Ihre Herausforderung ist unsere Leidenschaft.​

Statistische Versuchsplanung (DoE) dient zur Erstellung von Prozessmodellen und ist ein Werkzeug zur effizienten Entwicklungen neuer und zur Optimierungen bestehender Produkte/Verfahren. Die Vorteile von statistischer Versuchsplanung und -auswertung liegen in einer deutlich reduzierten Versuchsanzahl aus welchen ein adäquates Prozessmodell hergeleitet wird.

Richtig geplante und ausgewertete Versuche sind der Schüssel zur schnellen Marktreife und hoher Qualität.

Voraussetzung für eine erfolgreiche Anwendung ist aber ein Verständnis der Methoden und eine richtige Interpretation der Ergebnisse.
In diesem Kurs erfahren Sie in einer vitalen aber entspannten Lernatmosphäre, wie Sie in die Methoden der Statistik anhand praktischer Beispiele zunehmend mehr Vertrauen entwickeln.

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Cornerstone ist eine Statistiksoftware die Anwender in technisch orientierten Branchen bei statistischen Verfahren unterstützt. Der entsprechend gewählte Schwerpunkt liegt auf Versuchsplanung (DoE) und wichtigen statistischen Analyseverfahren. Methoden zur explorativen Datenanalyse werden von Cornerstone durch eine effiziente Implementierung graphischer Verfahren zur Verfügung gestellt.

Der Einsatz von Software ist ein wichtiger Faktor zur Steigerung der Geschwindigkeit bei statistischen Auswertungen. Voraussetzung ist der effiziente Umgang mit verschiedenen Datenquellen und -mengen, so wie dynamischen Daten.

In diesem Kurs lernen Sie die verschiedenen Methoden von Cornerstone anhand praktischer Beispiele kennen. Durch Verknüpfungen einzelner Methoden wird die Geschwindigkeit der Datenauswertung schrittweise gesteigert.


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Toleranzrechnung auf Basis einer statistischen Betrachtungsweise beschreibt die Variabilität von Produktionsprozessen brauchbarer als die einfache Durchrechnung der Grenzen der Zeichnungstoleranzen. Damit kann das Potential zur Erfüllung von Kundenspezifikation in einem sehr frühen Planungsstadium realistischer abgeschätzt werden. Kritische Größen lassen sich einfach identifizieren.

Der erste Baustein von statistischer Toleranzrechnung sind Annahmen über die Verteilungen der Eingangsgrößen, die z.B. aus vergleichbaren Produktionsdaten oder Cpk-Angaben von Zulieferern ermittelt werden können. Weiterhin wird ein Wirkmodell zwischen den Eingangsgrößen und den zu tolerierenden Zielgrößen benötigt, das sich aus der Konstruktion, aus zuvor durchgeführten DoEs oder aus den physikalisch / chemisch / ingenieurmäßigen Verständnis des Prozesses ergibt.

Die klassische Methode der Gaußschen Fehlerfortpflanzung wird zweckmäßigerweise durch Verteilungs-Simulation ersetzt. Mit Cornerstone kann dies sehr gut für alle gängigen Verteilungen durchgeführt werden. Auch Sonderfälle wie abgeschnittene und ausgeschnittene Verteilungen sowie Mischverteilungen sind möglich. In solche Simulationen lassen sich in andere Methoden wie DoE einbinden. Man erreicht damit wirtschaftlichere oder robustere Auslegungen der geplanten Prozesse.

Ziel des Kurses ist die Einführung in die statistische Toleranzrechnung sowie Schnittstellen zu thematisch verwandten Verfahren.

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Prüfprozesseignung (früher auch Messmittelfähigkeit und im Englischen Measurement System Analysis) beurteilt den Messprozess einer Kenngröße in Bezug auf ihre Spezifikationsgrenzen. Er muss ausreichend aufgelöst sein, zu richtigen Ergebnissen führen, gut genug wiederholbar bzw. reproduzierbar sein. Auch muss seine Langzeitstabilität gewährleistet sein. Diese Produktionssicht kann auch auf Anwendungen in Forschung/Entwicklung übertragen werden.

Ohne geeignete Mess- und Prüfprozesse kann man die vom Kunden geforderte Qualität nicht sicherstellen. Auch im Vorfeld der Produktion spielt ausreichend sichere Messbarkeit eine wichtige Rolle, da Messungen die erweiterten Sinnesorgane der Forscher und Entwickler sind.

Geeignete Prüfprozesse und das Verständnis der dazu notwendigen Arbeitsschritte verbessern die Qualität, senken Qualitätskosten und erleichtern/ermöglichen die Entwicklung neue Prozesse und Produkte.

Der Kurs vermittelt Ihnen Techniken, mit denen Sie ihre Messprozesse beurteilen und verbessern können. Verbesserte Messtechnik hat im Laufe der Jahrhunderte wiederholt zu wissenschaftlichen und technischen Fortschritt geführt (Keppler Gesetze auf Basis der Messungen von Tycho Brahe, Landvermessung auf Basis genauer Winkelmessungen nach Gauß, Gravitationswellennachweis auf Basis von unglaublich genauer Interferenzmessungen im LIGO Experiment).

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