Statistik ist eine browserbasierte Sammlung von Werkzeugen für Datenanalyse, Qualitätskontrolle und Prozessverbesserung.
Das Statistik-Werkzeug wird kontinuierlich weiterentwickelt und um neue Analysen und Funktionen ergänzt. Wir freuen uns über Rückmeldungen der Benutzer — Hinweise, Problemmeldungen und Verbesserungsvorschläge helfen uns, die weitere Entwicklung gezielt zu planen.
Sie ermöglicht statistische Tests, Diagramme, die Beurteilung der Prozessstabilität und Prozessfähigkeit, die Analyse von Messsystemen sowie die Planung und Auswertung von Versuchen. Eine Installation ist nicht nötig.
Der Benutzer arbeitet in einer Datentabelle, wählt die passende Analyse, weist die erforderlichen Spalten zu und erhält Ergebnisse in Form von Berechnungen, Tabellen und Diagrammen.
Was ist das Statistik-Werkzeug?
Statistik verbindet eine Datentabelle mit Analysen, die über ein gemeinsames Menü erreichbar sind. Daten können manuell eingegeben, aus einer Tabellenkalkulation eingefügt oder aus Beispieldatensätzen geladen werden.
Die verfügbaren Werkzeuge helfen unter anderem bei folgenden Fragen:
- Ist der Unterschied zwischen Gruppen statistisch signifikant?
- Besteht ein Zusammenhang zwischen den Variablen?
- Ist der Prozess im Zeitverlauf stabil?
- Kann der Prozess die Spezifikationsanforderungen erfüllen?
- Ist das Messsystem ausreichend zuverlässig?
- Welche Faktoren beeinflussen das Ergebnis tatsächlich?
- Wie lassen sich Verteilung und Streuung der Daten grafisch darstellen?
Wie beginnt man eine Analyse?
Nach dem Öffnen des Werkzeugs gibt der Benutzer die Daten in die Tabelle ein. Die Spalten können numerische Werte, Kategorien, Gruppenbezeichnungen, Prozessphasen oder Datumsangaben enthalten.
Anschließend wird eine Analyse ausgewählt und die entsprechenden Spalten werden den erforderlichen Feldern zugeordnet. Je nach Werkzeug kann der Benutzer außerdem:
- Daten gruppieren,
- Filter anwenden und den analysierten Bereich auswählen,
- untere und obere Spezifikationsgrenzen eingeben,
- Referenzlinien zu einem Diagramm hinzufügen.
Für viele Analysen stehen vorbereitete Beispieldatensätze zur Verfügung. Damit lässt sich die Anwendung testen, ohne zuerst eigene Daten vorbereiten zu müssen.
Stochastische Daten
Daten können auch mit dem Zufallsdatengenerator erzeugt werden. Der Benutzer legt die Anzahl der Beobachtungen und die Verteilungsparameter fest. Die erzeugten Werte werden anschließend direkt in die Tabelle geschrieben.
Verfügbar sind folgende Verteilungen:
- Normalverteilung,
- Gleichverteilung,
- Lognormalverteilung,
- Exponentialverteilung,
- Weibull-Verteilung,
- Binomialverteilung,
- Poisson-Verteilung.
Der Generator stochastischer Daten unterstützt das Lernen, die Vorbereitung von Übungen, das Testen von Analysen und die Simulation unterschiedlicher Prozessverläufe.
Statistische Tests
Das Modul enthält statistische Tests und Modelle zur Beschreibung von Daten, zum Vergleich von Gruppen und zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Variablen.
Zu den verfügbaren Methoden gehören:
- deskriptive Statistik und grafische Zusammenfassung,
- Normalitätstest,
- t-Test für zwei unabhängige Gruppen,
- gepaarter t-Test für Vorher-Nachher-Messungen,
- Varianzanalyse — ANOVA und Residuenanalyse,
- Test auf Varianzgleichheit und Chi-Quadrat-Test,
- Test für zwei Anteilswerte und Vergleich zweier Poisson-Raten,
- Korrelation sowie lineare, quadratische, multiple und schrittweise Regression,
- Berechnung des erforderlichen Stichprobenumfangs.
Diese Analysen können Maschinen, Lieferanten, Technologien, Produktionsschichten sowie Ergebnisse vor und nach einer Prozessverbesserung vergleichen.
Diagramme und grafische Analysen
Grafische Analysen zeigen Verteilung, Reihenfolge und Streuung der Daten. Sie machen häufig Muster sichtbar, die in einer reinen Ergebnistabelle nicht zu erkennen sind.
