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TU Berlin

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Applied Data Science for Quality Engineering

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Kurzform: DQE

Steigende Anforderungen an die Produkte bedingen immer engere Toleranzgrenzen und eine immer bessere Prozessqualität. Entsprechend kann sich ein Unternehmen nur im Wettbewerb behaupten, wenn es seine Prozesse kennt, seine Prozessergebnisse vorhersagen und mit vertretbarem Aufwand die Zielerreichung nachweisen kann. Die Fähigkeit, hohe Produktqualität auf einem immer gleich hohen Niveau zu halten und signifikante Abweichungen rechtzeitig zu erkennen, gehört zu der Grundfähigkeit von Ingenieuren. Im Modul Applied Data Science for Quality Engineering werden diese statistischen Fertigkeiten sowie die grundlegenden Methoden zur statistischen Qualitätssicherung gelehrt, um die Prozess- und Produktqualität unter statistischen Gesichtspunkten analysieren, vorhersagen und nachhaltig verbessern zu können.

Inhalte

Im Rahmen des Kurses werden Methoden und Handlungskompetenzen eines künftigen Qualitätsingenieurs vermittelt. Neben der Aneignung von statistischen Grundlagen zählen hierzu auch die Anwendung von Data Science Methoden für das Quality Engineering in der Programmiersprache R und die Aufbereitung von Ergebnissen in einer Web-Applikation. 

Die Inhalte der Veranstaltung lassen sich in die folgenden Themenblöcke gliedern: 

 

Themenblock I: Die Prinzipien der angewandten Datenanalyse

  • Grundlagen der Datenanalyse - der Datenanalyseprozess

Themenblock II: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Anwendung der deduktiven Statistik im Engineering

  • Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Zufallsgrößen und Zufallsvariablen 
  • Diskrete Verteilungsmodelle
  • Stetige Verteilungsmodelle
  • Zentraler Grenzwertsatz und Verteilungen von Stichprobengrößen
  • Zufallsstreubereiche im Engineering - Überwachung und Regelung von Produktionsprozessen (SPC)
  • Konstruktion von Stichprobenfunktionen

Themenblock III: Grundlagen und Anwendungen der inferentiellen Statistik im Engineering

  • Bestimmung von Konfidenzintervallen
  • Unsicherheit von Kennzahlen am Beispiel der Prozessfähigkeitsanalyse
  • Statistische Testverfahren
  • Parametrische und Nicht-parametrische Hypothesentests
  • Untersuchung von Einflussgrößen - Varianzanalyse am Beispiel der Messmittelfähigkeitsanalyse

Themenblock IV: Explorative Statistik und prädiktive Modellierung

  • Ermittlung und Überprüfung von Abhängigkeiten - Korrelations- und Regressionsanalyse
  • Design of Experiments I - Bestimmung von Faktoreffekten
  • Design of Experiments II - Ableitung von Modellstrukturen
  • Felddatenanalyse - Weibullauswertung und Monte-Carlo-Simulation

 

Zur fortlaufenden Ausbildung in der Programmiersprache R nutzt das Fachgebiet die von der Plattform DataCamp zur Verfügung gestellten interaktiven Online-Tutorials. 
Weitere Informationen zu DataCamp erhalten Sie unter dem folgenden Link: DataCamp

Lernziele

Die Teilnehmer des Moduls erhalten einen Gesamtüberblick über die Aufgaben- und Tätigkeitsbereiche eines Qualitätsingenieurs, der perspektivisch als Data Scientist im Engineering fungiert und neben den methodischen Fähigkeiten und Fertigkeiten der angewandten statistischen Qualitätssicherung auch über umfangreiche Kompetenzen im Umgang mit Data Science Lösungen verfügt.

Teilnehmende sind nach Abschluss des Kurses in der Lage, die erlernten Methoden in einem technischen Arbeitsumfeld anzuwenden und zu kommunizieren. Des Weiteren sind die Studierenden in der Lage, erarbeitete Projektergebnisse mithilfe der Programmiersprache R aufzubereiten und unter praxisnahen Bedingungen durch den Aufbau einer ShinyApp zu präsentieren und zu verteidigen.

Das Modul bildet damit einen Grundbaustein für jedes Ingenieurstudium. Die erlernten Grundlagen können insbesondere zum Lösen von Problemen in Forschung und Entwicklung, Beschaffung, Produktion, Vertrieb und Feldeinsatz genutzt werden. Die erlernten Methoden sind auf viele Problemstellungen und Anwendungsgebiete soziotechnischer und naturwissenschaftlicher Arbeitsumfelder übertragbar.

Die Teilnehmer bearbeiten Übungsaufgaben mit der Statistik-Software R, der GUI RStudio und den Paketen qualityTools und Shiny.

Struktur

Zur Lehrveranstaltung Applied Data Science for Quality Engineering finden im Sommersemester pro Woche ein bis zwei integrierte Veranstaltungen (Vorlesung und Übung) statt. Ergänzend findet ebenfalls wöchentlich eine Übung statt in dem die Inhalte praxisnah an Beispielen erläutert werden.

Zulassungsbeschränkung: keine
ECTS-Anzahl: 6

Hinweis zu ISIS2

Vorlesungs- und Übungsunterlagen, sowie ergänzende Materialien und Links zu weiterführenden Webseiten werden auf der ISIS2-Plattform bereitgestellt.

