Hibaokok és hatások analízise diszkrét gyártás területén. Nagy Gábor
|
|
- Margit Kiss
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Hibaokok és hatások analízise diszkrét gyártás területén Nagy Gábor
2 Példa gyártási folyamat (üdítőital) 2
3 Amit a menedzsment lát 3
4 Adatgyűjtés célja Mert praktikus: tudni akarom mi folyik a gyárban! Teljesítménymérés Hibaokok és hatások elemzése Mert törvényi előírás: pl. típushibák/ellenőrzések miatt termékvisszahívás kell termékkövetés kell a termék életciklus alatt (pl. autógyártás, gyógyszeripar, élelmiszer ipar) Mert szabványoknál, minőségirányítási irányelvek által előírt/javasolt 4
5 Adatok forrása Automatikus adatgyűjtés PLC-k HMI/SCADA rendszerek QC mérések Alapanyagok Félkész termékek Késztermékek Egyéb hálózatra kötött eszközök Kézi adatgyűjtés Hibanaplók Munkanapló Karbantartási napló Nem megbízható Hatósági ellenőrzések/mérések Mindkettőre jellemző valamilyen mértékű zaj (elírás, hibás adatfelvétel stb) 5
6 Hibaok és hatások - Riasztások Automatizált gyártásnál hibák pl. PLC-kből kinyerhetők Hibaészlelés könnyű: (pl. határérték túllépések) Hibakezelés könnyű: Hibaelhárítás automatikusan is végezhető (pl. túlnyomás szelepnyitás) Hibaok feltárása könnyű vagy közepesen nehéz (pl. mi okozta a légkezelő zsilip helytelen záródását) Hibahatás vizsgálat könnyebb, mert tudjuk a hiba idejét, helyét De, amit nem mérünk vagy amire nem számítunk, azt jelezni se tudjuk 6
7 Hibaok és hatások Lappangó hibák Hibaészlelés nehéz Alacsony jó darabszám / magas selejtszám Rossz minőségű termékek / félkész termék Abnormális működés Hibakezelés elemzést kíván Hibaok feltárása nehéz, mert magát a hibát is nehéz azonosítani pl.: Gépek elhasználódása, kopás Elhanyagolt karbantartás Rossz minőségű alapanyag Emberi mulasztás Gyártási protokollok áthágása Hibahatás feltárása nehéz (pl. félkész termékek beépülése miatt nehéz megtalálni a főbűnöst, mert a hibahatás tovagyűrűzik) 7
8 Üzleti, menedzsment célok Hibaok/hibahatás analízis célja: Költségcsökkentés Magasabb jó darabszám, selejtszám csökkentés Karbantartás miatti állásidő csökkentése Felhasznált anyagmennyiség csökkentése Gyártási paraméterek optimalizálása (pl. szalagsebesség) Üzleti célok eléréséhez minőség menedzsment és minőség biztosítási irányelvek készültek 8
9 Minőségbiztosítási irányelvek Statistical Process Control (SPC): egyenletes minőségű termékek biztosítása statisztikai módszerekkel (mintavételezés ellenőrzés, hipotézisvizsgálat) ISO9000 FMEA (Failure Mode and Effect Analysis): szisztematikus módszer a hibaokok és kockázatok feltárására, elemzésére megszüntetésére és a minőség javítására Total Quality Control (TQC), Kaizen: csoportmunkával támogatott eljárások a minőség javítására Total Quality Management (TQM): irányelvek Zero Defects Six Sigma DMADV/DMAIC: formalizált eljárások és statisztikai módszerek a hibaokok felderítésére és elhárítására 9
10 Six Sigma DMADV/DMAIC 1. Define: Definiáljuk az elérendő célt 2. Measure: Definiáljuk a minőségi kritérium mérőszámát 3. Analyse: Felsoroljuk a módszereket, amivel a hibaokot feltárjuk és elérjük a definiált célt 4. Design/Develope/Improve: A módszerek által nyert eredmények alapján módosítjuk a folyamatot, áttervezzük a terméket 5. Verify/Control: Megvizsgáljuk, hogy a fejlesztés a kívánt hatással járt-e (a minőségi kritérium alapján) 10
11 Six Sigma 7 módszere a minőségre Cause and Effect Diagram: a hibaokok feltárására szolgáló eszköz, amely összefoglalja a lehetséges hibákat és azok okait Pareto Chart: a hibajelenségek 80%-a a hibaokok 20%-ához tartozik, oszlopdiagram Flow Chart: egy gyártási folyamat vizualizációját segíti Check Sheet: adatgyűjtő űrlap Scatter Plot: egyszerű vizualizáló eszköz változók közti összefüggések szemléltetésére Control Charts: a folyamatot leíró mérési értékek online megjelenítése (pl. egy nyomásérzékelő mérési eredményei) Hisztrogramok: eloszlások vizualizálására Jól megfogható, értelmezhető, egyszerű módszerek a menedzsment számára elfogadható/befogadható magas elfogadottság, sok bevezetés 11
