NOT-Statistik: Nachweise fuhren, Optimierungen finden, Toleranzen berechnen mit Minitab und R

NOT-Statistik umfasst den gesamten Datenanalyse-Prozess und zeigt anhand von zwei Praxisbeispielen die Umsetzung in Minitab R19 und R: +Planung und Auswahl der Daten +Prozess-Beschreibung und Ziele der Datenanalyse +Plausibilitatsprufung +Grafiken fur Einflusse und Zusammenhange +Modellierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen +Bewertung der Modell-Qualitat und Ansatzpunkte zur Verbesserung +Nutzung von Modellen fur Vorhersagen, Simulationen, Optimierungen, Nachweisfuhrung und Toleranzermittlung Beispiel 1: Spritzgussprozess Ziele: Vorhersage von Prozess-Ergebnissen und Ermittlung von Toleranzgrenzen Beispiel 2: Projektlaufzeit Ziele: zuverlassige Einschatzung von Projektlaufzeiten, Nachweis maximale Laufzeit Die angewendeten Methoden (general linear model) gehoeren zum Bereich Maschinelles Lernen. NOT-Statistik liefert damit einen roten Faden fur die Auswertung komplexerer Daten und zeigt, wie die Ergebnisse fur die Produktentwicklung und Prozessoptimierung genutzt werden koennen. Die Daten und Programmdateien sind online verfugbar. Alle Beispiele koennen Schritt fur Schritt selbstandig nachvollzogen werden. NOT-Statistik: Nachweis - Optimierung - Toleranzermittlung