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

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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N und L p p vollstän- ß - 2J2 (p,a Ps' 0 s> bzw. bezeichne dann das Distanzmaß zwischen den ) zugehörigen Prozeßkurven. Die Prozeßkurven lassen sich auch über parametrisieren. p und := a+ ß T Es gilt: 2_(1-p) ( 3. 3 angegebene Approximation der Betadichte durch eine Gammadichte mit s = a so erhält man für den Variationskoeffizienten ( 3. 2%] w(p) mit p überdeckt. und den Prozeßkurven Bayesplan a Das heißt: untersuchen. 8%] Für jede Prozeßkurve im angegebenen Bereich existiert unter wi(p) für (i=1,2,3,4) w(p) eine, deren zugehöriger fast bayesoptimal ist.

17% annähernd erfüllt. Dies ist auch der einzige Fall, wo das glo3. 7. a). Zum anderen gilt bale Verhalten von ben wird. N L R. 0 .. 2 Abb. 6 o. 5 1. 177. 8 -p in% 20Vr~~~~~ 60 100 140 180 220 260 300 340 380 ~--~--~~~------------------------- 420 . Abb. 177. ,. 2 Abb. c: Isolinien von 100*R. 1 71. 9 Aob. 1 Isolinien von 100• R. 1 77. 6 1. w........ ........ b: Abb. P4 Isolinien von tOO*R. 8 Abb. 3\ec;a-0. 24) Regret schreiben als: R([n,c],w) I läßt sich der durchschnittliche 1 R([n,c],w) ( 3.

R. )» R. ). NL J. oo l. terschied beruht auf der Annahme ~ ~ p bei der Herlein r tung von R. (wjw ) ( 3. 12) . 17% annähernd erfüllt. Dies ist auch der einzige Fall, wo das glo3. 7. a). Zum anderen gilt bale Verhalten von ben wird. N L R. 0 .. 2 Abb. 6 o. 5 1. 177. 8 -p in% 20Vr~~~~~ 60 100 140 180 220 260 300 340 380 ~--~--~~~------------------------- 420 . Abb. 177. ,. 2 Abb. c: Isolinien von 100*R. 1 71. 9 Aob. 1 Isolinien von 100• R. 1 77. 6 1. w........ ........ b: Abb. P4 Isolinien von tOO*R.

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