12 DMADV esettanulmány (Chiao-Tzu, 2010) Motorola távfelügyeleti kamera gyártás Hibahatás: kamerának nincs képe, kamera képe vibrál Cél definiálása: hibás kamerák számának csökkentése fő kiváltó ok meghatározása Mérőszám: Selejtarány Analízis: Hibaokok feltárása: Cause and Effect diagram Fő ok meghatározása: Pareto-diagram a 268 hibás termékből 89.2%- ban a kép nem volt látható, amit a rossz kézi forrasztásos utómunkálat okozott Fejlesztési javaslat (Develop): PCB áttervezése, méret csökkentése és új csatlakozó fejlesztése a kézi forrasztás megkönnyítésére A PCB pozíciójának megváltoztatása Eredmények igazolása (Verify): az új PCB design és folyamat bevezetése után a kézi forrasztási hiba 100 vizsgált hibás termékből 0 esetben eredményezett selejtet 12
13 Flow diagram 13
14 Pareto Chart 14
15 Cause and Effect diagram 15
16 Egyéb adatvezérelt módszerek (Köskal, 2011) 1. Gyártásban hatalmas mennyiségű adat keletkezik 2. Sok esetben jó az adatminőség 3. A tudáskinyerés (hibaokok és hatások felderítése) és az üzleti célok elérése érdekében adatbányászati módszerek kerülnek bevetésre Adatbányászat (Fayyad, 1996) Releváns, újszerű, potenciálisan hasznos összefüggések kinyerése nagy adathalmazokból. Leíró és prediktív terület 17
17 Termék és folyamat minőség leírása Keressük azon változók együttesét, amelyek szignifikánsan befolyásolják a termékek/folyamatok minőségét Jellemző algoritmusok: Klaszterező algoritmusok (K-Means, hierarchical clustering) Dimenzió csökkentő eljárások: PCA Példa megoldás: K-means klaszterezési eljárás alkalmazása magas hozamú gépek klaszterezésére a wafer gyártás területén (Skinner et. al., 2002) 18
18 Minőség előrejelzés Összefüggéseket keresünk a termékminőség és a gyártási folyamat során mért változók közt (leggyakoribb) Jellemző algoritmusok: Regresszió, Regressziós fák, ANN Példa megoldás: Sör fermentálási folyamat termékminőségi jellemzőinek előrejelzése mesterséges neurális hálókkal (Riverol & Coony, 2007) 19
19 Hibaok osztályozás Adott termékparaméterekből meghatározzuk, hogy melyek selejtek és melyek jók Automatikus mérési eredmények alapján meghatározzuk, hogy mely hibák fordultak elő a terméknél Jellemző algoritmusok: Döntési fák, ANN, SOM, SVM, képfeldolgozás az adatok előfeldolgozásához Példa megoldás: Félvezető gyártás során felmerülő hibák osztályozása ANN-nel (Lu, 2001) 20
20 Paraméter optimalizálás A már feltárt nagy hozamú gyártási folyamatok, modellek paramétereinek további optimalizálása Jellemző algoritmusok: Genetikus algoritmusok Particle Swarm Optimization Példa megoldás: Ponthegesztési paraméterek optimalizálása genetikus algoritmusok segítségével (Hamedi et. al., 2007) 21
21 DM algoritmusok különböző iparágakban Acélipar Számítástechnikai eszközök gyártása Elektrotechnika Műanyagipar Olajipar Vegyipar Egyéb (Élelmiszeripar, Papíripar, Gyógyszeripar) 22
22 Publikált cikkekben felhasznált szoftverek Adattárolás Oracle, MS Access Adatbányászati szoftverek SPSS Clementine SAS, SAS Enterprise Miner Minitab SPSS, MATLAB Speciális szoftverek főleg neurális hálók esetében Programozási nyelvek C/C++ Java Visual Basic 23
23 Köszönöm a figyelmet! 24
24 Forrás Felhasznált forrásmunkák Gülser Köskal et. al. (2011). A review of data mining applications for quality improvement in manufacturing Chiao-Tzu Huang et. al. (2010) An application of DMADV methodology for increasing the yield rate of survailence cameras Említett példák Hamedi,M. et. al. (2007): Optimizing spot welding parameters in a sheet metal assembly by neural networks and genetic algorithm. Lu,J.C.(2001). Methodology of mining massive datasets for improving Manufacturing quality/efficiency. Riverol,C., Cooney,J. (2007). Estimation of the ester formation during beer fermentation using neural networks. Skinner,K.R.,Montgomery,D.C.,Runger,G.C.,Fowler,J.W., McCarville,D.R., Rhoads,T.R., etal.(2002). Multivariate statistical methods for modeling and analysis of wafer probe test data. 25
Six Sigma és Lean menedzselésének eszköze a Companion by Minitab
Six Sigma és Lean menedzselésének eszköze a Companion by Minitab Lakat Károly L.K.Quality Bt. EOQ MNB 2019 február 28. L.K. Quality Bt. EOQ MNB Hat Szigma, Lean és Statisztikai Módszerek 1 Minőségi topográfia
Minőségmenedzsment. 1. Minőséggel kapcsolatos alapfogalmak. Minőségmenedzsment - Török Zoltán - 2013. BKF és BKF SZKI
Minőségmenedzsment oktató: Török Zoltán, PMP Minőségmenedzsment 1. Minőséggel kapcsolatos alapfogalmak Bevezetés a tárgyba Mi a minőség? A minőségmenedzsment lényege, főbb tartalmi elemei Török Zoltán,
Minőségirányítás. 2. Előadás
Minőségirányítás 2. Előadás 2010.09.22. I. MINŐSÉGMENEDZSMENT RENDSZEREK FEJLŐDÉSE A minőségmenedzsment fejlődésének fontosabb szakaszai és jellemzői Minőség-ellenőrzés Minőségszabályozás Minőségbiztosítás
Hat Sigma - Siker vagy ámítás?
