Dr. Ulrich Rendtel, Professor Dr. Hans-Joachim Lenz (auth.)'s Adaptive Bayes’sche Stichprobensysteme für die PDF

By Dr. Ulrich Rendtel, Professor Dr. Hans-Joachim Lenz (auth.)

ISBN-10: 366211027X

ISBN-13: 9783662110270

ISBN-10: 3790804681

ISBN-13: 9783790804683

In der Praxis tritt häufig der Fall auf, daß eine ganze Folge von Warenlosen des gleichen Artikels vom gleichen Anlieferer zu kontrollieren ist bzw. zur Zwischenkontrolle oder Endkontrolle vorgelegt wird. In dieser scenario existieren meistens ziemlich genaue Kenntnisse über Prüf-, Ersatz- und Garantiekosten eines Einzelstücks sowie Fixkosten für die Prüfung eines Loses. Auch über die Verteilung der Losschlechtanteile, die Prozeßkurve, sind in diesem Fall Kenntnisse vorhanden. In dieser Arbeit wird untersucht, wie durch die examine der Stichprobenergebnisse auf mögliche Änderungen der Prozeßkurve zu schließen ist. Signalisieren die Stichprobenergebnisse eine Änderung der Prozeßkurve, so soll anhand der verfügbaren Informationen die neue Prozeßkurve geschätzt werden, und ein neuer Prüfplan soll entsprechend dieser Prozeßkurve bayesoptimal gewählt werden. Die in dieser Arbeit entwickelten adaptiven Stichprobensysteme schneiden hinsichtlich der erwarteten Verluste bei Fehlentscheidungen über Prüfaufwand und Losannahme z.T. erheblich besser ab, sind einfacher zu handhaben und kommen mit einer geringeren Zahl von Prüfplanwechseln aus als herkömmliche Verfahren.

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1: und wi (p). Prozeßkurve Nr. Tab. 0%. 60 zeigt in (p,cr), und (p 1 K) in den ungefähr symmetrisches Verhalten um In den anderen Koordinatendarstellun- gen existieren solche einfachen Symmetrien nicht. aJ ..... aJ a.. 0:: 0 N ..... c; a :z ~ 1U'l a.. ~ _",_ 80 \ i I ' I 2.. ' I I I I I Abb. ,... I I \ I I ...... 01 PQ .. 31 \'''--, ~- '\ ,_ LfiT LIIT MIT UIT 3. 1 I I I 02 I I I 0, I I I I I I I . ,_- I ~-"·-"'--_ ~~ "'--"::::",. ,... . - - · - - - - - - -. . 3 Abb. 6 o. 6 1. 8 Isol~nien von 100* R([n*,c*],w) in (p,o) Koordinaten .

Wir sehen, daß '[ > 60 1- w (- und damit auch r im wesentlichen nur von dinate fast konstant ist. p w J w (p) T. 0 -) dp im Bereich abhingt und in der T-Koor- w (i) I (i=1,2,3,4) r r nahezu konstant (vgl. a- d). os - stimmen die Bereiche mit (vgl. ) klein überein. InsbesonNL ~ T=const für die kritischen Parameter9. jetzt anschaulich interpretiert werden als die Richtung mit der größten Veränderung von w r • Eine Ausnahme bildet lediglich der Fall (vgl. Abb. b und Abb. c) besitzt analog zu Fall III zwei ausge- prägte Maxima links und rechts von Der Fall III legt ein Vorgehen nahe, [O, 1] wobei in 3 Teilintervalle I m p r .

Abb. 4'-'t2= 110 t'Pa. 2 Abb. 4 3. 4 . ) l',N L sehr klein 1. K für 1. (vgl. Abb. p 4 ,~~: 2 J 1. 8* 0. 657. 2 p>p. 1. 4'i. 50 [50,1) 17/. =1. cund Abb. h. 77 const in diesen Fällen verursachen Prozeßkurvenänderungen mit konstanten Variationskoeffizienten Wegen ( 3. 4) K nur einen geringen Kostenzuwachs. ist dies äquivalent mit: a const. ß variiert -36- CTin% 2. ,... 2 Abb. 6 (p,oJi? 17t 2000 140 180 220 260 300 340 380 420 . . . . . . ~~. . . . ~~. . . . . 't=et+ß Abb. 5 ~~.

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by David
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