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IHDE Academy
Добавлен 15 июн 2022
Over 1 million companies in over 170 countries have a certified quality management system.
And many more companies use the quality management tools and methods applicable to them.
Therefore, employees must be qualified in order to meet the requirements placed on them.
Because only well-trained staff with the right understanding of quality, develops and produces high-quality products that satisfy their customers.
In 1998, I successfully completed my mechanical engineering studies, specializing in design engineering, at the Technical University of Lübeck.
Since then I have gained experience in various positions such as design engineer, project manager, head of engineering and team leader in the automotive supply industry.
With this channel, I would like to help to be able to better cope with the increasing demands on all of us.
I wish you lots of fun and success.
Rolf Ihde
Legal Notice:
Rolf Ihde
Bruchweg 4
23560 Lübeck
Germany
E-Mail: ihde.academy@gmail.com
And many more companies use the quality management tools and methods applicable to them.
Therefore, employees must be qualified in order to meet the requirements placed on them.
Because only well-trained staff with the right understanding of quality, develops and produces high-quality products that satisfy their customers.
In 1998, I successfully completed my mechanical engineering studies, specializing in design engineering, at the Technical University of Lübeck.
Since then I have gained experience in various positions such as design engineer, project manager, head of engineering and team leader in the automotive supply industry.
With this channel, I would like to help to be able to better cope with the increasing demands on all of us.
I wish you lots of fun and success.
Rolf Ihde
Legal Notice:
Rolf Ihde
Bruchweg 4
23560 Lübeck
Germany
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t-Test for mean, for a single sample | Hypothesis Testing 1-1.4 | IHDE Academy
Hypothesis Testing:
In this lesson, we'll calculate the P-value using the t-distribution, then decide on the hypotheses and compare the P-value for one-tailed and two-tailed tests.
This lesson has two learning objectives. First, following the procedure for a hypothesis test, you should be able to calculate the P-value. Based on this P-value, you should then be able to decide whether or not to reject a null hypothesis.
You should also know the effect on the statistical power
when a one-tailed test is used instead of a two-tailed test.
Before starting this chapter, you should look at the lesson on Types I and II errors, which also explains in more detail what statistical power is.
I wish you succ...
In this lesson, we'll calculate the P-value using the t-distribution, then decide on the hypotheses and compare the P-value for one-tailed and two-tailed tests.
This lesson has two learning objectives. First, following the procedure for a hypothesis test, you should be able to calculate the P-value. Based on this P-value, you should then be able to decide whether or not to reject a null hypothesis.
You should also know the effect on the statistical power
when a one-tailed test is used instead of a two-tailed test.
Before starting this chapter, you should look at the lesson on Types I and II errors, which also explains in more detail what statistical power is.
I wish you succ...
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t-Test für Mittelwert, für eine Stichprobe | Hypothesentest 1-1.4 | IHDE Academy
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Hypothesentests: In dieser Lektion berechnen wir den P-Wert mit Hilfe der t-Verteilung und entscheiden über die Hypothesen und Vergleichen dann den P-Wert für einseitige und zweiseitige Tests. Diese Lektion hat im wesentlichen 2 Lernziele. Am Ende sollten sie dem Ablauf für einen Hypothesentest folgend in der Lage sein, einen P-Wert zu berechnen. Auf Basis dieses P-Wertes sollten sie dann entsc...
Type 1 Error, Type 2 Error explained | Hypothesis Testing 1-1.3 | IHDE Academy
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Hypothesis Testing: Various errors can occur when testing hypotheses. Understanding them and how to deal with them is the subject of this lesson. This lesson has two learning objectives. First, you should be able to explain what type 1 and type 2 errors are and how these are related to the significance level or the error probability. In addition, you should also know in this context what statis...
Fehler erster Art, Fehler zweiter Art erklärt | Hypothesentest 1-1.3 | IHDE Academy
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Hypothesentests: Beim Testen von Hypothesen können verschiedene Fehler auftreten. Diese zu verstehen und der Umgang mit diesen ist Thema dieser Lektion. Diese Lektion hat 2 Lernziele hat. Am Ende sollten sie erklären können, was Fehler erster und zweiter Art ist, auch Typ 1 und Typ 2 Fehler genannt und wie diese im Zusammenhang mit dem Signifikanzniveau bzw. der Irrtumswahrscheinlichkeit stehen...
P-Value, Confidence Interval and Significance explained | Hypothesis Testing 1-1.2 | IHDE Academy
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Hypothesis Testing: Hypothesis testing has two complementary ways of checking whether a result is significant, the P value and the confidence interval. Both will be explained and compared. This lesson, has three learning objectives. First, you should know how confidence intervals allow us to assess the compatibility of the null hypothesis with the observed data and make informed decisions regar...
P-Wert, Konfidenzintervall und Signifikanz erklärt | Hypothesentest 1-1.2 | IHDE Academy
Просмотров 256Год назад
Hypothesentests: Hypothesentests gibt es zwei sich ergänzende Möglichkeiten um zu prüfen, ob ein Ergebnis signifikant ist. Den P-Wert und den Vertrauensbereich. Beide werden hier erklärt und gegenübergestellt. Diese Lektion hat im Wesentlichen 3 Lernziele. Am Ende sollten sie wissen, wie man mit Konfidenzintervallen die Übereinstimmung der Nullhypothese mit den beobachteten Daten beurteilt und ...
Hypothesis testing simply explained | Hypothesis Testing 1-1.1| IHDE Academy
Просмотров 33Год назад
Hypothesis Testing: This lesson uses a criminal trial to explain the basic concept of hypothesis testing and some important terms in a simplified way. It is for absolute beginners and provides an easy introduction to the basic concepts and terminology of hypothesis testing. These are explained using the analogy of a criminal trial. I covered more advanced aspects of hypothesis testing in other ...
Hypothesentest einfach erklärt | Hypothesentest 1-1.1| IHDE Academy
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Hypothesentests: Diese Lektion erklärt anhand eines Strafverfahren in vereinfachter Weise das grundlegende Konzept von Hypothesentests und einige wichtige Begriffe. Sie richtet sich an absolute Anfänger und bietet einen einfachen Einstieg in die grundlegenden Konzepte und Terminologien von Hypothesentests. Diese werden anhand der Analogie zu einem Strafverfahren erklärt. Fortgeschrittenere Aspe...
Kolmogorov-Smirnov Normality Test explained with example in Excel | Excel 1-10| IHDE Academy
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This lesson explains the Kolmogorov-Smirnov / Lilliefors normality test. In quality management and especially statistical quality control, many calculation methods require a normal distribution of the values-one example is some quality control charts. Various methods can be used to test whether a normal distribution is present. This lesson discusses the Kolmogorov-Smirnov / Lilliefors normality...
Kolmogorov-Smirnov Test auf Normalverteilung erklärt am Beispiel in Excel | Excel 1-10| IHDE Academy
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In dieser Lektion geht es um den Kolmogorov-Smirnov / Lilliefors Normalverteilungstest. Im Qualitätsmanagement und insbesondere in der statistischen Qualitätsregelung, setzten viele Berechnungsmethoden eine Normnalverteilung der Werte voraus. So ist dies z.B. bei einigen Qualitätsregelkarten der Fall. Dazu gibt es verschiedene Verfahren, mit denen man testen kann, ob eine Normalverteilung vorli...
Chi-square distribution: create graph & calculate quantiles, percentiles | Excel 1-9| IHDE Academy
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To calculate the confidence interval of, for example, the process potential Cp, you need the quantiles or the percentiles of the chi-square distribution. This lesson is all about calculating the quantiles of the chi-square distribution. No process potentials are calculated. The quantiles of the chi-square distribution for specific probabilities are usually summarized in tables. In this lesson, ...
Chi-Quadrat-Verteilung: Diagramme erstellen, Quantile, Perzentile berechnen| Excel 1-9| IHDE Academy
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Um den Vertrauensbereich von zum Beispiel des Prozesspotentials Cp zu berechnen, benötigt man die Quantile bzw. die Perzentile der Chi-Quadrat-Verteilung. In dieser Lektion geht es ausschließlich um die Berechnung der Quantile der Chi-Quadrat-Verteilung. Es werden keine Prozesspotentiale berechnet. Die Quantile der Chi-Quadrat-Verteilung für bestimmte Wahrscheinlichkeiten, sind üblicher Weise i...
Excel How to fill area under curve, graph with color: normal distribution | Excel 1-8| IHDE Academy
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In this lesson, I will show how to fill a selected area under the normal distribution curve in Microsoft Excel with a color. A typical question in the context of statistical process control is: Between which two dimensions is a certain proportion of values to be expected? Various distribution models are used for the calculation. Sometimes, in addition to the two measures, you also want to empha...
Excel Fläche unter Kurve, Diagramm mit Farbe füllen: Normalverteilung | Excel 1-8| IHDE Academy
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Eine typische Fragestellung im Rahmen der Statistischen Prozessregelung ist: Zwischen welchen beiden Maßen, ist ein bestimmter Anteil an Werten zu erwarten. Für die Berechnung bedient man sich verschiedener Verteilungsmodelle. Manchmal möchte man zusätzlich zu den beiden Maßen, auch den Bereich unter der Verteilungskurve besonders hervorheben. So werden 2 Quantile benötigt. In diesem Beispiel s...
Create, generate random numbers: example Normal, Binomial, Poisson | Excel 1-7| IHDE Academy
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In this lesson, I will show how to generate random numbers using Microsoft Excel. Exemplary for a uniform distribution, normal distribution, binomial distribution, and Poisson distribution. I wish you much success. Rolf Ihde
Excel Zufallszahlen erzeugen, generieren: Normal, Binomial, Poisson | Excel 1-7| IHDE Academy
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Excel Zufallszahlen erzeugen, generieren: Normal, Binomial, Poisson | Excel 1-7| IHDE Academy
Excel normal distribution chart: example calculate confidence intervals| Excel 1-6| IHDE Academy
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Excel normal distribution chart: example calculate confidence intervals| Excel 1-6| IHDE Academy
Excel Normalverteilung Diagramm: Zufallsstreubereich / Vertrauensbereich | Excel 1-6| IHDE Academy
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Excel Normalverteilung Diagramm: Zufallsstreubereich / Vertrauensbereich | Excel 1-6| IHDE Academy
Create Poisson distribution chart: example calculate confidence intervals | Excel 1-5| IHDE Academy
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Poisson-Verteilung Diagramm erstellen: Beispiel Eingriffsgrenzen berechnen | Excel 1-5| IHDE Academy
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Create binomial distribution chart: example calculate confidence intervals | Excel 1-4| IHDE Academy
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Binomialverteilung Diagramm erstellen: Beispiel Eingriffsgrenzen berechnen | Excel 1-4| IHDE Academy
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Binomialverteilung Diagramm erstellen: Beispiel Eingriffsgrenzen berechnen | Excel 1-4| IHDE Academy
Excel create normal distribution chart & z-score: standard & cumulative | Excel 1-3| IHDE Academy
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Excel create normal distribution chart & z-score: standard & cumulative | Excel 1-3| IHDE Academy
Excel Normalverteilung Diagramm erstellen: Standard & Kumulativ | Excel 1-3| IHDE Academy
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Excel Normalverteilung Diagramm erstellen: Standard & Kumulativ | Excel 1-3| IHDE Academy
Overlay histogram & normal distribution chart, bell curve: secondary axis | Excel 1-2| IHDE Academy
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Overlay histogram & normal distribution chart, bell curve: secondary axis | Excel 1-2| IHDE Academy
Histogramm & Normalverteilung erstellen & überlagern: auf Sekundärachse | Excel 1-2| IHDE Academy
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Histogramm & Normalverteilung erstellen & überlagern: auf Sekundärachse | Excel 1-2| IHDE Academy
Create histogram, frequency distribution and adjust & optimize bins | Excel 1-1| IHDE Academy
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Create histogram, frequency distribution and adjust & optimize bins | Excel 1-1| IHDE Academy
Histogramm, Häufigkeiten erstellen: Intervalle / Klassen sinnvoll anpassen | Excel 1-1| IHDE Academy
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Histogramm, Häufigkeiten erstellen: Intervalle / Klassen sinnvoll anpassen | Excel 1-1| IHDE Academy
x-Chart for n≥1: calculate warning & control limits | Control Charts var. 1-2.1| IHDE Academy
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x-Chart for n≥1: calculate warning & control limits | Control Charts var. 1-2.1| IHDE Academy
7 Schritte zur FMEA: System- und Fehleranalyse | Produkt FMEA 1-1.1| IHDE Academy
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7 Schritte zur FMEA: System- und Fehleranalyse | Produkt FMEA 1-1.1| IHDE Academy
Die Grafik bei 14:53 enthält einen Fehler: Ein Bolzen der Größer als OSG ist muss/kann nachgearbeitet werden. Nur wenn er zu klein ist, dann ist er Ausschuss.
Ich kann das gleiche sagen, dieses Video ist einfach nur perfekt! Vielen vielen Dank!
Wunderbar erklärt!
Danke, super erklärt!
Wie berechne ich die Standardabweichung?
Hallo, verwenden Sie in MS-Excel die Funktion STABW.S, um die Standardabweichung basierend auf einer Stichprobe zu ermitteln. In anderen Programmen gibt es äquivalente Funktionen. In Programmen wie z.B. Q-DAS solara.MP wird die Standardabweichung automatisch berechnet.
Vielen Dank. Sehr gut. Wie stellt sich die mathematische Darstellung dar, wenn als Untergrenze 0 gesetzt wird? Gibt es einen einseitige Ansatz? ( in der Folie ab 4:50 steht c = 4,93, das sollte aber schon u sein).
Hallo, vielen Dank für Ihre positive Rückmeldung und den Hinweis zum c/u. Da hat sich der Fehlerteufel eingeschlichen. Ein Argument, die untere Eingriffsgrenze (UEG) wegzulassen, wäre eine Ressourcenoptimierung durch Vereinfachung der Überwachung. Der Fokus läge dann auf der Fehlerreduzierung. In der Formel für die UEG und die obere Eingriffsgrenze (OEG) steht die 3 vor der Klammer für das Dreifache der Standardabweichung der Normalverteilung. Die Festlegung, dass hier die OEG liegen soll, bleibt von der Entscheidung, die UEG wegzulassen, zunächst einmal unbenommen. Die Wahrscheinlichkeit für ein Überschreiten der OEG bleibt bei 0,135 % (ergibt sich aus (100 - 99,73) / 2). Die Nicht-Eingriffswahrscheinlichkeit erhöht sich dabei von 99,73 % auf 99,865 % (ergibt sich aus 99,73 + 0,135). Nur wenn Sie die Nicht-Eingriffswahrscheinlichkeit für eine einseitige Grenze bei 99,73 % belassen wollen, müssen Sie den Faktor vor der Wurzel von 3 auf 2,78 anpassen. Ein weiteres Beispiel wäre, wenn Sie sich für eine Nicht-Eingriffswahrscheinlichkeit von z.B. 99 % statt 99,73 % entscheiden. Dann ändert sich der Faktor von 3 zu 2,326 für eine einseitige Grenze und zu 2,576 für eine zweiseitige Eingriffsgrenze bei einer Nicht-Eingriffswahrscheinlichkeit von 99 %. Diese Werte entnehmen Sie z.B. Tabellen für die Standardnormalverteilung. Ich hoffe, ihnen hilft die Antwort weiter.
