[Barbara]

als Antwort auf: Abau eines Q-Gates #51252

Hallo msb,

es gibt einige statistische Verfahren zur Prozess-Absicherung. Allerdings gibt es – wie immer in der Statistik – keine absolute Sicherheit auf 0-Fehler-Lieferungen, weil immer eine kleine Rest-Wahrscheinlichkeit bzw. Rest-Risiko für ein n.i.O.-Teil bleibt.

Die Minimalforderung für einen akzeptablen Prozess ist das Erreichen von guten Werten bei der Kurzzeit- oder Maschinenfähigkeit (Cm, Cmk). Was „gut“ ist, hängt von den Anforderungen des Kunden ab, d. h. nicht nur von der Spezifikation sondern auch von dem Rest-Risiko für n.i.O.-Teile, die der Kunde akzeptiert.

Wenn z. B. ein Cm von 1,67 gefordert ist, sind unter bestimmten Bedingungen (s. u.) nur 0,5 ppm zu erwarten. Für Cm=1,67 darf die Streuung S (Standardabweichung) höchstens ein Zehntel der Toleranz betragen.

Diese Abschätzungen mit Fähigkeitsindizes funktionieren allerdings so einfach nur, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind. Dazu gehören:

1) Prozess-Stabilität
Ohne Stabilität kannst Du die Qualitätsfähigkeit nicht vorhersagen, weil Du nie weißt, ob sich der Prozess nicht spontan verändert wenn er instabil ist. Instabil heißt, dass es z. B. Trends, Sprünge, nicht-zufällige Muster, usw. gibt. Auch wenn Du weißt, warum der Prozess so aussieht (z. B. Verschleiß, Material- oder Werkzeugwechsel), kannst Du bei einem instabilen Prozess eben nicht vorhersagen, wo Du morgen oder in einer Woche liegst.

Überprüfung: Grafisch, z. B. mit Einzelwertkarte I-MR

2) Normalverteilte Werte
Wenn ein stabiler Prozess immer gleich läuft, liefert er am Ende Werte, die nur ein bisschen zufällig um einen mittleren Wert schwanken. Damit sind diese Werte normalverteilt.

Überprüfung: Wahrscheinlichkeitsnetz / NQ-Plot, Test auf Normalverteilung (z. B. Anderson-Darling, Shapiro-Wilks, *nicht* Kolmogorov-Smirnov oder Lilliefors, da die zu schlecht sind)

3) Fähiges Mess-System / MSA
Um beurteilen zu können, ob Du Dich auf Deine Werte überhaupt verlassen kannst, brauchst Du eine Mess-System-Analyse (MSA), d. h. neben der Gage R&R auch eine Analyse der Linearität, der systematischen Abweichung / Bias sowie der zeitlichen Stabilität.

Überprüfung: Vergleich zwischen Soll-/Referenz-Wert und gemessenem Wert, Gage R&R (bevorzugt ANOVA-Methode)

Im QM wird der Vergleich zwischen Referenzwert und gemessenem Wert oft über das so genannte Verfahren 1 gemacht. Da gibt es deutlich elegantere und informativere Methoden in der Statistik für (Stichwort: Statistische Prozessmodelle SPM für den Mess-Prozess).

4) Berechnung der Kurzzeit-Fähigkeit Cm, Cmk
Wenn der Prozess stabil ist (1), die Werte normalverteilt sind (2) und Dein Mess-Prozess zuverlässige Ergebnisse liefert (3), dann kannst Du die Fähigkeit des Prozesses im Bezug auf die Kundenforderungen mit den üblichen Formeln bestimmen und schauen, ob Ihr gut genug seid.

Allgemein wird für die Prüfung von (1) und (2) sowie die Bestimmung der Fähigkeit (3) eine Mindestanzahl von 100 Messungen gefordert. Einige mehr sind natürlich besser, weniger sollten es nicht sein, um Abweichungen von den Voraussetzungen auch entdecken zu können.

Das wäre der schöne Weg. Natürlich ist es gerade in komplexen Prozessen völlig normal, dass es Einflüsse auf den Prozess gibt, die zu einem instabilen Ergebnis (1) oder nicht-normalverteilten Werten (2) führen. Gerade bei komplexen Mess-Aufgaben ist die Forderung (3) manchmal schwer oder nicht erfüllbar.

