2-2022

Qualitätssicherung
Neue Softwareversion für Statistik im
Qualitätsmanagement
Release von Minitab V21.1: Minitab LLC. veröffentlicht neue Version seiner Statistiksoftware
ADDITIVE
Soft- und Hardware für Technik
und Wissenschaft GmbH
info@additive-net.de
www.additive-net.de
Version 21.1 der hybriden Softwareanwendung
Minitab kann mit
der um die Cox Regression erweiterten
Lebensdauer- und Zuverlässigkeitsanalyse
sowie dem Predictive
Analytics Modul inklusive automatisiertem
maschinellen Lernen,
dem interaktiven Werkzeug Grafikerstellung
und dem extra für das
Gesundheitswesen entwickelten
Healthcare-Modul punkten.
Die Firma Minitab LLC. ist einer
der führenden Anbieter von Software
und Services rund um Statistik
im Qualitätsmanagement. Das
neueste Release des Software-Flagschiffs
„Minitab Statistical Software“
V21.1 bestätigt diese Führungsrolle
des Unternehmens. Die hybride
Anwendung, bestehend aus Minitab-Desktop
zur Installation auf dem
PC und der Minitab Web App mit
Zugriff über die Cloud, ist sowohl
für Einsteiger als auch für Fortgeschrittene
geeignet und besticht
durch die umfassende Palette an
statistischen Methoden und grafischen
Werkzeugen.
Weltweit anerkannt setzt Minitab
dabei branchenunabhängig Maßstäbe
in der Qualitätsanalyse für
Produktion, Handel, Verwaltung,
Finanz- und Versicherungswesen
sowie in der Medizintechnik und
Pharmabranche. Speziell für Datenanalysen
im Qualitätsmanagement
entwickelt, wird die statistische Software
Minitab immer stärker auch für
Business Analytics, Business Intelligence
und Datenmodellierung eingesetzt.
Hierbei spielt Statistik im
Qualitätswesen, Six Sigma, Visualisierung
und Datamining natürlich
weiterhin eine große und wichtige
Rolle.
Optimierte Benutzeroberfläche
Die 64-Bit-Software Minitab mit
optimierter Benutzeroberfläche
und verbesserten Visualisierungen
überzeugt mit Version 21.1 mit weiteren
Neuerungen. So enthält die
neueste Version das interaktive
Modul „Grafikerstellung“, das besonders
hilfreich bei der Visualisierung
von Daten ist. In einer übersichtlichen
Galerie wird eine Vorschau
der verfügbaren Diagrammalternativen
angezeigt, zwischen derer
nahtlos gewechselt werden kann.
Somit können Anwender die verschiedenen
Grafiken auf Basis ein
und derselben Daten ansehen und
ausprobieren, ohne die Analyse
erneut durchführen zu müssen. Mithilfe
dieses Features kann der Nutzer
sich voll und ganz darauf konzentrieren,
den am besten zu den
eigenen Daten und Ergebnissen
passenden Diagrammtyp auszuwählen.
Die gewählte Grafik kann
im Anschluss nach eigenen Wünschen
weiter angepasst werden.
Eine 30-Tage-Testversion von Minitab steht hier zur Verfügung:
https://www.additive-net.de/de/software/produkte/minitab/minitab/testversion
Predictive Analystics-Modul
Die CART-Technologien werden
mit dem Predictive Analystics-Modul
um TreeNet und Random Forest
erweitert. Diese beiden proprietären
baumbasierten Algorithmen
für maschinelles Lernen verwenden
eine Reihe von Wenn-Dann-
Regeln, um Prognosen aus einem
oder mehreren Entscheidungsbäumen
zu erstellen. Im Vergleich zu
linearen Modellen wie der Regression
können baumbasierte Methoden
nichtlineare Beziehungen sehr gut
abbilden und mit der Unschärfe in
Daten umgehen, die andere Methoden
einfach nicht bewältigen können.
Neben einer schnellen Antwort,
die Zeit spart, bieten baumbasierte
Methoden auch eine hohe Genauigkeit
und sind einfach zu interpretieren.
Das automatisierte maschinelle
Lernen (AutoML) unterstützt Anwender
auf Wunsch bei der Auswahl des
am besten geeigneten Modells aus
den verfügbaren Methoden CART-
Klassifikkations- und Regressionsbäume,
TreeNet und Random Forest.
Nutzer haben die Möglichkeit, die
verschiedenen Modelle miteinander
zu vergleichen und gegebenenfalls
ein anderes Modell auszuwählen.
Lebensdauer- und
Zuverlässigkeitsanalyse
Zudem wurde die Lebensdauerund
Zuverlässigkeitsanalyse um
die statistische Methode Cox-
Regression erweitert. Diese ist eine
Methode zum Untersuchen der Wirkung
mehrerer Variablen auf die
Zeitdauer bis zum Eintreten eines
bestimmten Ereignisses.
Healthcare-Modul
Neu ist ebenfalls das Healthcare-
Modul, das extra zur Qualitätsverbesserung
für das Gesundheitswesen
entwickelt wurde. Mit gebräuchlichen
Begriffen aus dem Gesundheitsbereich
ist es speziell für medizinische
Fachkräfte geeignet. Diese
werden durch die geführte Datenanalyse
des Healthcare-Moduls bei
der Verbesserung der wichtigsten
Leistungsindikatoren (KPIs) wie
Patienten sicherheit und -zufriedenheit,
Wartezeit, Auslastung sowie
der Kosten unterstützt, wobei keine
Aneignung von Statistikkenntnissen
zusätzlich nötig ist. ◄
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