Qualitätsmanagement
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Strategien – Methoden – Techniken49,99 €
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Qualitätsmanagement in der Hanser eLibrary
Qualitätsmanagement in der Hanser eLibrary
- ISBN: 978-3-446-47607-3
- Erscheinungsdatum: 12/2026
- Sprache: Deutsch
- Auflage: 6
- Seitenanzahl: 450
- Farbigkeit: Komplett in Farbe
-
Produktsicherheit:
Carl Hanser Verlag GmbH & Co KG
Vilshofener Str. 10
81679 München
E-Mail: info@hanser.de
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Produktinformationen "Qualitätsmanagement"
Einstieg in die Grundlagen des datenbasierten Qualitätsmanagements
Durch die Digitalisierung und Vernetzung der Produktion und die damit verbundene Zunahme an Daten ergeben sich gewinnbringende Möglichkeiten für das Qualitätsmanagement im Unternehmen. Dieses Grundlagenwerk schlägt die Brücke zwischen Strategien, Methoden und Techniken des Qualitätsmanagements und Technologien der Datenanalyse. Es zeigt auf, wie sich Geschäftsprozesse mithilfe eines intelligent vernetzten Qualitätsmanagements optimieren lassen.
Das Buch richtet sich an Studierende der Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften, spricht aufgrund seines ganzheitlichen Konzepts jedoch auch Praktiker an. Der Aufbau orientiert sich am Aachener Qualitätsmanagement Modell mit seiner Kunden-, Führungs- und Betriebsperspektive, das den Ordnungs- und Gestaltungsrahmen für ein datenbasiertes Qualitätsmanagement aufspannt.
Entlang der einzelnen Phasen des Produktlebenszyklus wird gezeigt, mit welchen Verfahren und Methoden die Prozess- und Produktqualität erhöht werden kann. Dies geschieht zum einen durch bewährte Qualitätsmethoden und zum anderen durch Methoden der Statistik, Data Science und Künstlichen Intelligenz, mit deren Hilfe qualitätsrelevanten Informationen aus den Daten erzeugt werden.
Folgende Themenbereiche werden behandelt:
- Unternehmerisches Informationsmanagement: Verwaltung von Kunden-, Management- und operativen Informationen, Quality Backward Chain
- Internet of Production (IoP): Daten in der Produktion, Middleware+, Smart Data & Smart Expert
- Aufgaben und Instrumente des Qualitätsmanagements, Qualitätsmanagementsysteme gemäß ISO 9001
- Produktqualität: Kundenanforderungen, Risiko-, Fehler- und Reklamationsmanagement
- Prozessqualität: Prozesskontrolle, Künstliche Intelligenz im Qualitätsmanagement, Smart Quality Expert
- Qualitätsmanagement as a Service (QaaS)
- Predictive (Perceived) Quality, Predictive Maintenance, Usage Data Analytics
- Sustainable Production
Zahlreiche Praxisbeispiele geben Einblick in die Umsetzung eines datenbasierten Qualitätsmanagements in der Industrie. Eine Toolbox mit allen wichtigen Qualitätstechniken (Q7), Managementwerkzeugen (M7) und statistischen Werkzeugen (i7) rundet den Inhalt ab.
Durch die Digitalisierung und Vernetzung der Produktion und die damit verbundene Zunahme an Daten ergeben sich gewinnbringende Möglichkeiten für das Qualitätsmanagement im Unternehmen. Dieses Grundlagenwerk schlägt die Brücke zwischen Strategien, Methoden und Techniken des Qualitätsmanagements und Technologien der Datenanalyse. Es zeigt auf, wie sich Geschäftsprozesse mithilfe eines intelligent vernetzten Qualitätsmanagements optimieren lassen.
Das Buch richtet sich an Studierende der Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften, spricht aufgrund seines ganzheitlichen Konzepts jedoch auch Praktiker an. Der Aufbau orientiert sich am Aachener Qualitätsmanagement Modell mit seiner Kunden-, Führungs- und Betriebsperspektive, das den Ordnungs- und Gestaltungsrahmen für ein datenbasiertes Qualitätsmanagement aufspannt.
Entlang der einzelnen Phasen des Produktlebenszyklus wird gezeigt, mit welchen Verfahren und Methoden die Prozess- und Produktqualität erhöht werden kann. Dies geschieht zum einen durch bewährte Qualitätsmethoden und zum anderen durch Methoden der Statistik, Data Science und Künstlichen Intelligenz, mit deren Hilfe qualitätsrelevanten Informationen aus den Daten erzeugt werden.
Folgende Themenbereiche werden behandelt:
- Unternehmerisches Informationsmanagement: Verwaltung von Kunden-, Management- und operativen Informationen, Quality Backward Chain
- Internet of Production (IoP): Daten in der Produktion, Middleware+, Smart Data & Smart Expert
- Aufgaben und Instrumente des Qualitätsmanagements, Qualitätsmanagementsysteme gemäß ISO 9001
- Produktqualität: Kundenanforderungen, Risiko-, Fehler- und Reklamationsmanagement
- Prozessqualität: Prozesskontrolle, Künstliche Intelligenz im Qualitätsmanagement, Smart Quality Expert
- Qualitätsmanagement as a Service (QaaS)
- Predictive (Perceived) Quality, Predictive Maintenance, Usage Data Analytics
- Sustainable Production
Zahlreiche Praxisbeispiele geben Einblick in die Umsetzung eines datenbasierten Qualitätsmanagements in der Industrie. Eine Toolbox mit allen wichtigen Qualitätstechniken (Q7), Managementwerkzeugen (M7) und statistischen Werkzeugen (i7) rundet den Inhalt ab.
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Robert Schmitt
Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt ist Inhaber des Lehrstuhls Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement. Er ist Direktor des WZL der RWTH Aachen und Direktor am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT. Er engagiert sich unter anderem in der Deutschen Gesellschaft für Qualität e. V. (DGQ), deren Präsident er seit 2021 ist. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen die informationstechnische Verarbeitung sensorisch erhobener Daten und deren Einbindung in ein modernes Qualitätsmanagement.