Fangen wir mal hinten an:

Abweichungen bei 3):

Hier muss der Mess-Prozess verbessert werden, um zuverlässige Messergebnisse zu bekommen. Wenn sich der Mess-Prozess nicht verbessern lässt, z. B. weil es kein Messmittel gibt mit dem etwas besser vermessen werden könnte, ist die Messung als solches ziemlich überflüssig, weil darüber der Prozess nicht beurteilt werden kann.

Abweichungen bei 1) und 2):

Wenn keine stabilen und/oder normalverteilten Ergebnisse entstehen, gibt es dafür einen Grund. Irgend etwas beeinflusst den Prozess so stark, dass das Ergebnis mehr als nur Zufalls-Streuung ist (wie schon gesagt, das ist die normale Situation).

Damit brauche ich ein validiertes Modell, mit dem ich diese Einflüsse quantifizieren kann und den Prozess so einstellen kann, dass er anschließend normalverteilte Ergebnisse liefert oder ich zumindest vorhersagen kann, wo die Ergebnisse liegen werden und den Nachweis habe, das keine weiteren wichtigen Stellgrößen eine Rolle spielen. Diese Informationen liefert ein statistisches Prozess-Modell (SPM).

Dummerweise kann ich mit einem validierten Modell zwar nachweisen, dass ich den Prozess so weit verstanden habe, dass ich Prozess-Ergebnisse vorhersagen kann und damit meine grundsätzliche Qualitätsfähigkeit (hoffentlich) nachgewiesen habe. Was mir an dieser Stelle noch fehlt ist eine Aussage dazu, wie viele n.i.O.-Teile bei x Durchläufen voraussichtlich entstehen. Bei komplexen Prozessen sind die üblichen Fähigkeits-Formeln unbrauchbar. (Rechnen lässt sich das natürlich über die Formeln für Cm, Cmk bzw. Cp, Cpk, nur kann ich so keine haltbare Qualitätsabschätzung machen.)

An dieser Stelle hilft wieder das SPM, weil ich damit Durchläufe simulieren kann und hinterher sehe, wie viele n.i.O.-Teile nach 1.000.000 oder mehr produzierten Teilen zu erwarten sind. Eine Anwendung für diese Art von Simulationen aus dem Bereich der Messtechnik findet sich z. B. in der QZ 4/2008, S. 184ff. Das Vorgehen bei der Simulation ist auch für SPMs identisch.

Da die meisten Kunden heute (noch) nicht wissen, was ein guter Umgang mit nicht-normalverteilten Werten ist, wird sich Dein Kunde eventuell damit begnügen, wenn Du 100 Werte misst, die Fähigkeits-Indizes Cm und Cmk ausrechnest und seine Anforderungen an Cm, Cmk erfüllst.

Da Ihr allerdings im Automotive-Bereich seid, könnten die Anforderungen schon höher sein. Und ich kenne durchaus auch Firmen ausßerhalb des Automotive-Bereichs, in dem umfangreichere Forderungen für die Prozess-Validierung bestehen.

Also gilt wie immer im wahren Leben als erstes herauszufinden, wie viel Sicherheit bei der Prozess-Validierung Du brauchst und welche Anforderungen auf Kundenseite bestehen. Und im zweiten Schritt kannst Du dann das Umsetzen, was Du für den Abbau des Q-Gates brauchst.

Viele Grüße

Barbara

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Ich fühle, dass Kleinigkeiten die Summe des Lebens ausmachen.
(Charles Dickens, Schriftsteller)

[Barbara]

als Antwort auf: Begriff Dokument #51219

Hallo mfunk,

also wenn ich mit Lieferanten Verträge abschließe, dann erstelle ich die schon selbst. Und prüf sie. Und geb sie frei. Ich kann mir nicht vorstellen, dass das bei Euch anders läuft – schließlich werdet Ihr nicht einfach alles unterschreiben, was Euch ein Lieferant und/oder Kunde auf den Tisch legt, oder?

Entweder steh ich gerade auf dem Schlauch oder ich hab Dein Problem mit der Definition von Dokument noch nicht verstanden.

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Flussdiagramm #51214

Hallo Schniker,

ähm, ich bin verwirrt. (Nee, das liegt jetzt mal nicht am Montag morgen.) Wonach genau suchst Du?

