Anwendung Empirischer Bayes-Verfahren in der Statistischen Prozeregelung

Gegenuber klassischen Test- und Schatzverfahren bietet die Anwendung Empirischer Bayes-Verfahren in der Statistischen Prozeregelung die Moglichkeit, vorhandene, aber nicht direkt beobachtbare Informationen uber die aus einem stochastischen Proze resultierende Verteilung des zu uberwachenden Fertigungsmittelwerts zu verwenden. Dies fuhrt zu besseren Test- und Schatzergebnissen und damit zu qualitativ besseren Ergebnissen des Fertigungsprozesses. Empirische Bayes-Verfahren schatzen die Informationen uber die Verteilung des zu testenden oder zu schatzenden Mittelwerts aus fruheren Stichprobenergebnissen und unterscheiden sich daher von den originaren Bayes-Verfahren, bei denen diese Verteilungskenntnisse subjektiver Natur sind. Neben einer umfassenden Darstellung der Methodik und der Guteeigenschaften Empirischer Bayes-Verfahren wird deren Arbeitsweise im simulierten Produktionsprozessen untersucht.

Gegenüber klassischen Test- und Schätzverfahren bietet die Anwendung Empirischer Bayes-Verfahren in der Statistischen Prozeßregelung die Möglichkeit, vorhandene, aber nicht direkt beobachtbare Informationen über die aus einem stochastischen Prozeß resultierende Verteilung des zu überwachenden Fertigungsmittelwerts zu verwenden. Dies führt zu besseren Test- und Schätzergebnissen und damit zu qualitativ besseren Ergebnissen des Fertigungsprozesses. Empirische Bayes-Verfahren schätzen die Informationen über die Verteilung des zu testenden oder zu schätzenden Mittelwerts aus früheren Stichprobenergebnissen und unterscheiden sich daher von den originären Bayes-Verfahren, bei denen diese Verteilungskenntnisse subjektiver Natur sind. Neben einer umfassenden Darstellung der Methodik und der Güteeigenschaften Empirischer Bayes-Verfahren wird deren Arbeitsweise im simulierten Produktionsprozessen untersucht.