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Cornerstone

Bei Cornerstone ist weniger mehr:
Weniger Aufwand,
mehr Information.

Diese Kunden schenken uns bereits ihr Vertrauen

Cornerstone

Stärken Sie Ihr Team in der technischen Datenanalyse

Der Umgang mit großen Datensätzen erfordert erhebliche Rechenleistung, um interaktives und effizientes Arbeiten zu gewährleisten. Mit Cornerstone, unserer Software für die Datenanalyse, werden Ingenieure mit dem richtigen Mittel ausgestattet, um große Datenmengen effizient zu untersuchen.

Cornerstone ist ein benutzerfreundliches Tool für Ingenieure, um Versuchspläne zu erstellen und Beobachtungen zu analysieren. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und ein einfaches, aber leistungsstarkes Datenanalyseprogramm für Anwender.

Warum Ihr Team Cornerstone benötigt

Behalten Sie Ihre intuitiven Erkenntnisse bei, während Sie Daten untersuchen

Die Cornerstone-Software ist ein flexibles Tool mit einer interaktiven Benutzeroberfläche. Sie ist in vielen Bereichen und Branchen anwendbar, wie z. B. in der Fertigung, Forschung und Entwicklung, Qualitätssicherung und Bildung.

Cornerstone ermöglicht effiziente Arbeit, um Versuchspläne zu entwerfen und Daten zu untersuchen, Abhängigkeiten zu analysieren und Antworten zu finden, auf die Sie sofort, interaktiv und ohne jeglichen Programmieraufwand reagieren können.

Zeit gewinnen und Geld sparen

Mehr Informationen mit minimalem Aufwand durch verbesserte Benutzerfreundlichkeit gewinnen

„Cornerstone versetzt Sie in die Lage, um aus einer riesigen Flut an Daten schnell die richtigen Schlüsse zu ziehen. Sie können Daten besser beurteilen und schneller die richtige Entscheidung treffen.“
Fabian Müller
Teamleiter Cornerstone

Wie Cornerstone Ihrem Unternehmen zugutekommt

Effizientes Arbeiten mit einem konsistenten und intelligenten Ansatz

Praktisch für den täglichen Einsatz im Ingenieurwesen

Benutzer können auf mehrere Datenquellen wie MS Excel, CSV, TSV, ODBC und Apache Parquet (in Planung) zugreifen. Diese Dateien können in einen einzigen Datensatz importiert werden, um das Zusammenführen und die gemeinsame Analyse zu unterstützen.

Workmaps – Ihre Analyse-Leinwand

Benutzer können ihre Analysen dank Workmap-Konzept wiederverwendbar machen. Eine Workmap speichert jeden einzelnen Analyseschritt: alle Daten und abgeleiteten Datensätze, Tabellen, Graphen, Analyseobjekte und Berichte.

Design of Experiments – Nutzen Sie Ihr Datenpotential voll aus

Benutzer können das Design of Experiments (DoE) für systematische Versuche anwenden, technische Datenanalysen durchführen sowie Prozesse modellieren und optimieren. Mit der Cornerstone Extension Language (CEL) können Benutzer auch kundenspezifische Anwendungen erstellen und so die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von Cornerstone nutzen.

Kernfunktionen von Cornerstone

Bereitstellung der notwendigen statistischen Methoden – kompakt und übersichtlich

Design of Experiments (DoE)

ist ein strukturierter Ansatz zur Planung von Versuchen, um die Beziehung zwischen Faktoren und Zielgrößen effizient und effektiv zu untersuchen. DoE in Cornerstone unterstützt fortgeschrittene Techniken wie Einschränkungen im Designraum, Einbeziehungsläufe, zugängliche Kandidatenmengen für algorithmische Designs und Methoden zur Durchführung robuster (Taguchi) oder Mischungsdesigns.

Explorative Datenanalyse

hilft Ihnen, das volle Potenzial Ihrer Daten mit interaktiven grafischen Werkzeugen wie Brushing und Labeling auszuschöpfen. Cornerstone bietet verschiedene grundlegende und fortgeschrittene Diagrammtypen, um Ihre Daten geeignet zu visualisieren.