Die Zeichen für Flussdiagramme findest Du in der DIN 66001. Diese Norm ist allerdings von 1966 und entsprechend schmal bei den Zeichen. Ein extra-Zeichen für QS oder Qualität gibts da nicht.

Ein Piktogramm das allgemein international als QS / Qualität anerkannt ist, wäre mir neu. Ich kenn höchstens das Zeichen für manuelle bzw. visuelle Prüfung aus der Value Stream Map (eine Brille).

Nur weiß ich gerade nicht so ganz, inwiefern die QS/Qualität ein extra Symbol im Flussdiagramm gebrauchen könnte. Magst Du meine Verwirrung etwas klären?

Viele Grüße

Barbara

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(Charles Dickens, Schriftsteller)

[Barbara]

als Antwort auf: Control 2008 #51212

Hallo zusammen,

das war ja mal lustig auf der Control. Da haben qualyman und ich uns am Sonntag beim Usertreffen verabschiedet und schwups haben wir uns drei Tage später wieder in Stuttgart gesehen.

Ansonsten waren am Mittwoch noch einige andere Forums-Mitglieder da und wie immer ist es wirklich interessant, die Menschen hinter den Nicks kennenzulernen.

Ich werde wahrscheinlich auch bei der nächsten Control wieder dabei sein (05.-08.05.2009, Neue Messe Stuttgart) – und vielleicht gibt es ja dann wieder ein nettes kleines Treffen :)

Viele Grüße

Barbara

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(Charles Dickens, Schriftsteller)

[Barbara]

als Antwort auf: Usertreffen 2008/Wien #51211

Hallo zusammen,

so, jetzt sind die meisten Fotos vom Usertreffen auch online – wie immer in einem nicht-öffentlichen Album.

Wenn Ihr nicht beim Usertreffen 2008 ward (selbst schuld!) und trotzdem die Fotos anschauen möchtet, schickt mir einfach eine Mail: info@bb-sbl.de

Und ich freu mich schon auf das nächste Usertreffen in 2009!

Viele Grüße

Barbara

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(Charles Dickens, Schriftsteller)

[Barbara]

als Antwort auf: Usertreffen 2008 #51171

Hallo Ihr lieben Daheimgebliebenen,

wir haben hier in Österreich ein bombastisch gutes Usertreffen. Noch mal ein dickes Danke an Systemmanager für die hervorragende Organisation :)

Gestern waren wir in zwei Werken von Gebauer & Griller und haben uns dort die Kabelfertigung angeschaut. Wie das bei Qualitätern so ist, haben wir den netten Menschen, die uns durch die Werke geführt haben, Löcher in den Bauch gefragt.

Abends hatten wir einen Erfahrungsaustausch mti sensorischer Prüfung von regionalen Produkten. Ein echtes Highlight war der Besuch des Lagers für diese Produkte. Der gemeine Österreicher spricht von „Weinkeller“ und meint damit ein 500 m Gewölbe mit einer Unmenge von unterschiedliche alten Weinen – der Hammer!

Heute haben wir Workshops in Kleingruppen gehabt und Prozesslandkarten aufgestellt, Prozesse und Wechselwirkungen beschrieben und quasi ein QM-System für eine virtuelle Firma beschrieben. Besonders interessant wurde diese Aufgabe dadurch, dass die Ergebnisse bei der Präsentation durch Auditoren bewertet wurde und wir hier weitere interessante Einblicke bekommen haben.

Kurz und knapp: Ihr habt was verpasst! Wann und wo Ihr die nächste Chance auf ein Usertreffen haben werdet Ihr demnächst hier erfahren.

Und wir gehen jetzt das Usertreffen ausklingen lassen und werden noch einige regionale Spezialitäten sensorisch prüfen ;-)

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Attributive Gage R&R für Gewinde #51149

Hallo heili76,

falls Du zufällig nächste Woche auf der Control bist, kann ich Dir das auch am Dienstag oder Mittwoch direkt zeigen. Ansonsten helfen die Additive-Menschen gerne weiter, die Hauptdistributor für Minitab in Deutschland sind.

