Adaptive Bayessche Stichprobensysteme fr die Gut-Schlecht-Prfung

In der Praxis tritt haufig 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 uber Pruf-, Ersatz- und Garantiekosten eines Einzelstucks sowie Fixkosten fur die Prufung eines Loses. Auch uber die Verteilung der Losschlechtanteile, die Prozesskurve, sind in diesem Fall Kenntnisse vorhanden. In dieser Arbeit wird untersucht, wie durch die Analyse der Stichprobenergebnisse auf moegliche AEnderungen der Prozesskurve zu schliessen ist. Signalisieren die Stichprobenergebnisse eine AEnderung der Prozesskurve, so soll anhand der verfugbaren Informationen die neue Prozesskurve geschatzt werden, und ein neuer Prufplan soll entsprechend dieser Prozesskurve bayesoptimal gewahlt werden. Die in dieser Arbeit entwickelten adaptiven Stichprobensysteme schneiden hinsichtlich der erwarteten Verluste bei Fehlentscheidungen uber Prufaufwand und Losannahme z.T. erheblich besser ab, sind einfacher zu handhaben und kommen mit einer geringeren Zahl von Prufplanwechseln aus als herkoemmliche Verfahren.