Niveau: Mittelstufe
Diese Präsentation stellt Fallstudien zur Zuverlässigkeitsdatenanalyse vor, wobei der Schwerpunkt auf der Weibull-Analyse mit dem in der Zuverlässigkeitstechnik verwendeten Weibull-Wahrscheinlichkeitspapier liegt. Zuverlässigkeitsdaten können je nach Verarbeitung oft falsch interpretiert werden. In dieser Präsentation, die auf die Ergebnisse des letzten Jahres aufbaut, werden wir die wichtigsten Punkte zur korrekten Anwendung der Datenanalyse mit JMP vorstellen, sie mit bestehenden Methoden vergleichen und Demonstrationen durchführen.
Hirono Motohisa
Kam 1984 zu Ricoh Co., Ltd. Seitdem ist er im Qualitäts- und Zuverlässigkeitsmanagement des Unternehmens tätig und setzt sich für die Sensibilisierung und Förderung von Statistiken ein. Bevor er seine aktuelle Position übernahm, leitete er das QM-Förderbüro in der Qualitätszentrale und war Direktor des SF Business Center. Er war Dozent an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Tokyo University of Science (1997–1998) und Teilzeitdozent an der Fakultät für Politikmanagement der Keio University (2000–2004). Seine Hauptkompetenzen liegen in der statistischen Qualitätskontrolle und der Zuverlässigkeitstechnik. Zu seinen wichtigsten Veröffentlichungen zählen „Graphical Modeling in Practice“, „How to Utilize Multivariate Data with JMP“, „23 Lectures on Statistical Calculation Methods with Anscombe-style Numerical Examples“, „Multivariate Analysis for Engineers Using JMP“ und „Eye-Opening Multivariate Analysis“.
Koichi Endo
Seit 1987 bei der Toshiba Corporation. Nach seiner Tätigkeit in der Produkt- und Prozessentwicklung für Leistungs-ICs (Stromversorgungs-ICs, 500-V-Treiber-ICs für Motoren usw.) beschäftigt er sich derzeit mit der Entwicklung von Technologien zur Fehleranalyse. Ph.D. (Informationswissenschaften) an der Universität Osaka.
*Es werden keine Handouts bereitgestellt.
