Produktions- und Qualitätstechnik

Institut für Management und Technik

Version 6.0 vom 13.11.2019

75B0226

Production and Quality Technology

Allgemeiner Maschinenbau (B.Sc.)

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Der Einsatz statistischer Methoden zur Erfassung und Auswertung von Daten in Unterenehmen ist notwendig, um die Fertigungsqualität darzulegen, zu überwachen oder Optimierungsmassnahmen abzuleiten. Durch die Auswahl von Stichproben werden zum einen Kosten gegenüber einer Vollprüfung eingespart, aber auch Risiken eingegangen.Die Produktionstechnik unterstützt mit Produktionssystemen und Kennzahlensystemen die Effizienz und Effektivität in der Produktion. Zwischen den ERP-Leitsytemen werden heute MES-Systeme für eine transparente Produktion eingesetzt.

• 1 Grundlagen der Statistischen Qualitätssicherung
  1.1 Verteilungsmodelle
  1.2 Zufallsstreubereiche
  1.3 Vertrauensbereiche
  1.4 Statistische Tests
• 2. Qualitätsregelkartentechnik zur Prozesslenkung
  2.1 Shewhart-QRK
  2.2 Annahme-QRK
  2.3 Besondere QRK
• 3. Stichprobensysteme
  3.1 AQL-Stichprobensysteme
  3.2 Einfach-, Doppel, Skip-Lot-Stichprobenverfahren
  4 Zuverlässigkeit
  4.1 Lebendauer
  4.2 Ausfallwahrscheinlichkeiten
  5 Besondere statistische Methoden
  5.1 Messmittelfähigkeit
  5.2 Statistische Toleranzrechnung
  5.3 Statistische Versuchsplanung
  5.4 Six Sigma-Methode
  6 Instandhaltung
  7 Grundlagen der Produktrionstechnik
  8 Ansätze des Lean Managements
  9 Produktionssysteme
  9.1 Aufbau
  9.2 Kenngrößen
  9.3 Standardisierung
  9.4 Prozessverbesserung
  10 MES - Manufacturing Execution Syteme

Wissensverbreiterung
Die Studierenden der Hochschule Osnabrück, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, verfügen über ein breites und integriertes Wissen über den Einsatz von statistischen Methoden in Unternehmen zur Qualitätssicherung. Weitergin können sie Standardisierungen in Produktionsunternehmen einführen sowie Prozesse mit Kennzahlen überwachen und verbessern
Wissensvertiefung
Die Studierenden der Hochschule Osnabrück, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, können
- Unternehmens- und Produktionsdaten statistisch auswerten und interpretieren
- Stichprobensysteme sowie Qualitätsregelkarten theoretisch erklären sowie in die Praxis übertragen
- ein Grundverständnis zur digitalen Wertschöpfung und MES-Systemen für die Praxis erzeugen
- Vor- und Nachteile von MES-Systemen abschätzen.

Können - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden der Hochschule Osnabrück, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, setzen verschiedene Standard- und einige fortgeschrittene statistische Verfahren und Methoden ein, um Daten zu verarbeiten und strukturiert darzustellen, um Informationen zu gewinnen, zu bearbeiten und zu verbessern.
In der Produktionstechnik nutzen, interpretieren und bewerten sie Unternehmens-/Produktions-Faktoren und -Daten, um Ziele der Effektivitäts- und Effizienzsteigerung zu erreichen. Werkzeuge und Methoden sind bekannt.

Können - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden der Hochschule Osnabrück, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, identifizieren und analysieren berufsbezogene Standardprobleme und -Themen aus der Produktion. Sie analysieren und bewerten Ideen, Konzepte, Informationen und Themen kritisch und können die Hauptthemengebiete präsentieren.
Können - systemische Kompetenz
Die Studierenden der Hochschule Osnabrück, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, wenden verschiedene berufsbezogenen Fähigkeiten, Fertigkeiten, Qualitäts- sowie Produktionstechniken und Werkzeuge an, um Standardaufgaben und fortgeschrittene Aufgaben in der Produktion und in der Qualitätssicherung/-Management zu bearbeiten.

Vorlesung mit Übungen und Fallbeispielen mit Praxisbezug.Fallbeispiele werden von Studierenden erarbeitet und vorgestellt.

Fertigungstechnik/Werkzeugmsschinen sowie Mathematik 1 und 2

Sauer, Dirk

Sauer, Dirk

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W. Timischl: Qualitätssicherung - Statistische Methoden, HanserJ. Kletti: MES - Manufacturing Execution System, SpringerT. Bauernhansl (Hrg.), Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik: Anwendung · Technologien · Migration, SpringerA. Koch: OEE für das Produktionsteam. Das vollständige OEE-Benutzerhandbuch - oder wie Sie die verborgene Maschine entdecken (Operational ExcellenceS. Lunau et. al: Six Sigma+Lean Toolset: Mindset zur erfolgreichen Umsetzung von Verbesserungsprojekten, Springer Gabler

• Klausur 2-stündig
• Experimentelle Arbeit
• Hausarbeit
• Projektbericht

K2 oder mögliche Portfolioprüfung besteht aus Experimenteller Arbeit und Hausarbeit oderProjektbericht als eigenständige Prüfungsleistung

1 Semester

Nur Wintersemester

Deutsch