University of Colorado Boulder
Stabilität und Fähigkeit zur Qualitätsverbesserung

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University of Colorado Boulder

Stabilität und Fähigkeit zur Qualitätsverbesserung

Wendy Martin

Dozent: Wendy Martin

1.801 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(12 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 9 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(12 Bewertungen)

Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Verstehen, wie man Prozessregelkarten verwendet, auswählt und interpretiert, um spezielle Ursachen für Abweichungen zu identifizieren

  • Erstellen und Interpretieren von Kontrollkarten für normale und nicht-normale Verteilungen

  • Erstellen und interpretieren Sie Regelkarten für diskrete Daten

  • Analysieren Sie die Fähigkeit eines Prozesses, die Kundenspezifikationen zu erfüllen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Treffen Sie Entscheidungen zur Prozessverbesserung
  • Kategorie: Analysieren eines Prozesses auf Stabilität
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Rstudio
  • Kategorie: Analysieren eines Prozesses auf seine Fähigkeit

Wichtige Details

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Bewertungen

5 Quizzes

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Datenwissenschaftliche Methoden zur Qualitätsverbesserung
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie einen Prozess definieren und ihn in seine Komponenten zerlegen, um potenzielle Abweichungsquellen zu identifizieren. Sie lernen, wie Sie mit Hilfe einer Regelkarte Abweichungen in allgemeine und spezielle Ursachen einteilen können. Sie lernen die Taguchi-Verlustfunktion kennen und erfahren, wie sie mit der Qualitätsphilosophie und den Zyklen der Produkt- und Prozesskontrolle zusammenhängt. Sie lernen die grundlegende Anatomie einer Regelkarte sowie den Prozess zur Erstellung einer Regelkarte und häufige Fehler, die bei der Verwendung einer Regelkarte in der Praxis auftreten. Sie werden in der Lage sein, einen angemessenen Stichprobenumfang zu berechnen und auf der Grundlage statistischer Regeln zu bestimmen, wann ein Prozess unter Kontrolle ist oder außer Kontrolle gerät.

Das ist alles enthalten

13 Videos2 Lektüren1 Quiz2 Diskussionsthemen

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie anhand von Informationen über den Stichprobenumfang und den Datentyp die geeignete Karte auswählen. Sie lernen, wie Sie Kontrolldiagramme mit Untergruppen für Variablendaten erstellen und interpretieren und wie Sie diese in R erstellen können. Sie werden auch Kontrolldiagramme mit einer Stichprobengröße von einem normalverteilten Datenwert erstellen und interpretieren. Sie werden lernen, wie Sie andere Statistiken mit Hilfe des Individuals und des Moving Range Charts überwachen können. Schließlich werden Sie die Kontrollkarten für die statistische Kontrolle/Stabilität interpretieren.

Das ist alles enthalten

11 Videos1 Quiz1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie ein X- und ein Moving Range Chart erstellen, wenn die zugrunde liegende Verteilung nicht normalverteilt ist. Sie lernen, wie Sie Kontrollgrenzen für die X- und MR-Charts mit LogNormal-transformierter Verteilung und Exponentialverteilung berechnen können. Außerdem lernen Sie, wie Sie eine Verteilung an die Daten anpassen und die Kontrollgrenzen für die ausgewählte Verteilung berechnen können. Schließlich werden Sie die Kontrollkarten für die statistische Kontrolle/Stabilität interpretieren.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Quiz1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Prozessvariationen mit Kundenspezifikationen vergleichen können. Sie lernen die drei Indizes kennen, die mit Fähigkeitsmessungen und die drei Indizes, die mit Leistungsmessungen verbunden sind. Außerdem lernen Sie, wie Sie die Fähigkeit und Leistung bewerten, wenn die Daten nicht normal verteilt sind.

Das ist alles enthalten

16 Videos1 Quiz1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Regelkarten für diskrete Daten erstellen und analysieren können. Sie lernen, wie Sie zwischen binomial- und poissonverteilten Daten unterscheiden können, um die passende Regelkarte auszuwählen. Außerdem lernen Sie, wie Sie die Leistungsfähigkeit mit Hilfe eines geeigneten diskreten Wahrscheinlichkeitsmodells bewerten können.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Quiz1 Diskussionsthema

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.2 (5 Bewertungen)
Wendy Martin
University of Colorado Boulder
6 Kurse7.885 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen