Forschung und Entwicklung

Unsere Lösungen bieten dir die Tools, die von Forschungs- und Entwicklungsfachleuten am häufigsten verwendet werden. Mit dem Forschungs- und Entwicklungsmodul kannst du deine Daten beschreiben, Stichproben vergleichen, um festzustellen, ob wissenschaftliche Ergebnisse statistisch unterschiedlich oder gleichwertig sind, Zusammenhänge mithilfe von Vorhersagemodellen nachvollziehen, Experimente planen und analysieren sowie die zukünftige Zuverlässigkeit von Produkten bewerten.

Bei jedem neuen Projekt sind Planung, Analyse und Umsetzung von entscheidender Bedeutung. Für den Bereich Forschung und Entwicklung bietet Minitab Workspace eine exklusive Projektvorlage für Konzept, Design, Optimieren und Prüfen (Concept, Design, Optimize, Verify, CDOV), die speziell für Anwender entwickelt wurde, die in diesem Bereich arbeiten. Mit sechzehn relevanten Tools können Sie sicher sein, dass Sie Ihr nächstes großes Projekt erfolgreich starten, verwalten und durchführen können.

Die Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) in der Statistiksoftware von Minitab kann dich unterstützen, optimale Faktoreinstellungen zu ermitteln und die Zuverlässigkeit und Leistung deines Produkts insgesamt zu verbessern. Entdecke die einflussreichsten Faktoren und Wechselwirkungen, um wertvolle Zeit und Ressourcen zu sparen.

Analysiere effizient Fehlerdaten, um die Produktzuverlässigkeit zu bewerten, führe Fehlermodusanalysen durch und erstelle und analysiere beschleunigte Lebensdauertests. Wenn du nicht mit Produkten, sondern mit Menschen arbeitest, kannst du mit der Survival-Analyse von Minitab die Überlebensrate von Patientenkohorten vergleichen.

Wenn Sie ein Produkt entwickeln oder die Herstellung eines Produkts vorbereiten, ist es wichtig, die möglichen Fehler zu kennen, die den Herstellungsprozess behindern oder erschweren könnten. Die Regression mag Ihr beliebtestes Tool sein, ist aber nicht immer die beste Wahl. Die kurze Demo unten zeigt, wie die prädiktive Analytik ein Problem für ein großes Pharmaunternehmen lösen konnte, das durch reine Regression nicht zu lösen war.