Dr. Türck Ingenieurbüro
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Dr. Türck Engineering
Data Science

DATA SCIENCE

Datenanalyse und Statistik

Moderne produktionsbegleitende Messsysteme erzeugen häufig enorme Datenmengen. Aber an Hand welcher Kenngrößen kann die Stabilität eines Prozesses überprüft werden? Welche Strategien oder Analysemethoden sind erforderlich, um einen vermuteten Zusammenhang zu belegen oder zu widerlegen? Können mit den erfassten Daten überhaupt die relevanten prozessbegleitenden Größen mit einer ausreichenden Sicherheit bestimmt werden? Dies sind typische Fragen, die in diesem Zusammenhang häufig auftreten und zu denen wir die Antworten finden.

Die Messdaten fallen nicht nur in der Produktion an. Auch in der Entwicklung neuer Produkte müssen oft lange Testreihen analysiert werden, z. B. mit dem Ziel, die Überlegenheit eines neuen Ansatzes zu demonstrieren. In der pharmazeutischen Industrie sind solche Tests an der Tagesordnung. Auch in anderen Industrien stehen lange Messreihen oft am Anfang einer Neuentwicklung oder sind die Grundlage für die Bewertung einer Lösung, z. B. beim Testen eines Prototyps.

Die Bedeutung der angewandten Statistik erstreckt sich über die Analyse bereits erhobener Daten. Sie ist auch die Grundlage für die Planung von Messverfahren. Dabei geht es zum Beispiel darum, wie groß eine Stichprobe gewählt werden muss, um eine bestimmte Aussage zu verifizieren oder zu widerlegen. Aber auch für die Auswahl eines geeigneten Messverfahrens spielt die Statistik eine wichtige Rolle.

Profitieren Sie von unserer umfangreichen Erfahrung im Bereich der Datenanalyse und der angewandten Statistik und setzen Sie dieses Wissen für sich ein. So gelingt es Ihnen mit unserer Hilfe, Ihre Daten ergebnisorientiert zu nutzen. Wir analysieren Ihre Daten, sei es im Rahmen eines einmaligen Analyseprojektes oder durch die Entwicklung und Implementierung einer Auswertungssoftware, welche die entsprechenden Algorithmen zur Datenanalyse erstellt.

 

Unsere Leistungen:

  • Statistische Analysen und Machine Learning
  • Datenanalyse, Methoden und Strategien zur Auswertung großer Datensätze
  • Entwicklung von Algorithmen zur Datenanalyse
  • Parameterstudien, Planung von Messplätzen und Messmethoden