Adaptive Bayes’sche Stichprobensysteme für die Gut-Schlecht-Prüfung

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 Situation 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 Analyse 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.