Datenbasiertes Qualitätsmanagement
Mit Datenanalyse und KI-Methoden zur Digital Quality
- ISBN: 978-3-446-48185-5
- Buchangaben: 1. Edition, 11/2024
300 Pages, Hardcover, Komplett in Farbe
Beschreibung
Datenbasiertes Qualitätsmanagement
Qualität neu denken
Durch die Digitalisierung und Vernetzung der Produktion und die damit verbundene Zunahme von Daten kommt dem Qualitätsmanagement in Zukunft eine noch bedeutendere Rolle zu. Dieses Buch zeigt, wie diese Datenverfügbarkeit im Qualitätsmanagement in Vorgehensweisen, Methoden und Werkzeugen intelligent genutzt werden kann, um Qualitätsprozesse im Unternehmen zu gestalten und zu optimieren. Dafür werden zunächst mathematisch-statistische Grundlagen sowie Data Analytics- und KI-Methoden vorgestellt, mit deren Hilfe Informationen bzw. Qualitätswissen aus den Daten erzeugt werden. Danach wird dargestellt, wie diese Methoden für verschiedene Bereiche des Qualitätsmanagements – zum Beispiel Prozessregelung, Risikomanagement oder Kundenbedürfnisse – eingesetzt werden können, um so schließlich eine intelligente Entscheidungsunterstützung zu bieten. Beiträge aus der Praxis geben Einblick in die Umsetzung eines datenbasierten Qualitätsmanagements in der Industrie.
- Qualitätsprozesse datenbasiert gestalten und optimieren
- Neues Qualitätsverständnis entwickeln und aktuelle Herausforderungen meistern
- Praxisorientiert und wissenschaftlich fundiert
- Mit vielen Beispielen aus der Praxis
Durch die Digitalisierung und Vernetzung der Produktion und die damit verbundene Zunahme von Daten kommt dem Qualitätsmanagement in Zukunft eine noch bedeutendere Rolle zu. Dieses Buch zeigt, wie diese Datenverfügbarkeit im Qualitätsmanagement in Vorgehensweisen, Methoden und Werkzeugen intelligent genutzt werden kann, um Qualitätsprozesse im Unternehmen zu gestalten und zu optimieren. Dafür werden zunächst mathematisch-statistische Grundlagen sowie Data Analytics- und KI-Methoden vorgestellt, mit deren Hilfe Informationen bzw. Qualitätswissen aus den Daten erzeugt werden. Danach wird dargestellt, wie diese Methoden für verschiedene Bereiche des Qualitätsmanagements – zum Beispiel Prozessregelung, Risikomanagement oder Kundenbedürfnisse – eingesetzt werden können, um so schließlich eine intelligente Entscheidungsunterstützung zu bieten. Beiträge aus der Praxis geben Einblick in die Umsetzung eines datenbasierten Qualitätsmanagements in der Industrie.
- Qualitätsprozesse datenbasiert gestalten und optimieren
- Neues Qualitätsverständnis entwickeln und aktuelle Herausforderungen meistern
- Praxisorientiert und wissenschaftlich fundiert
- Mit vielen Beispielen aus der Praxis
Datenbasiertes Qualitätsmanagement
Qualität neu denken
Durch die Digitalisierung und Vernetzung der Produktion und die damit verbundene Zunahme von Daten kommt dem Qualitätsmanagement in Zukunft eine noch bedeutendere Rolle zu. Dieses Buch zeigt, wie diese Datenverfügbarkeit im Qualitätsmanagement in Vorgehensweisen, Methoden und Werkzeugen intelligent genutzt werden kann, um Qualitätsprozesse im Unternehmen zu gestalten und zu optimieren. Dafür werden zunächst mathematisch-statistische Grundlagen sowie Data Analytics- und KI-Methoden vorgestellt, mit deren Hilfe Informationen bzw. Qualitätswissen aus den Daten erzeugt werden. Danach wird dargestellt, wie diese Methoden für verschiedene Bereiche des Qualitätsmanagements – zum Beispiel Prozessregelung, Risikomanagement oder Kundenbedürfnisse – eingesetzt werden können, um so schließlich eine intelligente Entscheidungsunterstützung zu bieten. Beiträge aus der Praxis geben Einblick in die Umsetzung eines datenbasierten Qualitätsmanagements in der Industrie.
- Qualitätsprozesse datenbasiert gestalten und optimieren
- Neues Qualitätsverständnis entwickeln und aktuelle Herausforderungen meistern
- Praxisorientiert und wissenschaftlich fundiert
- Mit vielen Beispielen aus der Praxis
Durch die Digitalisierung und Vernetzung der Produktion und die damit verbundene Zunahme von Daten kommt dem Qualitätsmanagement in Zukunft eine noch bedeutendere Rolle zu. Dieses Buch zeigt, wie diese Datenverfügbarkeit im Qualitätsmanagement in Vorgehensweisen, Methoden und Werkzeugen intelligent genutzt werden kann, um Qualitätsprozesse im Unternehmen zu gestalten und zu optimieren. Dafür werden zunächst mathematisch-statistische Grundlagen sowie Data Analytics- und KI-Methoden vorgestellt, mit deren Hilfe Informationen bzw. Qualitätswissen aus den Daten erzeugt werden. Danach wird dargestellt, wie diese Methoden für verschiedene Bereiche des Qualitätsmanagements – zum Beispiel Prozessregelung, Risikomanagement oder Kundenbedürfnisse – eingesetzt werden können, um so schließlich eine intelligente Entscheidungsunterstützung zu bieten. Beiträge aus der Praxis geben Einblick in die Umsetzung eines datenbasierten Qualitätsmanagements in der Industrie.
- Qualitätsprozesse datenbasiert gestalten und optimieren
- Neues Qualitätsverständnis entwickeln und aktuelle Herausforderungen meistern
- Praxisorientiert und wissenschaftlich fundiert
- Mit vielen Beispielen aus der Praxis
Prof. Roland Jochem ist Leiter des Fachgebiets Qualitätswissenschaft der Technischen Universität Berlin.
Prof. Roland Jochem ist Leiter des Fachgebiets Qualitätswissenschaft der Technischen Universität Berlin.
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