Q-DAS GmbH bringt Q-DAS V13 Statistical Software auf den Markt
Version 13 erweitert das Q-DAS Portfolio an webbasierten Softwareprodukten mit der Einführung von Q-DAS RTM Web zur Echtzeitüberwachung und Visualisierung freidefinierbarer Attribute und Q-DAS QCP zur Visualisierung des Qualitätsstatus unterschiedlicher Fertigungsprozesse im Werk. Letzteres unterstützt Anwender auch beim Einstieg in die Arbeit mit der Q-DAS Software, denn dank integrierter Dashboard-Funktionalitäten und zahlreicher Navigationspunkte bietet das Produkt den optimalen Ausgangspunkt zur Qualitätsbeurteilung. Die bereits verfügbare browserbasierte Software Q-DAS qs-STAT Web bietet darüber hinaus nun die Line-Selection-Funktionalität für ein vereinfachtes und schnelles Selektieren von Daten.
Anwender von Q-DAS V13 profitieren von zwei neuen Optionen, die direkt mit Messgeräten und Maschinen interagieren. Q-DAS DS dient der Prüfdynamisierung und hilft Nutzern von O-QIS procella dabei, die Anzahl an Stichproben in einem bestimmten Zeitraum zu reduzieren, indem das optimale Prüfintervall festgelegt wird. Q-DAS DI optimiert dagegen den Prüfumfang für Prüfprogramme und ist ebenfalls als Option für Q-DAS O-QIS verfügbar. Mithilfe dieses Add-ons wird die Anzahl an zu prüfenden Merkmalen in einer Untersuchung reduziert, wodurch die Messdauer optimiert wird.
Q-DAS Version 13 bedient sich auch erstmals innovativer Technologien aus den Bereichen Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Optional steht es Anwendern nun frei, Machine-Learning-Algorithmen zur Ermittlung des passenden Verteilungszeitmodells zu nutzen. Zusätzlich wurde eine innovative Python Engine integriert, mit der Machine-Learning/Artificial-Intelligence-Algorithmen aus beliebiger Quelle zur Datenverarbeitung genutzt werden können.
Ein weiteres Upgrade betrifft die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz von Q-DAS 3D-CAD. Das Modul verfügt ab sofort über die Möglichkeit, einen vollständigen Q-DAS Prüfplan basierend auf einem vorhandenen 3D-CAD-Modell zu erstellen. Die Software überträgt diese Prüfpläne an PC-DMIS und unterstützt Bediener damit beim Erstellen von Messprogrammen.
Version 13 der Q-DAS Statistiksoftware bietet erstmals ein flexibles Lizenzmodell auf Basis eines Abonnements. Zudem wurde die Benutzerfreundlichkeit der einzelnen Softwareprodukte gesteigert, beispielsweise durch eine bessere Unterstützung von Positionstoleranzen und multivariaten Merkmalen, neue und erweiterte Grafiken sowie ein optimiertes Verhalten auf Tablets.
Q-DAS ist ein führender Anbieter von Software und Dienstleistungen für die Qualitätssicherung in der industriellen Produktion.
Die Lösungen von Q-DAS erlauben es Unternehmen unterschiedlichster Branchen, ihre Produkt- und Prozessqualität zu steigern – von der Planung über die Erfassung und Visualisierung von Daten bis hin zu deren statistischen Auswertung und dem aufgaben- und anwendergerechten Reporting.
Bereits bei der Produktplanung und -entwicklung sowie in komplexen Zusammenbauprozessen bietet Q-DAS mit dem 3D-Messdatenmanagement eine strukturierte Datenverwaltung für alle dimensionalen Messdaten. Ob in der Fertigung oder im Messraum, mit Q-DAS Statistikprodukten können Bediener und Messtechniker anschließend zielgerichtet ihre Messwerte, Prüf- und Prozessdaten erfassen, beurteilen und überwachen.
Die Q-DAS Software hat sich dank ihrer normen- und richtlinienkonformen Auswertung zu einem Industriestandard entwickelt. Namhafte Unternehmen u. a. aus den Bereichen Automotive, Maschinenbau, Elektrotechnik und Pharmazie nutzen die Tools zur Qualifikation ihrer Fertigungseinrichtungen sowie zum Nachweis ihrer Prüfprozesseignung, Produkt- und Prozessqualität. Allgemeine und unternehmensspezifische Schulungen zur Anwendung der Software sichern einen effektiven Umgang mit Q-DAS Produkten. Lehrgänge zu Themen der statistischen Prozesslenkung, Fertigungsmesstechnik und Qualitätssicherung vermitteln das benötigte Fach- und Methodenwissen.
Mit Hauptsitz in Deutschland betreut Q-DAS weltweit 8.000 Kunden, deren 150.000 Anwender mit der Software täglich neue Erkenntnisse gewinnen, um damit ihre Effizienz zu steigern und ihre Produktionskosten zu senken.
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