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Statistische Methoden der Prozess-und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Statistische Methoden der Prozess-und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Engineering und Management, Master, ASPO 01.10.2013
Code: MAM.2.1.1.13
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P241-0366
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
2V+2U (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
5
Studiensemester: 2
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Studienleistungen (lt. Studienordnung/ASPO-Anlage):
Höhere und Angewandte Mathematik
Prüfungsart:
Abgabe von Fallstudien

[letzte Änderung 13.03.2012]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

MAM.2.1.1.13 (P241-0366) Engineering und Management, Master, ASPO 01.10.2013 , 2. Semester, Wahlpflichtfach
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
MAM.1.1.HAM Höhere und Angewandte Mathematik


[letzte Änderung 04.03.2019]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Gerald Kroisandt
Dozent/innen:
Prof. Dr. Gerald Kroisandt


[letzte Änderung 04.03.2019]
Lernziele:
Die Lehrveranstaltung vermittelt -aufbauend auf den in der Vorlesung Höhere Mathematik vermittelten Kenntnissen- statistische Methoden zur Behandlung von Fragestellungen in der Produktion. So durchläuft jede Neu- und Weiterentwicklung von Produkten und Fertigungsprozessen eine Vielzahl von Versuchen und diese Kosten Zeit und Geld, ebenso wie die Qualitäts- und Prozesskontrolle. In dieser Veranstaltung lernen die Studierenden, wie Versuche mit statistischen Methoden optimal geplant, Ergebnisse statistisch gesichert ausgewertet und Qualitätskontrolle effizient durchgeführt werden. Weiterhin können Sie Verfahren der statistischen Prozesskontrolle zur Kontrolle der laufenden Produktion, sowie statistische Verfahren zum Erkennen und Modellieren von Zusammenhängen, sowie statistische Verfahren zur Analyse und Optimierung von Lebensdauern auf praktische Problemstellungen anwenden und die notwendigen Versuchspläne dazu aufstellen.
Die Studenten werden in die Lage versetzt, entsprechende komplexe Datensätze mit geeigneten statistischen Methoden und Statistik-Software adäquat auszuwerten.

[letzte Änderung 13.03.2012]
Inhalt:
1.  Grundlagen der technischen Statistik
1.1 Statistische Verfahren in Produktion und Technik
1.2 Statistische Normen
1.3 Bedeutung der Versuchsplanung (DoE)
1.4 Was ist Six Sigma
1.5 Statistische Schlussweisen
 
2.  Statistische Methoden zur Auswertung von Produktions- und Versuchsdaten
2.1 Vertrauensbereiche
2.2 Testverfahren zum Prüfen von Anteilen und Mittelwerten
2.3 Weitere Verfahren
2.4 Stichprobenumfangsbetrachtungen
 
3. Sequentielle Versuchsdurchführungen, Statistische Qualitäts- und   
   Prozesskontrolle  
3.1 Kontrollregelkarten (SPC) (p,np,x,c,u-Karte)
3.2 Qualitätsregelkarten für kontinuierliche Merkmale
3.3 Annahme-Qualitätsregelkarten
3.4 Sequentielle Prüfpläne
3.5 Verfahren der Qualitätskontrolle
3.6 Prozess- und Produktbewertung
 
4.   Klassische Versuchsplanung
4.1. Vorgehensweise bei der Planung von Versuchen
4.2. Stichprobenumfangsberechnungen
4.3  Vollständige Faktorpläne, Randomisierung und Blockbildung
4.4. Screening Versuchspläne´
4.5. Methode von Taguchi
4.6. Methode nach Shainin
 
5.   Lebensdauer- und Zuverlässigkeitsanalysen
5.1. Methoden der Lebendaueranalysen
5.2. Zuverlässigkeitsanalysen.
 
6.   Multivariate statistische Verfahren zur Zusammenhangs-Analyse
6.1. Multivariate Regression und Versuchspläne
6.2  Versuchspläne für nichtlineare Zusammenhänge
6.3. Wahl wesentlicher Einflussgrößen
6.4. Varianzanalyse  (einfache und mehrfache, mit festen und zufälligen  
       Effekten und Versuchsplanung)

[letzte Änderung 13.03.2012]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
2 SWS Vorlesung,2SWS Praktische Übung u.a. am PC (AMSeL-Labor),
 Benutzung von Statistik-Software und e-Leraning-Systeme

[letzte Änderung 13.03.2012]
Literatur:
WALZ, GRABOWSKI, Lexikon der Stochastik mit Beispielen, Spektrum
Akademischer Verlag
 
U.Reinert, H. Blaschke, U.Brockstieger: Technische Statistik in der
Qualitätssicherung: Grundlagen für Produktions- und
Verfahrenstechnik,Springer Vlg.,1999
 
W. Kleppmann: Taschenbuch der Versuchsplanung-
Produkte und Prozesse optimieren, C.Hanser-Vlg. 2009
 
E.Dietrich, A.Schulze: Statistische Verfahren zur Maschinen-und
Prozessqualifikation, C. Hanser Vlg. 2009
 
WEBER, Statistik für Ingenieure, Teubner Vlg. Stuttgart
HARTUNG, ERPELT, Multivariate Statistik, Oldenbourg-Verlag
 
Materialien:
Skript  B.Grabowski „Statistische Methoden der Versuchsplanung, Prozess- und Qualitätskontrolle“  und Formelsammlung 3
Statistik-Software-Paket (N.N)

[letzte Änderung 13.03.2012]
 
[Sun Dec 22 12:33:14 CET 2024, CKEY=msmdpqu, BKEY=mm, CID=MAM.2.1.1.13, LANGUAGE=de, DATE=22.12.2024]