Produkte und Dienstleistungen für Ihr Qualitätswesen

Seit mehr als 30 Jahren unterstützt die ADDITIVE das Qualitätswesen durch innovative Standardsoftware, individuelle Applikationen und anwendungsorientierte Schulungen.

Wir bieten Ihnen ein weites Spektrum statistischer Verfahren, wie beispielsweise zur Bewertung von Messsystemen (MSA), ganzer Prozesse (SPC) oder für Zuverlässigkeitsprognosen der eigenen Produkte. Prozessoptimierungen verwirklichen wir bei überschaubaren Datensätzen mit Regressionsverfahren und bei großen Datenmengen bzw. zahllosen Einflussfaktoren ("Big Data") mit Data-Mining-Algorithmen.

Für das umrahmende Projektmanagement haben wir ein Standardtool, den Companion by Minitab, was bereits zahllose Werkzeuge aus den Bereichen, Lean, Six Sigma, DFSS & Co beinhaltet und sogar selbstdefinierte Projektphilosophien abbildet.

Für eine optimale Zeitnutzung unterstützen wir Sie auf Ihrem Weg Richtung Industrie 4.0. Unsere Aufgabe in Zusammenarbeit mit Ihnen als unsere Kunden besteht dabei darin, die Daten von oftmals vielen unterschiedlichen Maschinen richtig miteinander zu kombinieren, zu analysieren und Aussagen zu treffen, bzw. auch, wenn das noch nicht bereits erfolgt ist, bei der Vernetzung Ihrer Messmaschinen. Sehr gerne unterstützen wir Sie auch bei der Automatisierung regelmäßig geforderter Reports sowie Predictive Analysis (vorausschauende Analyse) und Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung).

Gehen Sie mit uns den nächsten Schritt!

Kontakt über Daniel Fügner: +49 6172/5905-35 – Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein.

Produkte

• Minitab
  Minitab ist die weltweit bekannteste Statistiksoftware fürs Qualitätswesen. Sie beinhaltet alle wesentlichen statistischen Werkzeuge.
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• Companion by Minitab
  Der Companion ist ein Projektmanagementwerkzeug mit zahlreichen enthaltenen Tools. Es kann quasi jede Projektphilisophie abdecken.
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• Salford Predictive Modeler by Minitab
  Die Data Mining-Technologien der SPM-Softwaresuite umfassen zahlreiche Algorithmen, die bei Data Science Experten als unverzichtbar gelten.
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• Mathematica
  Mathematica ist das integrierte System für die vollständige Entwicklung, Berechnung, Simulation, Analyse und Dokumentation von technischen Problemstellungen.
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• Aqua (ADDITIVE Qualitätsserver)
  Prozessübergreifend Qualitätsmerkmale monitoren, auswerten und automatisiert reporten über eine Datenbank mit Web-Schnittstelle.
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Lösungsthemen

Nachfolgend die Lösungsthemen die wir mit den unterschiedlichen Produkten adressieren können.