A dolgozat szerkesztett formában megjelent a Magyar Minőség XVI. évfolyam 12. szám, 2007. decemberi számában Az első fázis - Definíció Hat Sigma - Siker vagy ámítás? Tóth Csaba László, Hat Szigma Fekete
FMEA tréning OKTATÁSI SEGÉDLET
FMEA tréning OKTATÁSI SEGÉDLET 1. Hibamód és hatás elemzés : FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) A fejlett nyugati piacokon csak azok a vállalatok képesek hosszabbtávon megmaradni, melyek gazdaságosan
Intelligens termelésmenedzsment. a Leanért. Bóna Péter - Com-Forth Kft. 2010. ápr. 8.
Intelligens termelésmenedzsment megoldások a Leanért Bóna Péter - Com-Forth Kft. 2010. ápr. 8. LEAN FÓRUM 2010 Agenda Néhány szó a Com-Forth Kft.-ről Intelligens termelésmenedzsment megoldások a Lean-ért
IBM SPSS Modeler 18.2 Újdonságok
IBM SPSS Modeler 18.2 Újdonságok 1 2 Új, modern megjelenés Vizualizáció fejlesztése Újabb algoritmusok (Python, Spark alapú) View Data, t-sne, e-plot GMM, HDBSCAN, KDE, Isotonic-Regression 3 Új, modern
XX. Nemzeti Konferencia
ISO 9000 FÓRUM XX. Nemzeti Konferencia Divatokon, trendeken túl. Lean - TQM - ISO, folyamatfejlesztés integrált alkalmazása a gyakorlatban Dr. Németh Balázs 2013. Szeptember 12. Történeti áttekintés Genichi
Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban
Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Varga Domonkos (I.évf. PhD hallgató) 2014 május A prezentáció felépítése 1) Alapfogalmak 2) A gépi tanulás, mintafelismerés alkalmazási
ADATBÁNYÁSZAT AZ AUTÓIPARI TERMÉKEK FEJLESZTÉSÉBEN
ADATBÁNYÁSZAT AZ AUTÓIPARI TERMÉKEK FEJLESZTÉSÉBEN Zámborszky Judit 2019.05.14. Adatbányászat az autóipari termékek fejlesztésében Industry 4.0 Ipar 4.0 Ipari forradalmak: 1.: Gépek használata (gőzgép)
IATF 16949:2016 szabvány fontos kapcsolódó kézikönyvei (5 Core Tools):
APQP IATF 16949:2016 szabvány fontos kapcsolódó kézikönyvei (5 Core Tools): PPAP (Production Part Approval Process) Gyártás jóváhagyási folyamat APQP (Advanced Product Quality Planning and Control Plans)
Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal
NETWORKSHOP 2008 2008. március 17-19. Dunaújváros, Dunaújvárosi Főiskola Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal Bóta László Ph.D. hallgató (BME) Eszterházy Károly Főiskola, Eger BI (Business
The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó
CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek 2010-09-02. Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens
CARE Biztonságos CARE Biztonságos otthonok idős embereknek otthonok idős embereknek 2010-09-02 Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens 3D Érzékelés és Mobilrobotika kutatócsoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi
Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT
Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT Bedzsula Bálint gyakornok Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Q. épület A.314. bedzsula@mvt.bme.hu http://doodle.com/bedzsula.mvt Az előző előadás
Hálózati szolgáltatások biztosításának felügyeleti elemei
Budai Károly IT architekt 2012. október 11. Hálózati szolgáltatások biztosításának felügyeleti elemei Szolgáltatás biztosítás általános modellje FELHASZNÁLÓ szolgáltató ügyfélszolgálat szolgáltató üzemeltetői
Budapesti kihelyezett Six Sigma képzés
Partner a változásban Budapesti kihelyezett Six Sigma képzés 2018. ősz Green Belt képzési tematika Draft tájékoztató 2 1 GB képzés tematika: a tartalmi elemek fő fejezetei A képzés jellemzően az alábbiakban
Hat Szigma Testre Szabva (Six Sigma for You 6S4U)
Hat Szigma Testre Szabva (Six Sigma for You 6S4U) A Six Sigma módszertant az elmúlt 20 évben az igazán nagy vállalatok alkalmazták úgy, hogy minden számba jöhető embert kiképeztek Green Belt-nek. A tapasztalatok
MINŐSÉGBIZTOSÍTÁS. Tantárgy óraszáma: 2+1+0 (előadás, gyakorlat, labor) Tantárgy kreditpontja: 3 A tantárgy kollokviummal zárul.