Regression

modelliert die Beziehungen zwischen Ihren abhängigen (Zielgrößen) und unabhängigen Variablen (Prädiktoren). Cornerstone unterstützt beliebige Modellerweiterung, z. B. Terme hoher Ordnung, schrittweise Regression, Box-Cox-Transformation und Restwertanalyse in einem unvergleichlich kompakten Workflow.

MANOVA

steht für Multivariate Varianzanalyse. Es bietet Analysetechniken zum Vergleich von Gruppen auf Basis multivariater Daten. Sie können untersuchen, ob die Gruppen unterschiedlich sind und wie die Unterschiede durch die analysierten Variablen bestimmt werden. MANOVA kann auch für Diskriminanzanalysen verwendet werden.

Hauptkomponentenanalyse

wird verwendet, um komplexe Datensätze zu vereinfachen und zu interpretieren. Sie ist nützlich zur Reduzierung der Datenkomplexität bei gleichzeitiger Beibehaltung der meisten in den Daten enthaltenen Variation. Sie kann auch mit der Regressionsanalyse kombiniert werden, wenn Prädiktoren korreliert sind, die sonst nicht angemessen analysiert werden können (Regression auf Hauptkomponenten).

Sensitivitätsanalyse

hilft Entscheidungsträgern, die Auswirkungen von Unklarheiten in Modellen zu verstehen und fundiertere Entscheidungen auf Basis der Sensitivität der Ergebnisse (Zielgrößen) gegenüber verschiedenen Faktoren (Prädiktoren) zu treffen. In Cornerstone kann die Sensitivitätsanalyse mit der Regression kombiniert werden, um die Interpretierbarkeit, Robustheit und Zuverlässigkeit des Regressionsmodells zu verbessern.

Zusammenfassende Statistiken und Tests

Zusammenfassende Statistiken sind numerische Werte, die die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammenfassen und beschreiben. Sie umfassen Maße der zentralen Tendenz (wie Mittelwert, Median und Modus), Streuungsmaße (wie Spannweite, Varianz und Standardabweichung) und andere beschreibende Kennzahlen (wie Quartile und Perzentile). Teststatistiken werden verwendet, um zu entscheiden, ob die Nullhypothese bei Hypothesentests verworfen werden soll. Cornerstone unterstützt viele verschiedene Situationen zur Anwendung von Hypothesentests. Zudem sind die Ergebnisse informativ und erfordern keine weitere Interpretation der Werte.

Verteilungsanpassung und Prozessfähigkeit

helfen, die Variabilität in Prozessen zu verstehen und die Fähigkeit zur Einhaltung von Spezifikationen zu bewerten, wodurch die Gesamtqualität verbessert wird. Die Verteilungsanpassung schätzt die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilung von Prozessdaten, was für die Prozesskontrolle, Vorhersage und Entscheidungsfindung maßgeblich ist. Die Prozessfähigkeitsanalyse bewertet die Fähigkeit eines Prozesses, Werte innerhalb spezifizierter Toleranzgrenzen zu produzieren.

Kontrollkarten

sind grafische Werkzeuge, die in der statistischen Prozesskontrolle (SPC) verwendet werden, um die Stabilität und Leistung eines Prozesses im Laufe der Zeit zu überwachen. Als integraler Bestandteil der Six Sigma Methodik spielen Kontrollkarten eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Prozessen.

R-Integration

gewährt direkten Zugang zur R-Umgebung, die für statistische Berechnungen und Grafiken bekannt ist. Diese Synergie ermöglicht es Benutzern, modernste statistische Methoden zusammen mit leistungsstarken Visualisierungen (Brushing) für eine verbesserte Datenanalyse zu nutzen. Entdecken Sie die R-Integration in Cornerstone hier.

Design of Experiments (DoE)

ist ein strukturierter Ansatz zur Planung von Versuchen, um die Beziehung zwischen Faktoren und Zielgrößen effizient und effektiv zu untersuchen. DoE in Cornerstone unterstützt fortgeschrittene Techniken wie Einschränkungen im Designraum, Einbeziehungsläufe, zugängliche Kandidatenmengen für algorithmische Designs und Methoden zur Durchführung robuster (Taguchi) oder Mischungsdesigns.

