Minitab - Das Programm für statistische Analysen in Six Sigma und im Qualitätsmanagement

Prozesse im Qualitätsmanagement, Produktion, Handel, Verwaltung und Finanzen verbessern mit Statistik.

Minitab ist das Programm für statistische Analysen in Six Sigma und im Qualitätsmanagement, um die Qualität der Produkte und Dienstleistungen zu steigern. Es ist seit Jahren bewährt und hat sich im professionellen Sektor durchgesetzt. Auf Knopfdruck können Daten aus allen gängigen Programmen importiert und automatisiert werden, um auf die Gegebenheiten des Unternehmens angepasst zu werden.

Besonders mit dem in Minitab enthaltenen Werkzeug "Design of Experiment (DoE)" lassen sich neue Parameter in Prozessen und Produkten spielend leicht untersuchen.

Minitab ist weltweit führend bei Six Sigma Projektleitern, die in der Industrie, höchstes Ansehen geniessen.

Aufbau des Kurse:

Einführung

• Einführung in die Minitab Arbeitsoberfläche
• Verwendung des Projekt-Manager
• Handhabung der Minitab Dateiverwaltungsstruktur
• Anfertigung statistischer Analysen und Darstellungen
• Daten nach Muster generieren
• Stichprobenpläne erzeugen
• Pareto- und Balkendiagramme erzeugen

Datenanalyse

• Importieren von Daten
• Analyse von Daten mit Hilfe verschiedener Werkzeuge
• Identifizierung von Ausreißern
• Erstellen von Projektberichten

Statistische Standardverfahren

• Überprüfen der Nullhypothese mit t-Tests und Vertrauensintervallen
• Bewertung der Aussagekraft eines Hypothesentests
• Stichprobenumfang für einen Einstichprobentest eines Anteils
• Test auf Gleichheit zweier Anteile
• Bewertung der Aussagekraft einer Varianzanalyse
• Darstellung der Korrelationsanalyse
• Vorstellung verschiedener Regressionsanalysen
• Identifizierung der Eignung / Stabilität von Messsystemen
• Untersuchung von attributiven Prüfprozessen
• Überwachen der Prozessführung mittels unterschiedlicher Regelkarten
• Analyse der Prozessfähigkeit unter verschiedenen Voraussetzungen

Statistische Versuchsplanung (DoE)

• Darstellung der Versuchsplanung (Design of Experiments)
• Vollfaktorielle Versuchspläne
• Teilfaktorielle Versuchspläne
• Erstellung, Analyse und Optimierung von Versuchsplänen
• Multiple Zielgrößenoptimierung