MINŐSÉGBIZTOSÍTÁS egyetemi tanár Tantárgy óraszáma: 2+1+0 (előadás, gyakorlat, labor) Tantárgy kreditpontja: 3 A tantárgy kollokviummal zárul. NYME FMK TGYI 2006.08.28. 1/1. fólia A tantárgy az alábbi
Workflow és Petri hálók. Workflow fogalma
Workflow és Petri hálók Workflow fogalma Mai világunkban egyre nagyobb szerepet kapnak a workflow által irányított rendszerek és a workflow alapú szemléletek. A workflow, vagy munkafolyamat definícióját
MINİSÉGBIZTOSÍTÁS. Tantárgy óraszáma: 2+1+0 (elıadás, gyakorlat, labor) Tantárgy kreditpontja: 3 A tantárgy kollokviummal zárul.
MINİSÉGBIZTOSÍTÁS egyetemi tanár Tantárgy óraszáma: 2+1+0 (elıadás, gyakorlat, labor) Tantárgy kreditpontja: 3 A tantárgy kollokviummal zárul. NYME FMK TGYI 2006.08.28. 1. fólia A tantárgy az alábbi témakörök
Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája
Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája Megjegyzések: A tanfolyamon haszáljuk: - Minitab statisztikai (demo) és - Companion by Minitab projektek menedzselésére szolgáló (demo) szoftvert, átadunk: - egy
Klaszterezés, 2. rész
Klaszterezés, 2. rész Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 208. április 6. Csima Judit Klaszterezés, 2. rész / 29 Hierarchikus klaszterezés egymásba ágyazott klasztereket
I: Az értékteremtés lehetőségei a vállalaton belüli megközelítésben és piaci szempontokból
16. Az értékteremtés lehetőségei a vállalaton belüli megközelítésben és piaci szempontokból. Az értékteremtő folyamatok a vállalat működésében, az értéklánc elemei. A teljesítmény és menedzsmentje, kiemelten
Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.
Tartalom Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Előszó 1. Az adatbányászatról általában 19 1.1. Miért adatbányászat? 21 1.2. Technológia a rejtett információk
A MINŐSÉGFELESZTÉST TÁMOGATÓ TECHNIKÁK
A MINŐSÉGFELESZTÉST TÁMOGATÓ TECHNIKÁK 02.001 Minőségügyi mérnök Minőségügyi menedzser felsőszintű szaktanfolyam 2012/2013. tanév Dr. Szabó Gábor Csaba Oktatási segédanyag. Budapest, 2013. Budapesti Műszaki
MINŐSÉGMENEDZSMENT ALAPJAI. 7. előadás Folyamatfejlesztési modellek és módszerek 1. (minőségmenedzsment módszerek) Bedzsula Bálint
MINŐSÉGMENEDZSMENT ALAPJAI 7. előadás Folyamatfejlesztési modellek és módszerek 1. (minőségmenedzsment módszerek) bedzsula@mvt.bme.hu Amiről szó lesz ma Választ adok a következőkre: Mi jellemzi a minőségmenedzsment
BME MVT. Dr. Topár József 1. Minőségmenedzsment MSc_ /2013 II felév
1 Bevezettük az ISO-t, aztán foglalkoztunk a TQM-mel, belevágtunk a SixSigmába, most pedig Leanezünk..?????? Módszer? Divat???? Vezetési eszköz? Gondolkodás mód?????? 2 3 Dr. Topár József 1 1. generáció
Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben
Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben Tantárgy Tárgykód I. félév ősz II. félév tavasz Algoritmusok
Miben különbözik a tranzakcionális Hat szigma a gyártásitól?