• Grafiken und Beschreibende Statistik
  Ein visueller Überblick zu Beginn jeder Analyse ist sehr zu empfehlen, um ein Gefühl für die Daten zu erhalten.
• Hypothesentests
  Sind Unterschiede zwischen Stichproben (von Lieferanten, Maschinen, Vorher-Nachher-Vergleichen) wirklich bedeutsam ("signifikant") oder nur zufällig?
• Messsystemanalyse
  Ist das Messsystem (inklusive dessen Benutzer) genau und präzise genug, um Teile zu unterscheiden und so den Prozess zu charakterisieren?
• Statistische Prozesskontrolle
  Ist der Prozess überhaupt stabil (frei von Ausreißern, Trends, …) und wieviel Ausschuss habe ich zu erwarten (via DPMA, PPM, Cpk/Ppk, …)?
• Lebensdauer- und Zuverlässigkeitsanalyse
  Wie lange halten meine Produkte beim Kunden und mit wieviel Rückläufern muss ich in einer bestimmten Zeit (bspw. der Garantiezeit) rechnen?
• Verteilungsanalysen
  Die richtige Verteilung ist essenziell! Sich allein auf die Normal- (SPC) oder Weilbullverteilung (Lebensdauer) zu verlassen, ist extrem fahrlässig.
• Statistische Versuchsplanung
  Identifikation des Zusammenhangs zwischen Zielgrößen und Eingangsgrößen bei minimalen Versuchsaufwand.
• Regression & ANOVA
  Identifikation des Zusammenhangs zwischen Zielgrößen und Eingangsgrößen historischer Daten durch Aufbau eines mathematischen Modells.
• Monte-Carlo-Simulation
  Welche Einflussgrößen verursachen bei meiner Zielgröße den größten Streubeitrag und welche sind zu vernachlässigen?
• Multivariate-Analysen
  Wie kann ich meine zahlreichen Einflussgrößen auf eine überschaubare Menge reduzieren?
• Zeitreihen
  Identifikation von Trends (bspw. bei Verschleiß) und periodischen Schwankungen (bspw. bei Saisonverkaufszahlen) und Ableitung von Prognosen.
• Klassifikation
  "Supervised" und "Unsupervised" Clustering von häufig mehrdimensionalen Daten.
• Neuronale Netze
  Die leistungsfähigste Machine-Learning-Methode für die Analyse komplexer Daten wie Bilder, Sprache oder multivariate Zeitreihen.
• CART
  Originale Implementierung des Klassifikations- und Regressionsbaum-Algorithmus von Leo Breiman.
• Random Forests
  Dieser Algorithmus nutzt die Leistungsstärke von verschiedenen alternativen Analysen, Zufallsstrategien und Ensemble Learning.
• MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines)
  Dieser Algorithmus erlaubt die Ergebnisdarstellung ähnlich der üblichen Regression, bei gleichzeitiger Erfassung von Nichtlinearität und Wechselwirkungen.
• TreeNet
  Dieser Algorithmus ist das flexibelste und leistungsstärkste Data.Mining-Werkzeug des Salford Predictive Modelers und liefert durchgängig extrem genaue Modelle.
• Identifikation der bedeutendsten Parameter
  … zur Vorbereitung einer klassischen statistischen Analyse und damit zur Aufstellung eines überschaubaren/nachvollziehbaren Modells.
• Korrelationen & Mustersuche
  Analyse von paarweisen Korrelationen sowie Korrelationen höherer Ordnung zur Detektion signifikanter Muster in heterogenen Daten.
• Datenfilterung & Visualisierung
  Filterung und Darstellung von Daten in zwei oder mehr Dimensionen.
• Dimensionsreduktion
  Reduktion multidimensionaler Daten, um Wichtiges ("Information") von Unwichtigem ("Rauschen") zu trennen.
• Abdeckung verschiedener Projektphilosophien
  Egal ob Lean, Six Sigma, DFSS oder ein individuelles Vorgehen. Vieles steht per Default zur Verfügung oder lässt sich individuell vom Nutzer integrieren.
• Quantitative Tools aus Six Sigma, Lean & Co.
  Ca. 50 Tools (Project Charter, SIPOC, Process Map, VSM, 5S, …) stehen per Default zur Verfügung. Weitere können vom Nutzer individuell erstellt werden.
• Templates für statistische Ergebnisse
  Ca. 50 Tools stehen zur Verfügung um statistische Ergebnisse ausführlich und nachvollziehbar zu dokumentieren.
• Digitale Transformation
  Schlüsselkompetenzen und -technologien: Digitale Infrastruktur und Data Analytics.
• Digitale Infrastruktur
  Zentrales Datenmodell, das aus einem Verbund von unterschiedlichen SQL- und NoSQL-Datenbanken besteht, welche auf Ihre jeweiligen Aufgaben optimal abgestimmt sind.
• Data Analytics
  Unsere Standardsoftware wie Mathematica und Minitab zur statistischen und explorativen Datenanalyse werden an die Infrastruktur angebunden und für den Einsatz im Betrieb angepasst.
• Predictive Maintenance
  Automatische Analyse von dauerhaft erhobenen Maschinendaten zur proaktiven Wartung von Maschinen und Verkürzung von Ausfallzeiten.