Sie leisten tolle Arbeit mit Ihren Videos. Besser erklärt als meine momentane Green Belt Ausbildung
Vielen Dank für Ihr positives Feedback. Es ist sehr motivierend zu hören, dass die Videos hilfreich sind. Ich wünsche Ihnen weiterhin viel Erfolg auf Ihrem Weg zum Green Belt!
what happens if bias fails but cgk is good in a type 1 study
Hello, Thank you for your question. I hope you find the following explanation helpful: If bias fails but Cgk is good in a Type 1 study, it indicates that while the measurement system can consistently replicate the same results (good precision), it systematically deviates from the true value (poor accuracy). This scenario suggests that although the gauge can reliably distinguish between close measurements, any conclusions drawn from the data may be systematically shifted or incorrect due to the bias. Steps to Address the Issue: Calibration: The measurement system should be recalibrated to align it closer to the true value, reducing the bias. Root Cause Analysis: Investigate why the bias occurred. This could involve examining the measurement device, operator errors, or environmental factors. Repeat the Type 1 Study: After addressing the bias, the Type 1 study should be repeated to ensure the bias has been effectively corrected and to reevaluate the Cgk. Monitor and Control: Continuously monitor the measurement system for any future occurrences of bias and implement regular checks to ensure ongoing accuracy and precision.
@@ihdeacademy Hi thanks for a detailed response, so based on this, you would fail the study based on Bias having a p-value less than 0.05? even though Cg and Cgk is good.
Hi, Thank you for your follow-up question. Yes, the study would fail based on a bias having a p-value less than 0.05, even if Cg and Cgk are good. The p-value indicates the statistical significance of the bias. A p-value less than 0.05 means the observed bias is unlikely to be due to random chance, indicating a significant systematic error in the measurement system. While Cg and Cgk demonstrate good precision (i.e., the measurement system can consistently produce repeatable results), a significant bias suggests that the measurements are not accurate. This means the measurement system is not reliable for making accurate decisions, as the systematic deviation from the true value could lead to incorrect conclusions. Significant bias undermines the reliability of the measurement system. Therefore, corrective actions are necessary to address and eliminate the bias, as suggested in my previous answer, before the system can be deemed acceptable.
Ja bin auch aktuell dabei dieses Thema zu lernen...
Dann wünsche ich dir viel Freude beim Lernen. Bleib am Ball und viel Erfolg!
Hi, How did we finalize the reference value Xm of 60.1030?
Hi, thank you for your question. At 2:15, it is mentioned that a part from the series that has been calibrated serves as the 'normal' reference part. A reference value of xm = 60.1030 is specified, i.e., measured for the diameter. You may remember that in the context of quality control or manufacturing, a calibrated part would be one that has been measured and confirmed to match certain specifications very closely, serving as a standard or benchmark for other parts.
Danke für das tolle Video! Das hat mir sehr geholfen:)
Danke für die positive Rückmeldung. Das freut uns sehr.
gg my man you saved me
Thank you for the positive feedback. I'm glad the video helped you.
Ich habe gerade Tränen in den Augen, weil ich GENAU DAS für eine Auswertung beim Kunden kommenden Donnerstag benötige und nicht wusste wie. DANKE!!!!
Es freut mich sehr, dass das Tutorial Ihnen rechtzeitig helfen konnte! Viel Erfolg bei Ihrer Auswertung am Donnerstag.
Very good explanation
Thank you so much for your feedback! I'm glad you found the Video helpful.
Sehr gut strukturiertes und hilfreiches Video!
Danke für das positive Feedback. Freut mich sehr.
👍
Hello, i have one doubt if we get cg cgk value more than that >1.33,is it ok or not ok
Amazing explanation to each and every detail, thank you, I have watched hundreds of videos on QM, and your channel stands out on top for me tbh
Thank you so much for your wonderful feedback! It's truly heartening to hear that my content resonates with you. Wishing you a Happy New Year filled with joy and success!
Vielen Dank für das Video. In den Formeln kommt oftmals eine Größe "USW" vor, bei 05:35 sogar einmal "UGW", die ich aber nicht definiert gesehen habe. Die Spezifikationsgrenzen werden sonst im Video immer als "USG" und "OSG" bezeichnet. Ist das einfach ein Tippfehler in den Formeln?
