Lehrgangsreihe Statistik für Wirtschaft, Industrie und Technik ST/Qll

Die Lehrgangsreihe Statistik für Wirtschaft, Industrie und Technik (ST/QII) befasst sich mit Konzepten und Werkzeugen, die es uns erlauben, mit Hilfe von Daten Prozesse und Produkte zu bewerten und zu verbessern. Häufig sehen wir uns dabei vor typische Fragen gestellt:

• Wie groß muss eine Stichprobe sein?
• Welche Aussage kann aus einer Stichprobe getroffen werden?
• Für welche Faktoren kann der Einfluss auf die Prozessperformance nachgewiesen werden?
• Wie können Versuche effizient gestaltet werden?
• Etc.

Auf diese Fragen erhalten Sie in der Lehrgangsreihe Antworten – und Werkzeuge zur praktischen Umsetzung.

Berufsbild Statistiker*in für Wirtschaft, Industrie und Technik ST

Statistikerinnen und Statistiker für Wirtschaft, Industrie und Technik ST sind befähigt, die statistischen Verfahren des AQL-Stichprobensystems der Normen ISO 2859-1, 2859-2 und 3951-1 zum Zweck der Beurteilung und des Vergleichs von Lieferungen und Lieferfirmen zu planen, einzuführen und abzuwickeln. Sie besitzen die Fähigkeit, Messsysteme für konkrete Prüfaufgaben auf der Basis wichtiger Richtlinien und Normen zu analysieren, die Fähigkeit von Maschinen und Prozessen auf Basis der Modelle der Normen ISO 22514 zu analysieren und Produktions- und Dienstleistungsprozesse mit Hilfe von Qualitätsregelkarten zu überwachen und zu lenken, sowie die Auswertung und den Vergleich von Daten aus Messungen und Erhebungen quantitativer und qualitativer Art durch Einsetzung statistischer Testverfahren zu planen, durchzuführen und zu interpretieren.

Berufsbild Statistiker*in für Wirtschaft, Industrie und Technik QII

Statistikerinnen und Statistiker für Wirtschaft, Industrie und TechnikQII sind befähigt, zusätzlich zu den Qualifikationen der Statistiker*innen ST, Versuche ökonomisch zu planen und durchzuführen, um aus einer Vielzahl von Einflüssen auf Prozesse und Produkte die signifikanten Einflüsse zu erkennen, um Wirkzusammenhänge zwischen mehreren Größen zu ermitteln, sowie Zuverlässigkeitsdaten aus dem Labor und dem Feld auszuwerten und zu interpretieren.