Logo der IZP Dresden mbH Ingenieurgesellschaft für Zuverlässigkeit und Prozessmodellierung

Statistische Datenanalyse

Auf­be­rei­tung, Aus­wer­tung und Inter­pre­ta­ti­on von Bestands­da­ten

Sie haben Daten aus dem Betrieb, der Instandhaltung oder aus der Forschung & Entwicklung erfasst und möchten daraus verwertbare Informationen generieren?

Dann sind wir Ihnen gern behilf­lich. Zuge­schnit­ten auf Ihre kon­kre­ten Pro­blem­stel­lun­gen kom­men die Tech­ni­ken der sta­tis­ti­schen Daten­ana­ly­se ziel­ge­rich­tet zum Einsatz.

Die sta­tis­ti­sche Daten­ana­ly­se umfasst die Auf­be­rei­tung, Aus­wer­tung und Inter­pre­ta­ti­on der Daten. Explo­ra­ti­on bezweckt die Iden­ti­fi­zie­rung von Mus­tern (u. a. Alte­rung, Ver­tei­lung) in den Daten­sät­zen und erfolgt mit­tels Visua­li­sie­run­gen. Pro­gno­sen nut­zen die vor­lie­gen­den Daten um infor­ma­ti­ons­ba­sier­te Schät­zun­gen vor­zu­neh­men; dabei kom­men Metho­den wie bei­spiels­wei­se Regres­si­ons­ana­ly­sen zum Ein­satz. Schluss­fol­ge­run­gen (Infe­renz) erlau­ben Quan­ti­fi­zie­run­gen über die Güte der getrof­fe­nen Aus­sa­gen und erfol­gen mit­tels Signifikanztests.

Die Daten kön­nen dabei aus unter­schied­lichs­ten Berei­chen, wie z. B. Ver­kehr, Medi­zin, Markt- und Mei­nungs­for­schung, Bevöl­ke­rungs­ent­wick­lung, Wirt­schaft und Umwelt stammen.

Struktur Kostentreiber Analysedaten Ausfalldaten Ereignisdaten Felddaten Fehlerdaten Datenbank Regression Konfidenz multivariate

Unsere Leistungen

Wir über­neh­men für Sie die sta­tis­ti­schen Ana­ly­sen und Berech­nun­gen, gene­rie­ren über­sicht­li­che und aus­sa­ge­fä­hi­ge Zusam­men­stel­lun­gen der Ergeb­nis­se in Form von Tabel­len und Gra­fi­ken und Prä­sen­ta­tio­nen. Ins­be­son­de­re unter­stüt­zen wir Sie bei der Inter­pre­ta­ti­on und Ver­wer­tung der Ergebnisse.

Vorgehensweise

  • Daten­auf­be­rei­tung (ein­schließ­lich For­ma­tie­rung, Nor­ma­li­sie­rung, Feh­ler­be­hand­lung und Analyse der Datenqualität)
  • pro­blem­be­zo­ge­ne Auf­stel­lung nach­voll­zieh­ba­rer Analysemodelle
  • Software-gestützte Durch­füh­rung von sta­tis­ti­schen Datenanalysen
  • Ergebnis-Visualisierung (Gra­fi­ken, Präsentationen)
  • Erstel­lung von Ergeb­nis­be­rich­ten mit aus­führ­li­chen Interpretationen

Quo Vadis statistische Datenanalyse?

Klassische Methoden oder KI-Anwendungen?

ChatGPT und Copi­lot sind die neuen Kol­le­gen in Ihrem Ana­ly­se­team. Doch wel­che Ent­schei­dungs­be­fug­nis­se soll­ten wir der KI über­las­sen und wel­che bes­ser nicht?

Unser Pos­ter zeigt, wo KI einen ech­ten Mehr­wert bie­tet, wo ihre Gren­zen lie­gen und warum Metho­den­kom­pe­tenz, Sys­tem­ver­ständ­nis sowie fach­li­che Ver­ant­wor­tung auch künf­tig unver­zicht­bar bleiben.

Pos­ter Methodenvergleich

Whitepaper Datenanalyse im technischen Umfeld

Wie wer­den aus tech­ni­schen Daten belast­ba­re Ent­schei­dun­gen für Zuver­läs­sig­keit, Instand­hal­tung und Lebenszykluskosten?

In die­sem White­pa­per zeigt Ihnen Sys­tem­ana­ly­ti­ker Tors­ten Renz pra­xis­nah, wie Erkennt­nis­se aus Sta­tis­tik, Sys­tem­ver­ständ­nis und Model­lie­rung dabei hel­fen, Daten nutz­bar machen zu können.

Zum White­pa­per
Teaserbild für das neue Whitepaper der IZP Dresden mbH zur Datenanalyse im technischen Umfeld.

Felddatenanalyse und FRACAS

Unse­re Erfah­rung zeigt, dass man rea­lis­ti­sche und belast­ba­re Werte zur Feh­ler­häu­fig­keit eines Sys­tems am bes­ten aus rea­len Feld­da­ten ablei­tet, anstatt sie mit­tels Standard-Komponentenkennwerten aus Aus­fall­ra­ten­ka­ta­lo­gen über die Sys­tem­struk­tur zu berechnen.

Egal ob Betrei­ber, Sys­tem­an­bie­ter in der Betriebs­er­pro­bung oder Her­stel­ler in der Garan­tie­zeit: Auf Basis sol­cher Daten kön­nen Sie im Rah­men eines FRACAS-Prozesses effek­tiv Maß­nah­men zur Feh­ler­be­sei­ti­gung prü­fen, ver­an­las­sen und die wirk­lich not­wen­di­gen Ver­än­de­run­gen anstoßen.

Mehr erfah­ren…