Aufbauend auf einer fundierten Darstellung grundlegender statistischer Verfahren werden Verfahren zur Qualitätssicherung und Zuverlässigkeitsanalyse anwendungsorientiert präsentiert.
Die vorgestellten Methoden und Verfahren werden in ein Qualitätsmanagement-System nach ISO 9000 ff. eingeordnet. Die Autoren stellen zunächst gängige Qualitätswerkzeuge vor. Die Anwendung wird mittels praktischer Beispiele erläutert. Im Abschnitt Messsystemanalyse (MSA) werden die Verfahren der MSA erläutert. Die praktische Umsetzung wird wiederum mittels geeigneter Software-Lösungen anschaulich vorgestellt. Bei Prozessfähigkeitsanalysen erfolgt neben einer Behandlung der üblichen Verfahren eine ausführliche Diskussion der Modellannahmen und der hieraus resultierenden Schwierigkeiten. Mittels konkreter Handlungsempfehlungen werden Studierenden und Praktikern Lösungsansätze für verschiedenste Situationen erschlossen.
Mit (n, c)- und sequentiellen Stichprobenplänen werden anwendungsorientierte Verfahren zur Wareneingangsprüfung vorgestellt.
Die Autoren präsentieren verschiedene Ansätze zur Modellierung der Zuverlässigkeit technischer Komponenten und Systeme vor. Neben klassischen Verfahren basierend auf der Exponential- und Weibull-Analyse werden nichtparametrische Methoden vorgestellt.
Bei der statistischen Prozesslenkung legen die Autoren besonders Wert auf die praktische Umsetzung mittels geeigneter Software (Minitab, JMP). Anforderungen in der betrieblichen Praxis und häufig auftretende Fehler werden ausführlich diskutiert.
Abschließend nehmen die Autoren Bezug auf die statistische Versuchsplanung. Im Sinne einer Einführung wird nur auf faktorielle Pläne und das Screening eingegangen.
Konrad Wälder & Olga Wälder
Statistische Methoden der Qualitätssicherung [PDF ebook]
Praktische Anwendung mit MINITAB und JMP
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Språk Tyska ● Formatera PDF ● Sidor 400 ● ISBN 9783446436688 ● Filstorlek 7.8 MB ● Redaktör Franz J. Brunner ● Utgivare Hanser, Carl ● Stad München ● Land DE ● Publicerad 2013 ● Utgåva 1 ● Nedladdningsbara 24 månader ● Valuta EUR ● ID 2777634 ● Kopieringsskydd Social DRM