Miben különbözik a tranzakcionális Hat szigma a gyártásitól? Sződy Noémi EOQ Hat szigma szakbizottság 2011. Március 1. 1 Relevancia Működő vállalkozások száma Magyarországon ~ 700 ezer Szolgáltatóipar
A Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél
A Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél Sebestyén László 2004. november 16. Rekord nyereséget jelentett a Siemens 2004. november 11. csütörtök, 16:10 Szeptemberben végződött
Gépi tanulás a gyakorlatban. Bevezetés
Gépi tanulás a gyakorlatban Bevezetés Motiváció Nagyon gyakran találkozunk gépi tanuló alkalmazásokkal Spam detekció Karakter felismerés Fotó címkézés Szociális háló elemzés Piaci szegmentáció analízis
Critical mix. 15. példa. 2 égh. anyag. 1 oxigén. 3 ég-e. 2 van nincs 0 3 nincs van 0 4 van van 1. 1 nincs nincs 0
Critical mix 5. példa oxigén égh. anyag ég-e nincs nincs van nincs nincs van van van van égh. anyag nincs Effect Estimates; **(-) design DV: ég-e Factor Effect Coeff. Mean/Interc. ()oxigén ()égh. anyag
I: Az értékteremtés lehetőségei a vállalaton belüli megközelítésben és piaci szempontokból
16. Tétel Az értékteremtés lehetőségei a vállalaton belüli megközelítésben és piaci szempontokból. Az értékteremtő folyamatok a vállalat működésében, az értéklánc elemei. A teljesítmény és menedzsmentje,
A L E A N menedzsmentalapjai. Toyota Production System Toyota Termelési Rendszer T P S Kelemen Tamás
A L E A N menedzsmentalapjai Toyota Production System Toyota Termelési Rendszer T P S F O L Y A M A T F E J L E S Z T É S Folyamatos fejlesztés?! Folyamatos fejlesztés?! ALAPELV Ez önmagában nem baj, csak
Advanced Product Quality Planning APQP
Advanced Product Quality Planning 1 IATF 16949:2016 szabvány fontos kapcsolódó kézikönyvei (5 Core Tools): PPAP (Production Part Approval Process) Gyártás jóváhagyási folyamat (Advanced Product Quality
Hat Sigma - Siker vagy ámítás?
A dolgozat szerkesztett formában megjelent a Magyar Minőség XVI. évfolyam 12. szám, 2007. decemberi számában Hat Sigma - Siker vagy ámítás? Tóth Csaba László, Hat Szigma Fekete Öves, Kaizen Mérnök GE Hungary
Ellenőrzési aspektusok a vállalatok versenyképességének szemszögéből
Ellenőrzési aspektusok a vállalatok versenyképességének szemszögéből Budapesti Corvinus Egyetem Prezentáció cím egy Műhelyvita vagy két sor, balrazárva Milicz Ákos 2012. január 18. Tartalom 1. Elméleti
Dr. Pikó Károly vezérigazgató-helyettes Minőségügy van-e szerepe a sürgősségi ellátásban 2010. november 5. - Debrecen
Dr. Pikó Károly vezérigazgató-helyettes Minőségügy van-e szerepe a sürgősségi ellátásban 2010. november 5. - Debrecen MOTTÓ Kevesebb időbe telik valamit jól csinálni, mint megmagyarázni, hogy miért nem
Cash Flow Navigátor Tanácsadó Kft. Képzések. Tel.: +36 30 650 7588 info@cashflownavigator.hu Skype: nfeher01
Cash Flow Navigátor Tanácsadó Kft. Képzések Tel.: +36 30 650 7588 info@cashflownavigator.hu Skype: nfeher01 A Cash Flow Navigátor Tanácsadó Kft. Cégjegyzékszám: 20 09 066702 Adószám: 13443715-2-20 Főtevékenység:
Statistical Process Control (SPC), Statisztikai Folyamatszabályozás
Statistical Process Control (), Statisztikai Folyamatszabályozás 1 2 2 A statisztikai folyamatszabályozás () koncepcióját először Dr Walter Shewhart fejlesztette ki a Bell laboratóriumokban, az 1920-as
Erdei János. Minőség- és megbízhatóság menedzsment. villamosmérnöki kar menedzsment mellékszakirány
Budapesti Műszaki- és Gazdaságtudományi Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Ipari Menedzsment és Vállalkozásgazdaságtan Tanszék Erdei János egyetemi adjunktus Minőség- és megbízhatóság menedzsment
Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak
Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Tematika Kvantitatív eszközök használata Esettanulmányok
Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com
Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések
A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES
A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES...és hogyan történt mindez a Vodafone Hungary Zrt-nél Cseh Zoltán, PhD konzultációs igazgató SPSS Hungary Hagyományos hadászati egységek Légi elhárítás Gyalogság
Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában
P5-T6: Algoritmustervezési környezet kidolgozása intelligens autonóm rendszerekhez Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában Eredics Péter, Dobrowiecki P. Tadeusz, BME-MIT 1 Üvegházak Az
Statisztikai folyamatszabályozás Minitab szoftverrel
Statisztikai folyamatszabályozás Minitab szoftverrel A Minitab általános statisztikai szoftvert elsősorban statisztikai feladatok megoldására (oktatásra és minőségfejlesztésre) használják, és másodsorban
Modellezés és szimuláció a tervezésben
Modellezés és szimuláció a tervezésben Szimuláció: egy másik rendszerrel - amely bizonyos vonatkozásokban hasonló az eredeti rendszerhez - utánozzuk egy rendszer viselkedését, vagyis az eredeti rendszer
Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára
Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára Tudományos Diákköri Konferencia A feladatunk Légtechnikai berendezések Monitorozás Hibadetektálás Újrataníthatóság A megvalósítás Mozgásérzékelő
Kiss Ferenc, hunfek@mvs.sas.com SAS Institute. Abstract
ADATBÁNYÁSZATI MÓDSZEREK OKTATÁSA A SAS RENDSZERREL Kiss Ferenc, hunfek@mvs.sas.com SAS Institute Abstract This paper briefly summarises the core of Data Mining enlighting some application fields and techniques
Tantárgyi dosszié. Minőségirányítás GEGTT404B
Tantárgyi dosszié Minőségirányítás GEGTT404B Tájékoztató A Minőségirányítás című tárgy oktatásához Szak: Villamosmérnöki Alapszak (BV): Ipari automatizálás és kommunikáció specializáció (3BV-A), Villamos
30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR
INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB DOMBORA SÁNDOR BEVEZETÉS (INFORMATIKA, INFORMATIAKI FÜGGŐSÉG, INFORMATIKAI PROJEKTEK, MÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI FELADATOK TALÁKOZÁSA, TECHNOLÓGIÁK) 2016. 09. 17. MMK- Informatikai
Hibajelentı lapok szerepe a minıségfejlesztésben
Hibajelentı lapok szerepe a minıségfejlesztésben Kovács Erzsébet DRVK 2007.09.04. 1 Bevezetés Az ISO 9001:2000 szabvány valamint a Helyes Gyártási Gyakorlat szerint gyógyszerek esetében a gyártónak a panaszok
Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök, akkreditált EOQ-minőségügyi rendszermenedzser, regisztrált vezető felülvizsgáló
WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök, akkreditált EOQ-minőségügyi rendszermenedzser, regisztrált vezető felülvizsgáló A kockázatelemzés buktatói, kockázatbecslés
Az üzleti intelligencia megoldások helye és szerepe a magyar vállalatok életében. Dr. Kovács László Dr. Sasvári Péter Miskolci Egyetem
Az üzleti intelligencia megoldások helye és szerepe a magyar vállalatok életében Dr. Kovács László Dr. Sasvári Péter Miskolci Egyetem 1 Mit jelent a BI? Mi jellemzi a BI értelmezésének fejlődését, az értelmezési
MINSÉGBIZTOSÍTÁS 1. eladás
MINSÉGBIZTOSÍTÁS 1. eladás Szakmai ismeretek II./3. Molnár György (egyetemi tanársegéd) E ép. 4. em. 4., Fakk: E ép. 4. em. 7. Tel: 463-2698 E-mail: molnargy@eik.bme.hu 1 A tárgyról 4 alakalom összesen
2013.03.11. Az SPC alapjai. Az SPC alapjai SPC 5. 5. Az SPC (Statistic Process Control) módszer. Dr. Illés Balázs
SPC 5 5. Az SPC (Statistic Process Control) módszer Dr. Illés Balázs BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM ELEKTRONIKAI TECHNOLÓGIA TANSZÉK Az SPC alapjai SPC (Statistical Process Controll) =
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (specializáció választás a 4. félévben, specializációra lépés feltétele: az egyik szigorlat
Autóipari beágyazott rendszerek. Kockázatelemzés
Autóipari beágyazott rendszerek Kockázatelemzés 1 Biztonságkritikus rendszer Beágyazott rendszer Aminek hibája Anyagi vagyont, vagy Emberéletet veszélyeztet Tipikus példák ABS, ESP, elektronikus szervokormány
Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor. Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft.
Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft. Áttekintés Struktúrált és egyéb Információk bármely forrásból dokumentumok
Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan
Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan Minőségmenedzsment Bedzsula Bálint BME MVT bedzsula@mvt.bme.hu 2013.04.03. Bedzsula Bálint 1 Témakörök 4 előadás Minőség fogalma, minőségrendszerek fejlődése Szektor
FMEA alkalmazása a Veronica varrógép kritikus pontjainak feltárása érdekében
Kerekes L., Johanyák Zs. Cs.: Ipari varrógépek konstrukciós FMEA vizsgálata, Mőszaki szemle ISSN 1454-0746, 1998/1-2., Erdélyi Magyar Mőszaki Tudományos Társaság, Kolozsvár, 31-34. old. http://johanyak.hu
Számítógépes döntéstámogatás. Bevezetés és tematika
SZDT-01 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Bevezetés és tematika Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-01 p. 2/18 SZDT-01
A CMMI alapú szoftverfejlesztési folyamat
A CMMI alapú szoftverfejlesztési folyamat Készítette: Szmetankó Gábor G-5S8 Mi a CMMI? Capability Maturity Modell Integration Folyamat fejlesztési referencia modell Bevált gyakorlatok, praktikák halmaza,
Big Data technológiai megoldások fejlesztése közvetlen mezőgazdasági tevékenységekhez
Big Data technológiai megoldások fejlesztése közvetlen mezőgazdasági tevékenységekhez Szármes Péter doktorandusz hallgató Széchenyi István Egyetem, MMTDI Dr. Élő Gábor egyetemi docens, Széchenyi István
Minőségjavító kísérlettervezés
. példa J.J. Pignatiello, J.S. Ramberg: J. Quality Technology, 17 198-06 (1985) kézbentartható -1 1 A: high heat temperature ( 0 F) 1840 1880 B: heating time (s) 3 5 C: transfer time (s) 10 1 D: hold down
Eladni könnyedén? Oracle Sales Cloud. Horváth Tünde Principal Sales Consultant 2014. március 23.
