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  • Datenanalyse und Prozessmanagement für Qualität
    für die Produktion

    Minitab hilft Unternehmen dabei, mit Hilfe von Datenanalysen und Prozessmanagement im Qualitätsbereich die Leistung und Effektivität zu steigern und Innovation zu fördern.

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    Verbessern Sie die Leistung für mehr Profitabilität.
    Optimieren Sie Prozesse durch die Analyse der Daten.

    Anheuser-Busch reduziert die Ausfallzeiten und optimiert die Produktion

    Durch Verbesserungen der Verfahren wurden die geplanten Ausfallzeiten um 34 % und die damit verbundenen Kosten um über 430.000 US-Dollar gesenkt. In diesem Artikel erfahren Sie, wie hierbei Pareto-Diagramme, Histogramme, Regelkarten und andere Grafiken und Analysen eingesetzt wurden.

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    Dank leistungsfähiger Analysen
    Produktfehler ermitteln und Benchmarks für die Qualität festlegen.

    Maschinelles Lernen: Der nächste Schritt für die Leistungsoptimierung in der Produktion

    Über die Hälfte der Unternehmen, mit denen wir weltweit gesprochen haben, betrachten das maschinelle Lernen als eines der wichtigsten Themen für Unternehmen in den nächsten 2–3 Jahren. Häufig sind sie jedoch unsicher, wie sie dieser Technologie begegnen sollen. Dabei sind Sie vermutlich schon weiter, als Sie denken. Bekannte Machine-Learning-Werkzeuge sind eigentlich nur eine Weiterentwicklung der Modellierungswerkzeuge, die Sie bereits kennen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie direkt in dieses Thema einsteigen können. (60 Minuten)

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    Minitab hilft Ihnen dabei, wertvolle Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen.

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    Blogartikel zum Thema

    Für welchen Lieferanten entscheiden Sie sich?
    Die Antwort liegt in den Daten.

    Wie können Sie wissen, dass Sie unter verschiedenen Lieferanten, die um Ihre Aufträge konkurrieren, den richtigen auswählen? Wie können Sie sicher sein, dass Sie den Lieferanten mit der besten Qualität beauftragen oder den Anbieter ausschließen, dessen Produkte Ihre Anforderungen nicht erfüllen? In diesem Artikel betrachten wir ein Beispiel dazu, wie eine solche Entscheidung auf der Grundlage von Daten getroffen werden kann.

    Effizienz von Prozessen steigern: 5 wichtige Lean-Werkzeuge

    Der Schwerpunkt von Lean liegt darauf, den Mehrwert für den Kunden zu maximieren, indem Ausschuss und Fehler eliminiert werden. Mit Lean-Werkzeugen können Sie den Prozess analysieren, Ausschuss ermitteln, Fehler vermeiden und Ihre Maßnahmen dokumentieren.

    Fallstudien

    Erfolgsberichte aus der Praxis

    Optimieren der Anlageneffizienz zum Steigern der Produktion

    Für Bobcat stand viel auf dem Spiel. Durch eine Steigerung der Leistung beim Laserschneiden konnte die Produktionsgeschwindigkeit erhöht werden, was zu Einsparungen von fast 1 Million US-Dollar bei der Aufstellung von neuen Anlagen führte.

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    Ausbildung mit intelligenten Datenanalyseverfahren bei Cummins

    Über 12.000 Projekte, Einsparungen in Höhe von über 2 Milliarden US-Dollar und Ausbildung von über 2.700 Mitarbeitern in den Six Sigma-Verfahren, u. a. in statistischer Analyse. Der E-Learning-Kurs Quality Trainer von Minitab ist Teil der Ausbildung von Green Belts, Black Belts und anderen Qualitätsexperten bei Cummins.

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    Kostenoptimierung und Aufrechterhalten von Qualitätsstandards mit Hilfe von Datenanalysen

    Boston Scientific konnte bei der Produktion von Kathetern den Genehmigungsprozess durch Behörden verkürzen und gleichzeitig die Sicherheitsstandards erfüllen.

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    Unsere Kunden

    Seit über 40 Jahren vertrauen Unternehmen auf der ganzen Welt auf Minitab-Software, um ihre Daten zu analysieren und ihre Qualitätsverbesserungsprojekte zu planen und zu verwalten.

    Die Automobilindustrie durchlebt gerade einen enormen Wandel. Denken Sie nur an autonome Fahrzeuge, Mobilitätslösungen oder Elektroautos. Die Definition von Qualität in der Automobilindustrie wird sich vollkommen ändern – und Minitab wird uns dabei unterstützen, große Datensätze zu analysieren und so die geforderte Qualität für unsere Kunden zu liefern.

    – Scott Sterbenz, Six Sigma Master Black Belt, Ford Motor Company
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    prädiktive Analysen.

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