Explorative Datenanalyse

hilft Ihnen, das volle Potenzial Ihrer Daten mit interaktiven grafischen Werkzeugen wie Brushing und Labeling auszuschöpfen. Cornerstone bietet verschiedene grundlegende und fortgeschrittene Diagrammtypen, um Ihre Daten geeignet zu visualisieren.

Regression

modelliert die Beziehungen zwischen Ihren abhängigen (Zielgrößen) und unabhängigen Variablen (Prädiktoren). Cornerstone unterstützt beliebige Modellerweiterung, z. B. Terme hoher Ordnung, schrittweise Regression, Box-Cox-Transformation und Restwertanalyse in einem unvergleichlich kompakten Workflow.

MANOVA

steht für Multivariate Varianzanalyse. Es bietet Analysetechniken zum Vergleich von Gruppen auf Basis multivariater Daten. Sie können untersuchen, ob die Gruppen unterschiedlich sind und wie die Unterschiede durch die analysierten Variablen bestimmt werden. MANOVA kann auch für Diskriminanzanalysen verwendet werden.

Hauptkomponentenanalyse

wird verwendet, um komplexe Datensätze zu vereinfachen und zu interpretieren. Sie ist nützlich zur Reduzierung der Datenkomplexität bei gleichzeitiger Beibehaltung der meisten in den Daten enthaltenen Variation. Sie kann auch mit der Regressionsanalyse kombiniert werden, wenn Prädiktoren korreliert sind, die sonst nicht angemessen analysiert werden können (Regression auf Hauptkomponenten).

Sensitivitätsanalyse

hilft Entscheidungsträgern, die Auswirkungen von Unklarheiten in Modellen zu verstehen und fundiertere Entscheidungen auf Basis der Sensitivität der Ergebnisse (Zielgrößen) gegenüber verschiedenen Faktoren (Prädiktoren) zu treffen. In Cornerstone kann die Sensitivitätsanalyse mit der Regression kombiniert werden, um die Interpretierbarkeit, Robustheit und Zuverlässigkeit des Regressionsmodells zu verbessern.

Zusammenfassende Statistiken und Tests

Zusammenfassende Statistiken sind numerische Werte, die die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammenfassen und beschreiben. Sie umfassen Maße der zentralen Tendenz (wie Mittelwert, Median und Modus), Streuungsmaße (wie Spannweite, Varianz und Standardabweichung) und andere beschreibende Kennzahlen (wie Quartile und Perzentile). Teststatistiken werden verwendet, um zu entscheiden, ob die Nullhypothese bei Hypothesentests verworfen werden soll. Cornerstone unterstützt viele verschiedene Situationen zur Anwendung von Hypothesentests. Zudem sind die Ergebnisse informativ und erfordern keine weitere Interpretation der Werte.

Verteilungsanpassung und Prozessfähigkeit

helfen, die Variabilität in Prozessen zu verstehen und die Fähigkeit zur Einhaltung von Spezifikationen zu bewerten, wodurch die Gesamtqualität verbessert wird. Die Verteilungsanpassung schätzt die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilung von Prozessdaten, was für die Prozesskontrolle, Vorhersage und Entscheidungsfindung maßgeblich ist. Die Prozessfähigkeitsanalyse bewertet die Fähigkeit eines Prozesses, Werte innerhalb spezifizierter Toleranzgrenzen zu produzieren.

Kontrollkarten

sind grafische Werkzeuge, die in der statistischen Prozesskontrolle (SPC) verwendet werden, um die Stabilität und Leistung eines Prozesses im Laufe der Zeit zu überwachen. Als integraler Bestandteil der Six Sigma Methodik spielen Kontrollkarten eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Prozessen.

R-Integration

gewährt direkten Zugang zur R-Umgebung, die für statistische Berechnungen und Grafiken bekannt ist. Diese Synergie ermöglicht es Benutzern, modernste statistische Methoden zusammen mit leistungsstarken Visualisierungen (Brushing) für eine verbesserte Datenanalyse zu nutzen. Entdecken Sie die R-Integration in Cornerstone hier.