Die Gage R&R analytisch findest Du in Minitab unter
Statistik > Qualitätswerkzeuge > Messsystemanalyse (MSA)
> Messsystemanalyse, attributive Daten (analytisch)
Wenn Du in dieser Dialogbox bist, klick einfach auf den „Hilfe“-Knopf, dann landest Du automatisch auf den richtigen Hilfe-Seiten.

Viele Grüße

Barbara

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(Charles Dickens, Schriftsteller)

[Barbara]

als Antwort auf: Attributive Gage R&R für Gewinde #51147

Hallo heili76,

willkommen im Forum :)

Bei der attributiven Gage R&R gibt es zwei Dimensionen, die Du prüfen kannst:

1. Übereinstimmung der Beurteilung mit dem echten Wert, auch attributive Gage R&R analytisch (hier wird anders als bei der Gage R&R für variable Merkmale kein Prüfereinfluss berücksichtigt!)

Dafür brauchst Du gut ausgewählte Teile, von denen Du das Gewinde ausgemessen hast und damit weißt, ob die i. O. oder n. i. O. sind. Das Ergebnis der Lehrenprüfung wird dann mit dem verglichen, was tatsächlich hätte rauskommen sollen (dem Referenzwert). Die Auswahl der Teile muss nach verschiedenen Kriterien erfolgen; Details findest Du im MSA-Handbuch der AIAG oder auch in der Minitab Hilfe (kostenlose Demo-Version von Minitab gibt es hier).

Für diese Anwendung kenne ich keine Excel-Vorlage, weil die statistischen Verfahren dafür ein bisschen kniffeliger sind (logistische Regression u. a.)

2. Übereinstimmung von Prüfern untereinander und mit einem Standard

Hierbei wird vor allem untersucht, wie hoch die Übereinstimmung der Prüfer mit dem echten Wert ist und auch, wie gut die Prüfer untereinander zum gleichen Ergebnis kommen. Um das zu untersuchen, gibt es verschiedene Kennzahlen, die berechnet werden können.

Die prozentualen Anteile für Übereinstimmung kannst Du z. B. mit dem Excel-Blatt auf der Q4U-Plattform untersuchen (-> „MSA-Studie für attributive Merkmale“).

Ob Unterschiede nur zufällig oder tatsächlich (signifikant) vorhanden sind, kriegst Du allerdings damit nicht raus. Hilfreich ist auch hier Minitab, weil es da diese Übereinstimmungs-Prüfung und die attributive Gage R&R (analytisch) als eigene Menüpunkte gibt. Natürlich hilft auch jede andere Stastistik-Software, die das kann, ich weiß nur keine andere ;-)

Weitere Infos zur attributiven Gage R&R inkl. diverser Excel-Sheets findest Du bei Elsmar (allerdings auf Englisch):
long und short-method
Kappa-Test
Attribute Gage R&R-Form

In den Elsmar-Threads gibt es natürlich nicht nur Vorlagen, sondern auch jede Menge Infos was funktioniert und was nicht, sowie weiterführende Links.

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Normelement 1.1.b #51091

Hallo hackilein,

willkommen im Club der „Mitglieder“ :)

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Messgenauigkeit – Prüfmittel #51064

Hallo medi12,

solange Du nicht weißt, wie stark Dein Mess-Prozess streut und welche Einflüsse es gibt, kannst Du mit Sicherheit über keinen Messwert irgend etwas sagen.

Selbst wenn Du eine Genauigkeit von 0,00001 hättest und einen Messwert von 20,20000 (also weit von der Toleranzgrenze entfernt),
könnte im ungünstigen Fall durch einen Prüfereinfluss (z. B. durch Zusammendrücken des Prüfteils) der echte Wert über 20,5 liegen.

Gerade beim Messen von biegsamen Teilen wie Kunststoff oder bei komplexen Messaufgaben ist eine hohe Streuung des Mess-Prozesses eher die Regel als die Ausnahme.

Und wenn Du „nur“ eine Streuung durch das Messmittel von 0,2 hast und keinen Bias, dann kann auch ein Wert von 24,9 in echt von einem n. i. O.-Teil stammen – oder von einem i. O.-Teil. Eine haltbare Entscheidungsregel gibt es nicht, d. h. Du kannst in Grenzfällen eine Münze werfen und liegst zumindest in der Hälfte der Fälle richtig.

