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Kompass DER FaKULTÄT WiRTschaFTsingEniEURWEsEn

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4. Semester MVB — Module und Vorlesungen<br />

Modul Produktentwicklung<br />

Qualitätsmanagement<br />

PEB 4, MVB 4 Vorlesung 2 SWS PL = 1 K, 1 E (M) 2 ECTS<br />

Prof. Dr. rer.nat. Hoffmann, Prof. Dr.-Ing. Schmidt<br />

Lernziele<br />

Wissen / Kenntnisse: Die Studierenden sollen Grundkenntnisse im Bereich des modernen<br />

Qualitätsmanagements erwerben.<br />

Verstehen: Die Studierenden erkennen, welche Werkzeuge notwendig sind, um ein Qualitätsmanagementsystem<br />

in einem Unternehmen einzuführen.<br />

Anwenden: Die Studierenden erlernen die Fähigkeiten, bei der Einführung eines Qualitätsmanagementsystems<br />

qualifiziert mitzuarbeiten.<br />

Analyse: Die Studierenden wissen, welche Werkzeuge zur Einführung eines QM-Systems gebraucht<br />

werden.<br />

Synthese: Die Studierenden werden in die Lage versetzt, auf der Basis der vermittelten Grundkenntnisse<br />

und Fertigkeiten ein QM-System in eigener Verantwortung weiter zu entwickeln.<br />

Evaluation / Bewertung: Die Studierenden sind befähigt, die Effizienz von Qualitätsmanagementsystemen<br />

zu beurteilen und Beurteilungen durch Dritte richtig zu bewerten.<br />

Inhalte<br />

1. Grundbegriffe: Entwicklung des Qualitätsmanagements; prägende Persönlichkeiten; die<br />

Bedeutung der Qualität; Grundbegriffe.<br />

2. QM-Konzepte / QM-Systeme: Total Quality Management; die Organisation; Dokumentation<br />

des QM-Systems; Auditierung und Zertifizierung; neue Entwicklungen.<br />

3. Werkzeuge und Methoden des QM: Quality Function Deployment (QFD); FMEA; Ishikawa-<br />

Diagramme; statistische Versuchsmethodik; statistische Prozessregelung.<br />

4. Annahmestichprobenprüfung: die Operationscharakteristik; aufstellen einer Stichprobenanweisung;<br />

der Prüfablauf.<br />

5. Zuverlässigkeitssicherung: Bedeutung der Zuverlässigkeit / Grundbegriffe; die Ausfalldichtefunktion;<br />

Kenngrößen der Zuverlässigkeit; das Lebensdauernetz.<br />

Lehrmethode<br />

Vorlesung, Konzeption und Realisation von Fallbeispielen. Praktische Übungen.<br />

Voraussetzungen<br />

Grundkenntnisse der Statistik.<br />

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