Trends und Entwicklungstendenzen im Qualitätsmanagement

Bericht zur GQW-Jahrestagung 2021 in Cottbus
Herausgegeben:Woll, Ralf; Goldmann, Christine

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Zielsetzung der Gesellschaft für Qualitätswissenschaft e.V. ist es, die Qualitätswissenschaft in Lehre und Forschung zu fördern und den Wissenstransfer in die industrielle Anwendung zu unterstützen. Geschehen soll dies unter anderem durch Pflege des wissenschaftlichen Erfahrungsaustauschs unter den auf diesem Gebiet tätigen Personen und Institutionen und der Verbreitung von Forschungs- und Entwicklungsergebnissen sowie der Unterstützung des Wissenstransfers zwischen Forschung und Praxis. Die Jahrestagung 2021 der Gesellschaft für Qualitätswissenschaft fand gemeinsam mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus - Senftenberg unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Ralf Woll im September 2021 in Cottbus statt. Leitthema der Tagung war "Trends und Entwicklungstendenzen im Qualitätsmanagement". Der Tagungsband beinhaltet die eingereichten und begutachteten Beiträge, die im Rahmen der Tagung präsentiert worden sind. Diese decken ein weites thematisches Spektrum ab, von Potentialen neuronaler Netze zur Fehlervermeidung, automatisierte Maßnahmenempfehlung in Softwareentwicklungsprozessen über die zeitliche Veränderung von Kundenanforderungen bis hin zur Sicherheitskultur in der Agrar- und Ernährungsbranche.

Produktdetails

• Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden / Springer Vieweg / Springer, Berlin
• Artikelnr. des Verlages: 978-3-658-38685-6
• 1. Aufl. 2022
• Seitenzahl: 248
• Erscheinungstermin: 7. September 2022
• Deutsch
• Abmessung: 235mm x 155mm x 14mm
• Gewicht: 382g
• ISBN-13: 9783658386856
• ISBN-10: 3658386851
• Artikelnr.: 64252422

Autorenporträt

Prof. Dr.-Ing. Ralf Woll, Professor für Qualitätsmanagement an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus - Senftenberg, forscht mit einem Team zusammen in den Bereichen Risikomanagement, Produktaudits, Kundenanforderungen und Zuverlässigkeitstechnik. Er ist unter anderem Vorstandsvorsitzender der Gesellschaft für Qualitätswissenschaft und Mitglied der DGQ e.V. (Deutsche Gesellschaft für Qualität), wo er sich für die Harmonisierung der Lehre im Bereich Qualität an deutschen Hochschulen einsetzt. Christine Goldmann M.Sc. studierte Betriebswirtschaftslehre an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus - Senftenberg und ist seit 2017 akademische Mitarbeiterin am Lehrstuhl Qualitätsmanagement. Ihr Forschungsschwerpunkt ist die Untersuchung der Teamkohäsion in der Projektarbeit sowie die Ermittlung von Einflussfaktoren im Anforderungsmanagement.

Inhaltsangabe

Identifikation von Einflüssen und Wechselwirkungen auf die Kundenanforderungsverschiebung in der Automobilbranche.- Entwicklung eines IT-basierten Assistenzsystems zur Anwendung von Smart Data Analytics Methoden im Produktentstehungsprozess von KMU zur Sicherstellung der Qualität.- Kundenanforderungen in der Automobilindustrie - Eine empirische Untersuchung zu deren zeitlichen Veränderungen.- Datenzentrierte Entwicklung von Machine Learning Modellen für Qualitätsvorhersagen in der Fahrzeugmontage.- Digital Q-Twin: Interoperabilität qualitätsbezogener Daten auf Basis des Digitalen Zwillings.- COVID-19-Pandemie: Transfer von Methoden der Technischen Zuverlässigkeit zur Analyse von Ausbreitungsverhalten und Eindämmungsmaßnahmen.- Empirische Untersuchung der Akzeptanz verschiedener Antriebsarten von Automobilen in der Gesellschaft.- Automatisierte Maßnahmenempfehlung zur Erhöhung der Qualität in Softwareentwicklungsprozessen.- Wearables zur Qualitätssicherung in der manuellen Montage - Eine qualitative Studie.- Anwendung von Algorithmen des Maschinellen Lernens zur Beurteilung der Qualität von fein geschliffenen Messeroberflächen als Grundlage für die kontinuierliche Prozessverbesserung im Rahmen des Qualitätsmanagements.- Potentiale von Neuronalen Netzen gegenüber SPC zur Fehlervermeidung in der Prozesssteuerung.- Digitalisierung der Kundenstimme - Datenbasierte Qualitätssicherung von Fahrerassistenzsystemen.- Der Trend zur Bewertung der Sicherheitskultur in Infrastrukturunternehmen als Impulsgeber zur Etablierung eines HSL-Standards in der Agrar- und Ernährungsbranche.

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Identifikation von Einflüssen und Wechselwirkungen auf die Kundenanforderungsverschiebung in der Automobilbranche.- Entwicklung eines IT-basierten Assistenzsystems zur Anwendung von Smart Data Analytics Methoden im Produktentstehungsprozess von KMU zur Sicherstellung der Qualität.- Kundenanforderungen in der Automobilindustrie – Eine empirische Untersuchung zu deren zeitlichen Veränderungen.- Datenzentrierte Entwicklung von Machine Learning Modellen für Qualitätsvorhersagen in der Fahrzeugmontage.- Digital Q-Twin: Interoperabilität qualitätsbezogener Daten auf Basis des Digitalen Zwillings.- COVID-19-Pandemie: Transfer von Methoden der Technischen Zuverlässigkeit zur Analyse von Ausbreitungsverhalten und Eindämmungsmaßnahmen.- Empirische Untersuchung der Akzeptanz verschiedener Antriebsarten von Automobilen in der Gesellschaft.- Automatisierte Maßnahmenempfehlung zur Erhöhung der Qualität in Softwareentwicklungsprozessen.- Wearables zur Qualitätssicherung in der manuellen Montage – Eine qualitative Studie.- Anwendung von Algorithmen des Maschinellen Lernens zur Beurteilung der Qualität von fein geschliffenen Messeroberflächen als Grundlage für die kontinuierliche Prozessverbesserung im Rahmen des Qualitätsmanagements.- Potentiale von Neuronalen Netzen gegenüber SPC zur Fehlervermeidung in der Prozesssteuerung.- Digitalisierung der Kundenstimme — Datenbasierte Qualitätssicherung von Fahrerassistenzsystemen.- Der Trend zur Bewertung der Sicherheitskultur in Infrastrukturunternehmen als Impulsgeber zur Etablierung eines HSL-Standards in der Agrar- und Ernährungsbranche.