Wo Dein Grenzbereich anfängt, weißt Du allerdings erst, wenn Du die Streuung und ggf. Bias in Deinem Messprozess kennst. Vorher ist jeder Messwert unsicher mit unbekannter Unsicherheit.

Viele Grüße

Barbara

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Ich fühle, dass Kleinigkeiten die Summe des Lebens ausmachen.
(Charles Dickens, Schriftsteller)

[Barbara]

als Antwort auf: Arbeitssicherheitsziele #51058

Hallo qualyman,

herzlichen Glückwunsch zur Vierstelligkeit :)

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Messgenauigkeit – Prüfmittel #51057

Hallo Crizzy,

ich bin verwirrt ;-)

Also:

Du willst eine Länge messen. Dafür hast Du einen Sollwert von 20 mm und eine Toleranz von +/- 0,5 mm, d. h. einen Toleranzbereich von 19,5 bis 20,5 mm, d. h. eine Breite des Toleranzbereichs von 1 mm.

Damit Du in diesem Toleranzbereich ausreichend fein genug messen kannst, brauchst Du eine entsprechende Auflösung (engl. Resolution / RE) des Messmittels. Gefordert wird höchstens 10 %, besser 5 % der Toleranzbreite (s. auch diesen Thread weiter unten).

Bei einer Toleranzbreite von 1 mm brauchst Du also mindestens eine Auflösung von 0,1 mm (10 % von 1 mm), besser noch 0,05 mm (5 % von 1 mm) des Messmittels.

Die Auflösung des Messmittels ist der erste Schritt bei der Beurteilung der Messgenauigkeit.

Neben der Streuung und Abweichung, die durch das Messmittel selbst auf den Messwert draufkommt, hast Du eventuell noch einen Einfluss durch Wiederholmessungen oder unterschiedliche Prüfer. Beide Einflüsse werden mit einer Gage R&R geprüft und wenn Du die ANOVA-Methode verwendest, kannst Du auch schauen, ob diese Einflüsse einen signifikanten Effekt auf das Messergebnis haben.

Schlau ist es natürlich, auch den echten Wert zu haben und mit dem gemessenen Wert zu vergleichen. (Ich nehme mal an, das war die Idee bei Deinem Referenzprüfmittel?) Damit kannst Du dann z. B. prüfen, ob es eine systematische Abweichung (Bias) der Messwerte vom echten Wert gibt. Wie viel genauer das Referenzprüfmittel als das Messmittel sein soll, dazu hab ich keine Zahlen. Eine 10er-Potenz wäre wahrscheinlich sinnvoll, wenn das machbar ist. Ansonsten können die Prüfteile mit dem (genaueren) Referenzprüfmittel auch mehrfach gemessen werden und der Mittelwert dieser Messungen als „echter“ Wert herhalten.

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Betrtiebliches Vorschlagswesen B V V #51050

@Uhu: Kannst Du mal bitte einen Zeilenumbruch in Deinen langen Link machen, damit die Beiträge ohne scrollen lesbar sind? Alternativ kannst Du auch Links wie hier beschrieben formatieren. Danke :)

[Barbara]

als Antwort auf: Betrtiebliches Vorschlagswesen B V V #51049

Hallo zusammen,

wenn ich meinen Mitarbeitern einen Anreiz (sprich Prämie) dafür gebe, Vorschläge einzureichen, gibt es verschiedene Varianten:

1. Vorschlag wird prämiert, weil er ein Vorschlag ist
-> das Einreichen von zunehmend unsinnige Vorschläge wird gefördert
-> Beurteilung der Sinnhaftigkeit notwendig
-> Förderung des Ungerechtigkeits-Empfindens (was für den einen sinnvoll scheint, ist für den anderen unsinnig)

2. Vorschlag wird auf Sinnhaftigkeit geprüft, nur bei sinnvollen Vorschlägen gibt es eine Prämie:
-> Förderung des Ungerechtigkeits-Empfindens (was für den einen sinnvoll scheint, ist für den anderen unsinnig)

3. Vorschlag wird prämiert
-> Mitarbeiter wird darin bestärkt, Vorschläge einzureichen
-> Je nach Grund für die Prämie werden einfach viele Vorschläge (wenn es um die Anzahl geht) eingereicht oder Vorschläge mit hohem Einsparpotential (wenn prozentuale Beteiligung oder weitere Prämien winken).