Eladni könnyedén? Oracle Sales Cloud Horváth Tünde Principal Sales Consultant 2014. március 23. Oracle Confidential Internal/Restricted/Highly Restricted Safe Harbor Statement The following is intended
Aktuális VDA kiadványok és képzések
Tisztelt Partnerünk! Az autóipari, elektronikai ipari beszállítók munkatársainak a vevői igényeknek, előírásoknak való megfelelés magas szakmai ismereteket követel meg. Egy jól felkészült szakembernek
Pályázattal támogatott Egészségesen karcsú Lean menedzsment rendszerek
VII. Országos Tanácsadói Konferencia Innováció növekedés - fenntarthatóság Pályázattal támogatott Egészségesen karcsú Lean menedzsment rendszerek Toldi Sándor ügyvezető igazgató, Pannon-Quality Menedzsment
Lean Történet Today es. Első lépések: Japán. Autóipari beszállítók. Első hullám: Nemzetközi. Autóipari beszállítók
Lean Történet 1990-es 2000 2005 Today Első lépések: Japán Autóipari beszállítók Első hullám: Nemzetközi Autóipari beszállítók Második hullám: Multik és Magyar cégek Lean nem működik Tapasztalatok az elmúlt
Az automatizálás ergonómiája és az ergonómia automatizálása Siemens megoldásokkal. Molnár Zsolt vezető konzultáns, digitális gyártás graphit Kft.
Az automatizálás ergonómiája és az ergonómia automatizálása Siemens megoldásokkal Molnár Zsolt vezető konzultáns, digitális gyártás graphit Kft. graphit Kft. - cégadatok 550+ 20+ PLM 850M Ipari felhasználó
Minőségbiztosítás BAGMB13NNC (NNB) BAGMB15NNC
Minőségbiztosítás BAGMB13NNC (NNB) BAGMB15NNC 3. Gyakorlat (2013) A folyamatjavítás egyszerű eszközei A 7 vezetési módszer 1 A folyamatjavítás egyszerű eszközei A 7 vezetési módszer 1. Affinitás diagram
AZ I-RISK SZOFTVER ALKALMAZÁSA INTEGRÁLT RENDSZER KIALAKÍTÁSÁNÁL. Dinnyés Álmos - Kun-Szabó Tibor
AZ I-RISK SZOFTVER ALKALMAZÁSA INTEGRÁLT RENDSZER KIALAKÍTÁSÁNÁL Dinnyés Álmos - Kun-Szabó Tibor Veszprémi Egyetem, Környezetmérnöki és Kémiai Technológia Tanszék 8201 Veszprém, Pf.: 158. e-mail: dinnyesa@almos.vein.hu
II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László
A kockázat alapú felülvizsgálati és karbantartási stratégia alkalmazása a MOL Rt.-nél megvalósuló Statikus Készülékek Állapot-felügyeleti Rendszerének kialakításában II. rész: a rendszer felülvizsgálati
Neurális hálózatok bemutató
Neurális hálózatok bemutató Füvesi Viktor Miskolci Egyetem Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet Miért? Vannak feladatok amelyeket az agy gyorsabban hajt végre mint a konvencionális számítógépek. Pl.:
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok
egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék kallo@mvt.bme.hu Tematika Bevezetés A termelési, szolgáltatási igény előrejelzése Alapfogalmak, az előrejelzési módszerek osztályozása Előrejelzési
A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon
A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,
Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás
2011 November 8. New York Palota Hotel Boscolo Budapest Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás Sárecz Lajos, Vezető tanácsadó Oracle Hungary Átfogó felhő üzemeltetés
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy adatlapja Tantárgy neve:
OpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban
OpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban Fekete Tamás 2015. December 3. Szoftver verifikáció és validáció tantárgy Áttekintés Miért és mennyire fontos a megfelelő validáció és
MÉLYFÚRÁSI GEOFIZIKAI ADATOK ÉRTELMEZÉSÉNEK MODERN INVERZIÓS MÓDSZEREI
MIKOVINY SÁMUEL FÖLDTUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA Doktori értekezés tézisei MÉLYFÚRÁSI GEOFIZIKAI ADATOK ÉRTELMEZÉSÉNEK MODERN INVERZIÓS MÓDSZEREI Írta: SZABÓ NORBERT PÉTER Tudományos vezető: DR. DOBRÓKA MIHÁLY
Best Practice Felmérés tapasztalatai
IFKA Minőségfejlesztési Központ A Mikulás is benchmarkol 5. Konferencia Best Practice Felmérés tapasztalatai Eredmények Gyakorlatok Feltételek összefüggései a Lean Menedzsment alkalmazásában Dr. Németh
Név- és tárgymutató 10. FEJEZET