Zielgruppe

Diese Veranstaltung wird für Studierende der folgenden Studiengänge als Wahlpflichtmodul angeboten:

Applied Data Science for Quality Engineering in verschiedenen Studiengängen
Studiengang
Stupo
Gruppenname
Typ
Bachelor Technomathematik
2014
Technisches Gebiet Maschinenbau - Naturwissenschaftliche Grundlagen & 
Technisches Gebiet Verkehrswesen- Technisch-naturwissenschaftliche Grundlagen
Wahlpflicht
Bachelor Physikalische Ingenieurwissenschaft
09.01.2012
04. Wahlpflichtmodule
Wahlpflicht
Bachelor Verkehrswesen
2009
02. Technisch-Naturwissenschaftliche Grundlagen/Wahlpflichtmodule
Wahlpflicht
Bachelor Maschinenbau
(6 ECTS)
2009
05.1 Informationst. und rechnerunterst. Modellierung
Wahlpflicht
Bachelor Maschinenbau
(alte StuPO mit 5 ECTS)
2009
03. Naturwissenschaftliche Grundlagen
unter dem Titel "Datenanalyse und Problemlösung"
Pflicht
Master Produktionstechnik 
12.03.2008
3. Informationstechnik &
4.2 Automatisierungs- und Informationstechnik
Wahlpflicht
Master Biomedizinische Technik
19.12.2007
1.2 Kernmodule - Informationstechnik & 
2.4 Profilmodule - Ingenieurwissenschaftliche Vertiefungen
Wahlpflicht
Master Informationstechnik im Maschinenwesen
29.09.2008
4.2b Profilbereich Produktionstechnik
Wahlpflicht
Master Wirtschaftsingenieurwesen
2015
Integrationsbereich/Quality Management
Wahlpflicht

Studierende, die im Bachelor Maschinenbau eingeschrieben sind und in der alten StuPO verbleiben möchten, müssen das Modul "Applied Data Science for Quality Engineering" besuchen, aber die Prüfung "Datenanalyse und Problemlösung" für 5 ECTS anmelden.  

Weitere Studiengänge sind herzlich willkommen!

Voraussetzungen

Verpflichtende Voraussetzung für die Teilnahme an der Lehrveranstaltung: 

  • keine

Wünschenswerte Voraussetzung für die Teilnahme an der Lehrveranstaltung: 

Bewertung

Die Prüfungsform für dieses Modul ist die Portfolioprüfung.

Dazu müssen die unten aufgeführten Teilleistungen mit entsprechender Gewichtung absolviert werden:

  • E-Learning Online-Kurse: 10 von 100 Punkten (semesterbegleitend)
  • Projektbearbeitung: 20 von 100 Punkten (Präsentation Ende des Semesters)
  • Schriftliche Prüfung: 70 von 100 Punkten (in der vorlesungsfreien Zeit)

Anmeldung

Zur Teilnahme am Modul sind ALLE folgenden Schritte erforderlich:

  • Registrierung als Nutzer der Online-Lernplattform ISIS2
  • Einschreibung in den Kurs "Applied Data Science for Quality Engineering" auf der Online-Lernplattform ISIS2
  • Anmeldung zum Modul "Applied Data Science for Quality Engineering" als Wahlpflichtmodul für Bachelor- und Masterstudenten unter QISPOS, sonst beim Prüfungsamt

Bitte beachten Sie die Anmeldefristen in der unten dargestellten Tabelle. Das Modul ist nicht teilnahmebeschränkt, der ISIS2 Kurs wird zu Beginn des Semesters eingerichtet.

Termine

Das Modul findet turnusmäßig nur im Sommersemester statt.

Anmeldefristen
Anmeldung zum Gesamtmodul
Innerhalb der ersten 6 Wochen nach Semesterstart
Anmeldung zum Wiederholungstermin der schriftlichen Prüfung
Bis Mitte September
Veranstaltungszeiten
Vorlesungszeitraum: 
16.04.2018 - 21.07.2018 (Vorlesungszeitraum der TU)
Vorlesung Raum & Zeit:
HE 101, Mittwochs 14:15 Uhr - 15:45 Uhr
HE 101, Donnerstags 10:15 Uhr - 11:45 Uhr

Erste Vorlesung: Mittwoch 18.04. 14:15 Uhr HE 101

Die exakte Terminierung wird in der ersten Veranstaltung kommuniziert. 
Übung Raum & Zeit:
A 151, Freitags 10:15 Uhr - 11:45 Uhr

Erste Übung: Freitag 20.04. 10:15 Uhr A 151
Sprechstunde zu DQE:
PTZ 428, Donnerstags 12:00 Uhr - 14:00 Uhr
Schriftliche Prüfung
Termin:          
17.08.2018 im H0104

Zeit:
11:00 - 13:00 Uhr (Bearbeitungszeit 75min)
Wiederholungstermin der schriftlichen Prüfung
Termin:           
26.09.2018 im H0105

Zeit:
11:00 - 13:00 Uhr (Bearbeitungszeit 75min)

Hinweis: Mündliche Prüfungen dienen nur als (Letzte-) Wiederholungsprüfung. Kommen Sie dazu bitte in die Sprechstunde von Herrn Hensel.

Kontakt und Feedback

Fragen sind bitte über das jeweilige ISIS2-Forum zu stellen.
In Ausnahmefällen können Anfragen direkt an den jeweiligen Ansprechpartner via Mail (Kontaktformular) gestellt werden. Eine telefonische Rücksprache ist ausschließlich zu Sprechstundenzeiten möglich.

Für Anregungen verwenden Sie bitte die Feedbackfunktion unseres Fachgebiets.

Sprechstunden

tbd.

Zusatzinformationen / Extras

Direktzugang

Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe

Verantwortlicher

Prof. Dr.-Ing. Roland Jochem
Leiter des Fachgebiets
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb IWF
Fakultät V
Sekr. PTZ 3
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
fon: +49 (0) 30 / 314 22005
fax: +49 (0) 30 / 314 79685
Lupe

Ansprechpartner

Tim-Gunnar Hensel, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb
Fakultät V
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Raum 428
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
+49 (0)30/ 314 24055