Cornerstone Extension Language (CEL)

Wir sprechen Ihre Sprache

Passen Sie Cornerstone speziell an Ihre spezifischen Bedürfnisse an. Mit der Cornerstone Extension Language (CEL) z. B. können Sie problemlos Anwendungen, neue Dialoge, Menüs und andere Analysefunktionen erstellen. Die offene mit CEL gekoppelte Architektur ermöglicht es, nahezu jede spezifische Anforderung Ihrer Organisation zu erfüllen. Oder Sie integrieren die bereitgestellten Funktionen einfach mit einer anderen Softwareanwendung.

Cornerstone Add-On: CEDA

Common Engineering Data Analytics

Das Cornerstone-Add-On CEDA (Common Engineering Data Analytics) bietet erweiterte Funktionen für die automatische Datenanalyse. Dank des Konzepts der dynamischen Workmaps ermöglicht CEDA Ihnen, mehrere Aktionen auf verschiedenen Datenspalten automatisch auszuführen, selbstdefinierte Regeln anzuwenden und Skripte auf verschiedenen Datensätzen erneut auszuführen. Cornerstones CEDA verwendet ein fortschrittliches Datenformat, das mit Metadaten angereichert werden kann, und bietet zusätzliche statistische Analysetools wie Cp/Cpk-Analysen, Signaturdiagramme und vieles mehr.

Cornerstone Extension Language (CEL)

Wir sprechen Ihre Sprache

Passen Sie Cornerstone speziell an Ihre spezifischen Bedürfnisse an. Mit der Cornerstone Extension Language (CEL) z. B. können Sie problemlos Anwendungen, neue Dialoge, Menüs und andere Analysefunktionen erstellen. Die offene mit CEL gekoppelte Architektur ermöglicht es, nahezu jede spezifische Anforderung Ihrer Organisation zu erfüllen. Oder Sie integrieren die bereitgestellten Funktionen einfach mit einer anderen Softwareanwendung.

Cornerstone Add-On: CEDA

Common Engineering Data Analytics

Das Cornerstone-Add-On CEDA (Common Engineering Data Analytics) bietet erweiterte Funktionen für die automatische Datenanalyse. Dank des Konzepts der dynamischen Workmaps ermöglicht CEDA Ihnen, mehrere Aktionen auf verschiedenen Datenspalten automatisch auszuführen, selbstdefinierte Regeln anzuwenden und Skripte auf verschiedenen Datensätzen erneut auszuführen. Cornerstones CEDA verwendet ein fortschrittliches Datenformat, das mit Metadaten angereichert werden kann, und bietet zusätzliche statistische Analysetools wie Cp/Cpk-Analysen, Signaturdiagramme und vieles mehr.

CornerstoneR und die R-Schnittstelle

Die R-Integration

Die weit verbreitete Programmiersprache und Open-Source-Softwareumgebung R ist bekannt für ihre nahezu unbegrenzten Möglichkeiten der statistischen Berechnung. Die R-Schnittstelle in Cornerstone öffnet daher die Tür zu leistungsstarken grafischen und statistischen Werkzeugen, z. B. zur Datenaufbereitung, -auswertung und zu maschinellen Lernmethoden, was Cornerstone leistungsfähiger macht als je zuvor.

CornerstoneR

Wenn Sie mit der R-Sprache nicht vertraut sind, keine Sorge! Die kostenfreie Erweiterung CornerstoneR von camLine bietet viele flexible und hochmoderne Funktionen, die Sie ohne Programmierkenntnisse in R in der gewohnten Cornerstone-Umgebung nutzen können.

Verbessern Sie Ihre Datenanalyse mit Cornerstone

Erfahren Sie, wie Sie Cornerstone CEDA in Webinarreihen nutzen können

Themen

Durch die Integration von Cornerstone mit dem Flaggschiffprodukt LineWorks SPACE von camLine schaffen Sie ein leistungsstarkes Ökosystem für effektive und detaillierte Analysen von Prozess- und Qualitätsdaten für Ihre Produktion.

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Video-Podcast

Digitale Kontinuität in der Batteriefertigung

Blog

Wie Digital Twin Technologie die Fertigung optimiert

Pressemitteilung

camLine veröffentlicht CEDA 1.1 — verbesserte Flexibilität bei Graphattributen und R-Schnittstelle

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