jeder nachhaltigen Qualitätspolitik und damit ein zentraler Faktor für den Erfolg eines Unternehmens.
In diesem Seminar gewinnen Sie einen Überblick über Methoden zur Optimierung von Produktionsprozessen und zur Qualitätssicherung, die in jedem Betrieb angewandt werden können. Dabei wird die gesamte Vorgehenslogik dargestellt: von der Auswahl lohnender Projekte über den Einsatz der richtigen Methoden zu Gewinnung und Auswertung von Daten bis zur praktischen Realisierung des Optimums.
- Von Deming über EFQM bis Lean Six Sigma
Projektauswahl
- Zieldefinition
- Methoden zur Auswahl von lohnenden Optimierungsprojekten
Grundlegende Vorarbeiten
- Messmittelanalyse
- Wissenschaftliche Voruntersuchungen
- Bestimmung von Prozessstreuung und Prozessfenster
Modellbildung aus vorhandenen Daten
- Ausgewählte statistische Methoden (Regression, Clusteranalyse, etc.)
- Datenanalyse mit Rough Sets und Fuzzy Logic
- Ausgewählte Big Data-Methoden (Decision Trees, neuronale Netze etc.)
Modellbildung aus neu erarbeiteten Daten
- Versuchsplanung
Übersicht: Simulation für die Prozessoptimierung
- Möglichkeiten der Simulation
- Versuchsplanung und Simulation
Realisierung des Optimums und Qualitätssicherung
- Festlegung der optimalen Prozessparameter
- Aktualisierung der SPC
- Aktionspläne für Abweichungen
- Festlegen von statischen und dynamischen Prozesskenngrößen
- Schulung des Personals
Einführung von systematischer Prozessoptimierung im Betrieb
- Vom personenbezogenen Erfahrungswissen zum datenbasierten Modellwissen
- Prozessoptimierung mit externen BeraterInnen
- Prozessoptimierung als Teamprozess: Auswahl und Schulung der Teammitglieder
- Widerstände und deren Überwindung
- Sie kennen Methoden, um die Rentabilität von Projekten abzuschätzen und um lohnende Projekte auszuwählen.
- Sie verstehen die Vorgehenslogik zur Prozessoptimierung und Sie wissen, wann welche Methoden zur Modellbildung am besten einzusetzen sind.
- Sie wissen, wie man optimale Betriebspunkte in Ihrer Produktion realisiert.
- Sie können systematische Prozessoptimierung in Ihrem Betrieb einführen.
- Technische GeschäftsführerInnen
- ProduktionsleiterInnen
- ProzessingenieurInnen und QualitätsmanagerInnen
- IngenieurInnen in Forschung und Entwicklung