Hallo, vielen Dank für Ihr Feedback. Sehr aufmerksam, da hat sich tatsächlich der Fehlerteufel eingeschlichen. Eigentlich sollte durchgängig USG und OSG verwendet werden. USW sollte USG sein. Hier nochmal die üblichen Definitionen für die Grenzwerte: USG = untere Spezifikationsgrenze UGW = unterer Grenzwert LSL = Lower Specification Limit OSG = obere Spezifikationsgrenze OGW = oberer Grenzwert USL = Upper Specification Limit
Ein Super Video! Bzw. alle Videos 👍🏻👌🏻 Gibt es die Möglichkeit hier auch noch tiefer einzusteigen im Sinne von, eingriffswarscheinlichkeiten? Zb. Wenn die x-Regelkarte festgelegt wurde,unter der Voraussetzung, dass der Fehleranteil p= 0,4 % gehalten werden soll bei einem Stichprobenumfang von n=400 pro Schicht. Und auch wie sich die eingriffswarscheinlichkeit verändert, wenn der Fehleranteil p auf 0,75% steigen würde? Beste Grüße Marcus
Hallo, vielen Dank für das positive Feedback. Bezüglich Ihrer Frage müssen zwei Aspekte getrennt betrachtet werden. Für die effektive Überwachung eines Prozesses mittels einer Regelkarte ist es erforderlich, dass dieser unter statistischer Kontrolle steht, d.h., er sollte stabil und vorhersagbar sein. Dies bedeutet, dass die Prozessvariabilität hauptsächlich aus zufälligen Ursachen und nicht aus speziellen, identifizierbaren Ursachen resultiert. Diese Bedingung kann bei unterschiedlichen Prozessen zutreffen, etwa bei einem Fehleranteil p von 0,4%, 0,75% oder, wie im Video erwähnt, 1%. Die Eingriffsgrenzen der Regelkarte werden für den individuellen Prozess berechnet. Dabei soll die Regelkarte so empfindlich sein, dass sie mit einer Wahrscheinlichkeit von einem Prozent ein Signal liefert, welches dann ein Hinweis darauf ist, dass sich der Prozess nicht mehr unter statistischer Kontrolle befindet. Die Eingriffswahrscheinlichkeit selbst bleibt unverändert, da sie auf 1% festgelegt ist. Was sich aber ändern kann, ist die Häufigkeit mit der die Regelkarte ein Signal generiert, d.h. die Eingriffsgrenze überschritten wird, wenn sich z.B. die Streuung des Prozesses erhöht. Ich hoffe damit, Ihre Frage beantwortet zu haben. Gruß, IHDE Academy
Echt tolle Videos! Super präsentiert und erklärt! Eine Bitte: Ein Video, wie wird Tmin (Cg); Tmin (cgk); Tmin (RE) errchnet? Das wäre toll! 😊
Vielen Dank für Ihr Feedback! Es freut mich, dass Ihnen die Videos gefallen.
how to add controll limits
Hi, if you want to learn how to add control limits or confidence intervals, I recommend this video titled "Excel Normal Distribution Chart: Example Calculate Confidence Intervals Excel 1-6." In my opinion, having the histogram, bell curve, and the area under the curve filled all in one chart exceeds the practical use of Excel.
Hi, sollte es bei 9:14 nicht "von rechts nach links" heißen? Sehr gutes Video!😊
Great video!!!!!!! When will you publish the two-sample test? Pleaaase!!!!
Hi, I'm glad you enjoyed the video and appreciate your enthusiasm.
sir how can apply this work flow on xy scatter chart in excel 2010.?
Is it possible to get the Excel file used in this video?
Great video! Just one question. How did you decide the x-axis values for the bell curve?
@ihdeacademy Great information. Thanks for responding.
Thanks for that Amazing explanation !!
You're very welcome! I'm glad you found the explanation helpful.
3:55 wie kann man das berechnen?
Hallo, wie der Anteil zwischen Mehrfachen der Standardabweichung für die Normalverteilung berechnet wird, wird in diesem Video gezeigt: Standardisierte Normalverteilung: Berechnung mit Excel | Regelkarten var. 1-2.3| IHDE Academy
I'm happy you're doing something you know. I tried to follow but I kept on trailing behind. I will watch again.
