Modulbeschreibung
Fortgeschrittene statistische Prozesskontrolle
Kürzel:
M_VP_16816
Durchführungszeitraum:
FS/16
ECTS-Punkte:
18
Lernziele:
Die Studierenden
- kennen die Grundbegriffe der multivariaten Statistik, insbesondere die multiple lineare Regression.
- kennen die grundlegenden Verfahren der MSPC: PCA, PLS, ICA, Faktoranalyse und Kernel-PCA.
- können einen realen komplexen Fertigungsprozess (Lenksysteme) analysieren und gemessene Produktionsdaten zur weiteren Verarbeitung aufbereiten.
- können Methoden der multivariaten Statistik, des maschinellen Lernens und der multivariaten statistischen Prozesskontrolle auf reale Prozessdaten anwenden.
- können diese Methoden mit der Programmiersprache R realisieren und die Ergebnisse visualisieren.
Verantwortliche Person:
Frick Klaus
Standort (angeboten):
Buchs
Empfohlene Module:
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
Grundlagen der Mathematik und Informatik vom Bachelor-Studium Systemtechnik.
Modultyp:
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für Technik und IT MSE_20(Keine Semesterempfehlung)
ECTS-Punkte pro Kategorie
Fachliche Vertiefung / 18 Punkte
Fachliche Vertiefung / 18 Punkte
Fachliche Vertiefung / 18 Punkte
Fachliche Vertiefung / 18 Punkte
Fachliche Vertiefung / 18 Punkte
Fachliche Vertiefung / 18 Punkte
Fachliche Vertiefung / 18 Punkte
Modulbewertung
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Leistungsbewertung
Während des Semesters:
Im Kurs Erstellen eines „Produktionscockpits“ wird ein Projekt mittels Bericht und Fachgespräch bewertet. Im Kurs Einführung in multivariate statistische Prozesskontrolle (MSPC) wird ein Bericht und ein Fachgespräch bewertet.
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Gewichtung:
Im Kurs Erstellen eines „Produktionscockpits“ wird ein Projekt mittels Bericht (Gewicht 46.7%) und Fachgespräch (Gewicht 31.2%) bewertet. Im Kurs Einführung in multivariate statistische Prozesskontrolle (MSPC) wird ein Bericht und ein Fachgespräch (Gewicht 22.2%) bewertet.
Bemerkungen:
Kurse in diesem Modul
Erstellen eines "Produktionscockpits"
Kürzel:
VP_1681601
Arbeitsaufwand:
420
Semester:
1
Lernziele:
Die Studierenden
- können einen realen komplexen Fertigungsprozess analysieren und gemessene Produktionsdaten zur weiteren Verarbeitung aufbereiten.
- können Methoden der multivariaten Statistik, des maschinellen Lernens und der multivariaten statistischen Prozesskontrolle auf reale Prozessdaten anwenden.
- können diese Methoden mit der Programmiersprache R realisieren und die Ergebnisse visualisieren.
Plan und Lerninhalt:
- angewandte multivariate statistische Prozesskontrolle
- fortgeschrittene Programmierung mit R
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Projekt mit Lektionen pro Woche
- Max. Teilnehmer: 99
- Harte Grenze: nein
Einführung in multivariate statistische Prozesskontrolle (MSPC)
Kürzel:
VP_1681602
Arbeitsaufwand:
120
Semester:
1
Lernziele:
Die Studierenden
- kennen die Grundbegriffe der multivariaten Statistik, insbesondere die multiple lineare Regression.
- kennen die grundlegenden Verfahren der MSPC: PCA, PLS, ICA, Faktoranalyse und Kernel-PCA.
- können die grundlegenden Verfahren der MSPC kombinieren, um industrielle Prozesse zu überwachen.
Plan und Lerninhalt:
- Multivariate Statistik
- Statistische Prozesskontrolle
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Selbststudium mit Lektionen pro Woche
- Max. Teilnehmer: 99
- Harte Grenze: nein