10. FEJEZET Név- és tárgymutató 5S módszer 124 635-ös módszer 118 A(t) 188, 190, 196, 206 ABC-elemzés lásd Pareto-elemzés adatok elemzése 52, 76, 157, 162 affinitás-diagram 123 ajánlat 46 ÁKFN-modell 198
Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel
Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel Kezdő adatbányászati workshop Petrócziné Huczman Zsuzsanna 2015.10.13. Bemutatkozás BME, műszaki informatika szak, adatbányászati szakirány Citibank Data Explorer
Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás
Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor Üzleti intelligencia (Teljesítmény menedzsment) Web Scorecard & Műszerfal Excel Email riasztás Riportok Irányít Összehangol Ellenőriz Stratégia Stratégia
Fehér Kreativitásfejlesztési Központ FCDC-TCM-WL-11-v.1.0 42/1. Ishikawa diagram Halszálka diagram Ok-hatás diagram módszertani leírás
Fehér Kreativitásfejlesztési Központ FCDC-TCM-WL-11-v.1.0 42/1 Hi-tech menedzsment - Totál Kreatív Menedzsment Fehér Ottó kreativátor Fehér Kreativitásfejlesztési Központ Kedves Olvasó! Ishikawa diagram
A Debrecenben zajló. zöldinfrastruktúra. fejlesztés. folyamata. Kuhn András Debrecen Főkertésze
A Debrecenben zajló zöldinfrastruktúra fejlesztés folyamata Kuhn András Debrecen Főkertésze ZÖLDINFRASTRUKÚRA??? ZÖLDINFRASTRUKÚRA ZÖLDINFRASTRUKÚRA!? ZÖLDINFRASTRUKÚRA A zöldfelület rendszer új elnevezése,
LEAN MASTER PROGRAM. Több, mint oktatás!
LEAN MASTER PROGRAM Több, mint oktatás! LEAN MASTER PROGRAM 1. Lean menedzsment bevezetése 2. Akiknek ajánljuk 3. A képzés felépítése 4. További információk 2 1. Lean menedzsment bevezetése A Lean menedzsment
Élettartam teszteknél alkalmazott programstruktúra egy váltóvezérlő példáján keresztül
Élettartam teszteknél alkalmazott programstruktúra egy váltóvezérlő példáján keresztül 1 Tartalom Miről is lesz szó? Bosch GS-TC Automata sebességváltó TCU (Transmission Control Unit) Élettartam tesztek
Minőségellenőrzés. Miről lesz szó? STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Minőségszabályozás. Mikor jó egy folyamat? Ellenőrzés Szabályozás
STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Erdei János Miről lesz szó? Mit értünk folyamatok stabilitásán, szabályozottságán? Mit jelent a folyamatképesség, és hogyan mérhetjük azt? Hogyan vehetjük észre a
A MEGBÍZHATÓSÁGI ELEMZŐ MÓDSZEREK
1. Elemző módszerek A MEGBÍZHATÓSÁGI ELEMZŐ MÓDSZEREK Ebben a fejezetben röviden összefoglaljuk azokat a módszereket, amelyekkel a technikai, technológiai és üzemeltetési rendszerek megbízhatósági elemzései
MINİSÉGBIZTOSÍTÁS. Tantárgy óraszáma: 2+2+0 (elıadás, gyakorlat, labor) Tantárgy kreditpontja: 3 A tantárgy kollokviummal zárul.
MINİSÉGBIZTOSÍTÁS egyetemi tanár Tantárgy óraszáma: 2+2+0 (elıadás, gyakorlat, labor) Tantárgy kreditpontja: 3 A tantárgy kollokviummal zárul. NYME FMK TGYI 2006.08.28. 1. fólia Minıségbiztosítás A tantárgy
Cash FlowNavigátor Tanácsadó Kft.
A 7 minőségügyi eszköz szerepe a strukturált folyamatfejlesztési tevékenységben Fehér Norbert Six Sigma Black Belt Amennyiben a mai kiélezett versenyhelyzetben bármely szervezet fenntartható eredményeket
Mit mond a XXI. század emberének a statisztika?
Mit mond a XXI. század emberének a statisztika? Rudas Tamás Magyar Tudományos Akadémia Társadalomtudományi Kutatóközpont Eötvös Loránd Tudományegyetem Statisztika Tanszék Nehéz a jövőbe látni Változik
Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (A képzés közös része, szakirányválasztás a 3. félév végén) Tárgykód Félév Tárgynév Tárgy
Etológia Emelt A viselkedés mérése. Miklósi Ádám egyetemi tanár ELTE TTK Etológia Tanszék 2018
Etológia Emelt A viselkedés mérése Miklósi Ádám egyetemi tanár ELTE TTK Etológia Tanszék 2018 amiklosi62@gmail.com A viselkedés leírása: A viselkedés, mint fenotipikus jellemző Viselkedés: Élő szervezetek
SPSS ALAPISMERETEK. T. Parázsó Lenke
SPSS ALAPISMERETEK T. Parázsó Lenke 2 Statistical Package for Social Scienses Statisztikai programcsomag a szociológiai tudományok számára 1968-ban Norman H. Nie, C.Handlai Hull és Dale H. Bent alkották