Super, sehr schön und verständlich erklärt, wenn man bereits über ein paar statistische Grundkenntnisse verfügt. Mir gefällt auch besonders die visuelle Aufbereitung des Themas. Ich bin Dozentin für Statistik und QM und werde das Video vermutlich in meine Vorlesung integrieren. Ich hätte es nicht besser erklären können ;-)
Vielen Dank für das positive Feedback! Es freut mich sehr zu hören, dass Sie das Video nützlich finden und es sogar in Ihre Vorlesung integrieren möchten. Wenn Sie Anregungen haben, lassen Sie es mich bitte wissen. Alles Gute für Ihre Vorlesungen und vielen Dank fürs Teilen!
Hello, I have a question, 25 mesures are done on the same part, right?
How can I access the tables with the D factors
Hi, the D3 and D4 constants are a function of d2, d3, and n. E.g., for a sample size of n=5: D3 = 1 - 3(d3n=5 / d2n=5) and D4 = 1 + 3(d3n=5 / d2n=5). The bias correction constants d2 and d3 are also tabulated. If you want to know how d2 is estimated, just google "Range Statistics and d2 Constant, Andrew Milivojevich".
Thank you! Finally made sense after watching your video!
Hello, I'm always happy when the videos help. Thanks for the feedback.
Hi, Informatives Video... jedoch kann ich keine Tabellen für die K Faktoren finden... Könnten Sie mir da helfen?
Hallo, vielen Dank für die positive Rückmeldung. Zu ihrer Frage der K-Faktoren: Ggf. sind sie im Zusammenhang mit Regelkarten schon mal darüber gestoßen, dass die Standardabweichung mit Hilfe der Range (Spannweite) und dem Faktor d2 geschätzt werden kann. Die K-Faktoren sind der inverse Wert von d2. K1 ist abhängig von der Anzahl der Wiederholungen also Messungen je Prüfobjekt (r) und der Anzahl der Teile (n) mal der Anzahl der Prüfer. K2 ist abhängig von der Anzahl der Prüfer. K3 ist abhängig von der Anzahl (n) der Prüfobjekte. Eine Tabelle der d2 Faktoren finden sie über Google, suche „Andrew Milivojevich d2 factor“. Eine solche Tabelle finden sie auch in der AIAG Measurement System Analysis MSA Tabelle C1 oder im Buch Eignungsnachweis von Prüfprozessen von Dietrich und Schulze. Viele Grüße.
Sehr schönes und hilfreiches Video. Unternehmen werden immer aufmerksame in der Hinsicht, das sollte die Anzahl der Aufrufe und Followern dieses Kanals steigern. Vielen dank für Ihren Beitrag
@@ihdeacademy Das ist sehr nett von Ihnen. Danke für die Mühe Es hilft ungemein Manches aus einem anderen Blickwinkel nochmal erklärt zu bekommen.
Gut erklärtes Video. Allerdings wäre der AP beim Maßnahmenstand 2022 (Minute 13:38) nicht mehr H (H), sondern Gering (L). Noch übersichtlicher wird das Ganze, wenn alles in einer Zeile aufgeführt ist, so meine Erfahrung. Da auch nicht mehr mit dem RPZ gearbeitet werden sollte, würde ich diesen auch nicht mehr erwähnen oder in den Formularen aufführen. Dafür gibt es doch die AP-Matrix. Das führt dann erst recht zu Verwirrung.
Hallo, viel Dank für die positive Rückmeldung und vor allem die konstruktive Kritik. Ja, da hat sich bei der AP der Fehlerteufel eingeschlichen. Sollte L sein. Hmmm, RPZ weglassen? Da habe ich mit mir auch etwas gehadert. Zum Beispiel verlangt die IATF 16949 ja lediglich einen FMEA basierten Ansatz zur Risikoanalyse und nicht zwingend die Verwendung der Aufgabenpriorität AP gemäß dem AIAG & VDA FMEA Handbuch. Da auch die RPZ wohl noch lange in älteren FMEA auftauchen wird und ich nicht glaube, dass sich jede Branche an dem AIAG & VDA FMEA Handbuch orientiert, wollte ich diese dann doch nicht ganz weglassen. Danke nochmal für die Rückmeldung und viele Grüße.
