu steuern. Betrachten wir ein Beispiel, das mit einer binären logistischen Regression beginnt und mit Klassifikations- und Regressionsbäumen (CART®) endet.
Trennschärfe, Stichprobenumfang und Pläne für die Stichprobenprüfung
Wie können wir bei so vielen Unternehmen, die in hart umkämpften Märkten miteinander konkurrieren, sicherstellen, dass die von uns zur Beschreibung unserer Produkte verwendeten Statistiken genau sind? Die Stichprobenprüfung nach Attributen kann das Vertrauen steigern, dass die Informationen, die Sie Ihren Kunden bereitstellen, datengestützt, genau und auf dem neuesten Stand sind.
Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse
Unsere Abhängigkeit von Technologien wächst ständig – von Herzschrittmachern über Smartphones und Autos bis hin zu intensivmedizinischen Geräten. Daher beeinträchtigt es uns auch zunehmend, wenn ein solches Produkt oder eine solche Komponente ausfällt. Es ist also kein Wunder, dass die Zuverlässigkeit von Produkten und ihrer Komponenten ein wichtiges Kriterium für Qualitätstechniker ist.
Um die Qualität und Sicherheit eines Produkts für den Verbraucher sicherzustellen, ist es wichtig, das Ausfallrisiko während der Nutzungsdauer zu kennen. Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalysen in Minitab sind äußerst hilfreiche Werkzeuge zur Quantifizierung dieses Risikos.
Maschinelles Lernen für die Qualität
Das maschinelle Lernen gewinnt rasch an Beliebtheit, doch viele Qualitätsexperten sind sich unsicher, wie sie damit beginnen sollen. Machen Sie sich keine Gedanken! Bekannte Machine-Learning-Werkzeuge sind eine Weiterentwicklung der Modellierungswerkzeuge, die Sie bereits kennen. Wir bei Minitab zeigen Ihnen gerne, wie Sie sich noch heute vertraut mit dem maschinellen Lernen machen.
Minitab ist Marktführer bei der Qualitätsanalytik
Die erfolgreichsten Unternehmen sind ausgezeichnet darin, Vertrauen bei den Kunden aufzubauen. Als Grundlage dieses Vertrauens stellen sie sicher, dass sie beständig hochqualitative Produkte und Prozesse liefern. Doch wie können Unternehmen die Produkt- und Prozessqualität messen und aufrechterhalten?
Minitab unterstützt Unternehmen mit unseren Lösungen für die Qualitäts- und Verbesserungsanalytik dabei, dieses Vertrauen zu bestätigen. Unsere Lösungen helfen Ihnen zu entscheiden, welche Metriken kritisch für die Qualität sind, zu bestätigen, dass Sie diese genau messen, und zu quantifizieren, wie gut Sie damit Ihre Zielstellungen erfüllen.
„Wir haben die Kosten im Unternehmen in den letzten fünf Jahren um 750 Millionen $ reduziert. Und wir haben auf der Führungsebene 240–300 Mitarbeiterstunden pro Jahr gespart. Das habt ihr möglich gemacht.“
– Vice President of Quality bei einem globalen Industriemischkonzern mit Milliardenumsätzen (und Minitab-Kunde)
Der integrierte Ansatz von Minitab aus Software und Services hat Organisationen auf der ganzen Welt seit über 50 Jahren dazu befähigt, bessere Entscheidungen zu treffen. Von der Ideenfindung bis zur Durchführung sorgen unsere Lösungen für herausragende geschäftliche Ergebnisse.
UNSERE KUNDEN
„Minitab [ist] das beste Werkzeug für das Qualitätsmanagement. Ich verwende Minitab für Zeitreihen- und andere Diagramme, Regelkarten, Pareto- und Fischgräten-Diagramme ... Alle Qualitätsdaten wurden dem Top-Management mittels Minitab präsentiert ... Ich würde die Software bedenkenlos empfehlen!“
Jose Luis P.
Qualitätsleiter
„Ich bearbeite gleichzeitig mehrere Projekte, und Minitab hilft mir sehr dabei, die Fehlerpunkte und Beziehung in den Teilaktivitäten eines Prozesses zu verstehen. Ich kann eine bessere Ursachenanalyse durchführen, um den Ursprung eines Problems zu finden, und ich kann außerdem eine FMEA nutzen, um Schweregrad, Auftretenswahrscheinlichkeit und Entdeckungswahrscheinlichkeit zu gewichten ... Ich kann mit Sicherheit sagen, dass wir viel Zeit gespart haben im Vergleich zu den stundenlangen Diskussionen und Berechnungen, die ohne die Investition in diese Software erforderlich gewesen wären. Die Effizienz unseres Teams ist bedeutend gestiegen.“
Rahul V.
Leitender Entwicklungsingenieur