Der Peitscheneffekt: 5 Ideen zur Bekämpfung der Auswirkungen der Lieferkette
Wirken Sie dem Bullwhip-Effekt, den COVID-19 auf die Lieferketten hat, entgegen, indem Sie die Effizienz in Ihrem Unternehmen verbessern. Sehen Sie sich die fünf einfachen Wege zur Effizienzsteigerung an.
Welche Baseballstadien sind für Schlagmänner und Pitcher am besten geeignet? Eine statistische Analyse mit ANOVA und ANOM
Mithilfe der Varianzanalyse (ANOVA) und der Mittelwertanalyse (ANOM) werden wir herausfinden, welche Baseballparks die besten für Schlagmänner und für Pitcher sind.
Kommt die Weibull-Verteilung im Nachweistest dran?
Ein frühes Erstversagen kann die Analyse eines Teils oder einer Komponente beeinträchtigen. Die Weibull-Verteilung wird häufig zur Modellierung von Zeit-bis-zum-Ausfall-Daten verwendet.
Exponentialverteilung: Ausfalldaten mit schlechtem Gedächtnis
Bei der Modellierung von Ausfalldaten für die Zuverlässigkeitsanalyse enthält die Exponentialverteilung keine Aufzeichnungen über den vorherigen Ausfall eines Artikels. Diese besondere Eigenschaft macht die Verteilung äußerst nützlich für die Modellierung des Verhaltens von Gütern, die eine konstante Ausfallrate haben.
So wird der B10-Wert mit Statistiksoftware berechnet
Die B10-Lebensdauermessung wurde von Kugel- und Rollenlagerherstellern entwickelt und wird branchenübergreifend zur Überprüfung der Produktzuverlässigkeit eingesetzt. Lesen Sie weiter.
Hypothekenausfälle mit dem Minitab-Modul „Prädiktive Analysen“ analysieren
Erfahren Sie, wie Minitab Predictive Analytics dazu beitragen kann, die Zahl der Hypothekenausfälle zu minimieren, indem vorhergesagt wird, welche Kunden in Zukunft wahrscheinlich ausfallen werden.
Definitive Screening-Versuchspläne als Alternative zu herkömmlichen Versuchsplänen bei der Prozess- und Produktoptimierung
Definitive Screening Designs (DSDs) sind eine Klasse von Versuchsplänen (DoE), die bei der Prozess- und Produktoptimierung auf großes Interesse gestoßen sind. Sie sind in der Minitab Statistiksoftware verfügbar.
Trennschärfe und Stichprobenumfang – Ihre Versicherung bei der statistischen Analyse
Bei statistischen Analysen, wie Hypothesentests und der Planung von Experimenten, verwenden wir eine Stichprobe von Daten, um Fragen zu allen unseren Daten zu beantworten. Die Zuverlässigkeit dieser Antworten hängt von der Größe der analysierten Stichprobe ab. Um das Risiko einer unzuverlässigen statistischen Analyse zu minimieren, können wir vor der Datenerhebung die Trennschärfe und den Stichprobenumfang verwenden, um zu bestimmen, wie viele Daten erforderlich sind, um eine gute Chance zu haben, den Effekt zu finden, falls er existiert. Der empfohlene Mindestwert hierfür ist 80 %.
Prädiktive Analysen mit der Regression in der Minitab Statistiksoftware – Teil I
Erfahren Sie, wie Minitab Statistical Software die Erstellung, Überprüfung und Visualisierung eines Vorhersagemodells einfacher denn je macht.
Mit EWMA-Karten kleine Verschiebungen des Prozessmittelwerts erkennen
Obwohl sich einige Regelkarten gut dafür eignen, große Verschiebungen in einem Prozess zu erkennen, benötigen Sie für kleinere Shifts etwas anderes.