Die Anwendung enthält:
- Zeitreihendiagramm,
- Histogramm,
- Boxplot,
- Interval Plot,
- Dot Plot,
- Pareto-Diagramm,
- Multi-Vari-Diagramm.
Die Daten können nach Maschine, Produkt, Bediener, Lieferant, Schicht oder einer anderen Kategorie gruppiert werden. Filter begrenzen die Analyse auf einen ausgewählten Datenbereich.
SPC-Regelkarten und Prozessfähigkeit
SPC-Regelkarten helfen dabei, die natürliche Prozessstreuung von Signalen zu unterscheiden, die auf eine besondere Ursache hinweisen.
Verfügbar sind:
- I-MR-Karte,
- I-MR-Karte mit Prozessphasen,
- Xbar-R-Karte,
- Xbar-S-Karte,
- p-Karte,
- np-Karte,
- c-Karte,
- u-Karte,
- ein interaktiver Leitfaden zur Auswahl der richtigen Regelkarte,
- eine Prozessfähigkeitsanalyse auf Basis der Kennzahlen Cp und Cpk.
SPC unterstützt die laufende Produktionsüberwachung, die Bewertung von Prozessänderungen und die Erkennung von Situationen, in denen ein Prozess nicht mehr stabil arbeitet.
Messsystemanalyse — MSA
Eine Prozessanalyse ist nur dann zuverlässig, wenn auch die verwendeten Messungen zuverlässig sind. Statistik enthält folgende Werkzeuge zur Messsystemanalyse:
- MSA Type 1,
- Gage R&R,
- Attributive MSA.
Damit können systematische Messfehler und die Wiederholbarkeit eines Messgeräts, der Einfluss verschiedener Prüfer sowie die Übereinstimmung bei Bewertungen wie „in Ordnung“ und „nicht in Ordnung“ untersucht werden.
Versuchsplanung und Versuchsauswertung — DoE
Design-of-Experiments-Werkzeuge helfen bei der Planung von Versuchen und bei der Ermittlung der Faktoren, die das Prozessergebnis beeinflussen. Das Modul erzeugt vollständige faktorielle Pläne und analysiert Ergebnisse.
DoE kann Prozessparameter optimieren, die Zahl kostenintensiver Versuche verringern und geeignete Prozesseinstellungen ermitteln.
Statistik anhand von Beispielen lernen
Die interaktiven Lernmaterialien erklären:
- Aufbau und Interpretation eines Boxplots,
- den Einfluss der Klassenanzahl auf ein Histogramm,
- den Zusammenhang zwischen Histogramm und SPC-Regelkarte,
- die Funktionsweise des zentralen Grenzwertsatzes.
Vorbereitete Datensätze ermöglichen es, Analysen Schritt für Schritt auszuführen, ohne zuerst eine eigene Tabelle erstellen zu müssen. Verfügbare Beispiele behandeln unter anderem:
- grundlegende Statistik,
- Prozessfähigkeit,
- grafische Analysen,
- große Datensätze,
- SPC-Regelkarten,
- Varianzanalyse — ANOVA,
- t-Test für zwei Stichproben,
- gepaarten t-Test,
- Pareto-Analyse,
- Gage R&R,
- Attributive MSA,
- MSA Type 1,
- Korrelation,
- lineare Regression,
- quadratische Regression,
- multiple und schrittweise Regression,
- Test auf Varianzgleichheit,
- Test für zwei Anteilswerte,
- Chi-Quadrat-Test,
- Vergleich zweier Poisson-Raten,
- Multi-Vari-Analyse,
- DoE-Versuche,
- Boxplot.
Die Datensätze enthalten Daten und Hinweise zur Zuordnung der Spalten zur ausgewählten Analyse. Sie eignen sich für Selbststudium, Schulungen und praktische Workshops.
Für wen ist Statistik bestimmt?
Das Werkzeug kann hilfreich sein für:
- Qualitäts- und Prozessingenieure,
- Lean- und Six-Sigma-Spezialisten,
- Verfahrenstechniker und Produktionsmitarbeiter,
- Verantwortliche für Prozessverbesserungsprojekte,
- Studierende und Schulungsteilnehmer,
- Personen, die Daten ohne umfangreiche Statistiksoftware analysieren möchten.
Die verfügbaren Methoden umfassen grundlegende Datenanalysen und Werkzeuge für:
- Six-Sigma-Green-Belt-Projekte,
- Six-Sigma-Black-Belt-Projekte,
- Prozessüberwachung mit SPC,
- Bewertung von Messsystemen mit MSA,
- Planung und Analyse von Versuchen mit DoE.