-> Variante A: Prämie nach Anzahl der Vorschläge
Das funktioniert nach dem Motto „je mehr Ideen, desto wahrscheinlicher eine gute Idee“. Prinzipiell ist das richtig, nur werden (wenn die guten Ideen weg sind) mehr und mehr Ideen um der Ideen willen eingereicht. Der Wert einer Idee für das Unternehmen ist dabei für den Mitarbeiter ziemlich unwichtig.

Außerdem gibt es bei einer Ideenflut ohne Vorab-Selektion durch den Mitarbeiter, ob diese Idee auch sinnvoll sein könnte, einen enorm hohen Kümmer-Aufwand, weil irgend jemand sich diesen Gedanken machen muss und dann damit beschäftigt ist, die Sinnhaftigkeit zu dokumentieren bzw. die Ablehnung zu begründen.

-> Variante B: hohes Einsparpotential
Das klingt erstmal nett, denn wer möchte keine Kosten reduzieren? Das Problem dabei ist, dass diverse Einsparungen monetär nicht oder nur sehr schwer zu beziffern sind, wie z. B. Steigerung der Kundenzufriedenheit oder Mitarbeitermotivation (so genannte Soft Savings, Beispiele s. S. 13)
Beides ist allerdings für eine Verbesserung des Betriebsklimas wichtig!

Der Fokus der Vorschläge wendet sich mehr und mehr ab von den indirekten Einsparungen (bringen weniger Prämie) hin zu den direkten Einsparungen. Wenn die direkten Einsparmöglichkeiten erschöpft sind, die mit gesundem Menschenverstand allein durch scharfes Beobachten gefunden werden können, beginnt der Frust. Die Mitarbeiter finden einfach nicht mehr viel, was ihnen eine Prämie einbringt. Die Anzahl der Vorschläge sinkt und der Frust mit dem BVV steigt.

Und so scharf ich auch nachdenke, mir fällt kein Konstrukt ein, mit dem ein BVV auf Dauer funktioniert, die Mitarbeiter-Motivation hebt und einen Nutzen für die Firma bringt. Kurzfristig mag das Alles funktionieren. Langfristig (über mehrere Jahre) funktioniert das nicht.

Deshalb würde ich auch darauf verzichten, einzelne Idee zu bewerten oder prämieren und den Mitarbeitern beibringen, dass eine Steigerung des Unternehmensgewinns gut für sie ist. Und zwar direkt im Portemonnaie jedes Mitarbeiters.

Viele Grüße

Barbara

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(Charles Dickens, Schriftsteller)

[Barbara]

als Antwort auf: Literatur fürs QM und drumherum #51046

Hallo zusammen,
ich hab hier noch einige Ergänzungen für den Bereich „Six Sigma“:

Rath & Strong [2008]: Six Sigma Pocket Guide. Werkzeuge zur Prozessverbesserung.
TÜV Media Verlag, ISBN 978-3824910571
(gutes, knackiges Nachschlagewerk, sehr übersichtlich)

Lunau (Hrsg.) [2007]: Six Sigma+Lean Toolset. Verbesserungsprojekte erfolgreich durchführen.
Springer Verlag, ISBN 978-3540460541
(Six Sigma+Lean-Lexikon, sehr gute Beispiele und sehr übersichtlich)

Lunau (Hrsg.) [2007]: Design for Six Sigma+Lean Toolset. Innovationen erfolgreich realisieren.
Springer Verlag, ISBN 978-3540697145
(Wie das Six Sigma+Lean Buch, nur mit dem Schwerpunkt DFSS)

QSB Consulting [2006]: Six Sigma and Minitab. A Complete Toolbox Guide for all Six Sigma Practitioners.
Eigenverlag QSB, ISBN 978-0954681326
gibt es am günstigsten direkt bei QSB; direkt bei QSB bestellt kostet es inkl. Versand nach Europa ca. 36 Euro
(sehr übersichtlich, vor allem alle Schritte auch mit Anwendungsbeschreibung in Minitab, zahlreiche Beispiele. Ist nur auf Englisch)

Viele Grüße

Barbara

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(Charles Dickens, Schriftsteller)

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