Lassen Sie sich über Ausreisser im Trend benachrichtigen oder ignorieren Sie diese bewusst – beherrschen Sie so eingehende Daten.
Erfahren Sie es sofort, wenn ein Trend sich systematisch ändert – behalten Sie so kritische Parameter oder Prozesse im Blick
Sehen Sie über Vorhersagen, wann Schwellwerte kritischer Parameter voraussichtlich überschritten werden – rechtzeitig agieren.
Die Firma Hexagon hat TSAF in die Q-DAS qs-STAT Software integriert, um in der Qualitätssicherung kritische Messwerte & Prozessfähigkeiten vorherzusagen.
Anwendungsfall, Ziele und Anforderungen verstehen
Prüfen ob und inwiefern Ihre Daten geeignet sind
Optimierung der Datenqualität und -struktur
Auswertung des Datengehalts und Wertepotenzials
Ableitung der Machbarkeit für Ihren Anwendungsfall
Ermittlung des Return-on-Investment
Roll-Out Roadmap nach erfolgreichem Proof-of-Concept
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Was ist eine Trendanalyse?
Die Trendanalyse in der Statistik ist eine Methode der Datenanalyse, bei der historische Daten untersucht werden, um Trends oder Muster im zeitlichen Verlauf zu identifizieren. Diese Analyse umfasst die Berechnung von statistischen Kennzahlen wie Durchschnitt, Median, Varianz und Regression, um Veränderungen oder Entwicklungen in den Daten zu erkennen. Ziel ist es, Einblicke in die zeitliche Entwicklung von Daten zu gewinnen und auf dieser Grundlage fundierte Entscheidungen zu treffen.
Wie hängen Trendanalyse und Trendvorhersage zusammen?
Die Trendanalyse und die Trendvorhersage sind eng miteinander verbunden. Die Trendanalyse identifiziert historische Trends oder Muster in Daten, während die Trendvorhersage darauf aufbaut, diese Trends in die Zukunft zu extrapolieren. Die Trendanalyse liefert die Grundlage für die Vorhersage, indem sie vergangene Entwicklungen analysiert. Die Trendvorhersage ist besonders nützlich, um zukünftige Werte oder Ereignisse auf Grundlage der erkannten Trends abzuschätzen.
Was sind Anwendungsbeispiele für die Trendanalyse und Trendvorhersage?
In der Produktion und Qualitätssicherung werden Trendanalyse und Trendvorhersage verwendet, um historische Qualitätsdaten und Produktionsleistung zu untersuchen. Beispiele für die Trendanalyse sind die Identifizierung von saisonalen Schwankungen in der Produktqualität oder die Erkennung von langfristigen Verbesserungen oder Verschlechterungen in den Herstellungsprozessen. Diese Analysen ermöglichen es Unternehmen, proaktiv auf Qualitätsprobleme zu reagieren und Prozesse zu korrigieren.
Lässt sich die Trendanalyse und Trendvorhersage automatisieren?
Ja, sowohl die Trendanalyse als auch die Trendvorhersage können automatisiert werden. Fortgeschrittene Datenanalysetools und Softwareplattformen bieten Funktionen zur automatisierten Trenderkennung und -analyse. Diese Systeme können große Datenmengen verarbeiten und Muster in Echtzeit identifizieren. Automatisierte Trendanalyse und -vorhersage sind besonders in der Industrie 4.0 und in der Qualitätssicherung hilfreich, da sie kontinuierliche Überwachung und schnelle Reaktion auf Veränderungen ermöglichen.