@@ihdeacademy Bzgl. der RPZ bin ich voll bei Ihnen. Jetzt, nachdem ich mich intensiv damit befassen musste, bin ich auch der Meinung, dass die RPZ an dieser Stelle nie ganz verschwinden kann oder sollte. Ich habe jetzt den Weg der FMEA in Anlehnung an die ISO14971 gewählt und arbeite mit Risikomatrizen und gar nicht mehr mit der RPZ und bin so ganz zufrieden. So gehe ich nur unangenehmen Fragen aus dem Weg.
Great video. Thanks for sharing it!
muss los
War hoffentlich nett hier. Danke fürs vorbeischauen.
Hallo erstmal! Schönes Video und auch sehr schön gut erklärt! Positive Kritik meinerseits; wenn Sie Folien Erklären, kreisen sie doch zusätzlich, optisch die Punkte ein, um die es gerade geht. Freundliche Grüße
Moin. Vielen Dank für die positive Rückmeldung. Ich werde ihre Anregung gerne im Hinterkopf behalten.
Sehr gutes Video! Danke!
Vielen Dank! Freut mich sehr.
Love the music, I happen to learn piano and excel at the same time.😊
This was exactly what I was looking for, expertly made video!
Hello… I have 2 questions: 1- Based on my calculations, PA value for sample #9 is 60.1007mm, while yours one is 60.4mm. It’s the average value for each of the samples across the appraisers, right.? 2- Based on the data table at 10:30 minute, you are saying that PAbar is equal to Rp (0.304). Shouldn’t it be the average for the PA that we calculated from each of the samples..? Why the average of PA is equivalent to a number less than 1, while the PA is around 60mmm for each of the samples..? Can help to share the formula for Rp (0.304)..?
Hello, thank you for bringing this to my attention and thereby giving me the opportunity to improve the video. Corrections: 1) For appraiser A, column 9, the mean should be 60.1 and not 61.0. So you are correct that PA should be 60.101mm (rounded) and not 60.4mm. 2) The average range of the parts Rp is the difference of PAmax minus PAmin. I guess I wanted to write something like PA => Rp. But I could have explained that part better. Thanks!
@@ihdeacademy Does this not also mean that the value for Rp should in fact be 0.006 and all the following calculations which use Rp=0.304 are therefore incorrect?
Great content! Want more views? -> P r o m o S M!!!
Thank you for your positive feedback. Very motivating.
Wie heißen die Lieder im Hintergrund?
Hi, die Lieder sind von Aakash Gandhi: Lifting Dreams, Kiss the Sky, Shattered Paths und White River.
Danke dir, das hat mir wirklich weitergeholfen!
Hi, freut mich zu hören. Vielen Dank für die positive Rückmeldung.
eigentlich gut strukturiert erklärt; jedoch sollten alle 'Argumente' der Formeln genau so gründlich erklärt werden wie der Rest, d.h. 'was ist die Bezeichnung von "0,2" oder "0,1", oder was ist "1,33" und 'warum' ausgerechnet "1,33"; 'nur' die Formeln wie hier präsentiert, sind hier zu 'lernen' und eigenständigen 'weiterarbeiten' dann nicht ausreichend ... grundsätzliches: didaktisch 'günstiger' wäre es, den selben Sachverhalt nochmals mit anderen Worten zu wiederholen.... ... ansonsten - wie bereits oben geschrieben - gut strukturiert mit übersichtlichen Bildern untermauert...
What is the typical/critical part that used for cmk monitoring ?
The FMEA evaluates the severity of the characteristics and functions of assemblies and components. From the severity follows the classification into significant or critical. The probability of an error occurring is low if specified machine capabilities or process capabilities are met. An example of an assembly is the breaking load of a seat belt. --> e.g. breaking load Cpk >=1.33. Imagine that the safety belt contains two steel brackets that are riveted together and also have to meet this breaking load. At a component level, it could be argued that the diameter of the rivet bore is important for the breaking load. --> e.g. diameter of the rivet bore Cmk >=1.33.