Adaptive Bayes¿sche Stichprobensysteme für die Gut-Schlecht-Prüfung von Hans-Joachim Lenz

CHF 71.00 inkl. MwSt.
ISBN: 978-3-7908-0468-3
Einband: Kartonierter Einband (Kt)
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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.

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.

AutorLenz, Hans-Joachim / Rendtel, Ulrich
EinbandKartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr1990
Seitenangabe244 S.
LieferstatusFolgt in ca. 5 Arbeitstagen
AusgabekennzeichenDeutsch
AbbildungenPaperback
MasseH24.4 cm x B17.0 cm x D1.4 cm 429 g
ReiheArbeiten zur Angewandten Statistik
VerlagPhysica-Verlag HD

Über den Autor Hans-Joachim Lenz

Hans-J. Lenz1973: Promotion (Dr. rer. pol.) in Statistik und Operations Research, Freie Universität Berlin1976: Habilitation (venia legendi) in Statistik und Operations Research, Freie Universität Berlin1978 - 2008: Professor für Datenverarbeitung und Statistik im Institut für Produktion, Wirtschaftsinformatik und Operations Research sowie am Institut für Ökonometrie und Statistik, Freie Universität Berlin1978: Professur für Statistik an der Universität Bonn abgelehnt1993, 1996-97: Gastprofessor am Lawrence Berkeley Natl. Lab, Dept. of Computer Science Research and Development, Berkeley, California, USA1997-2006 Mitglied im Berlin-Brandenburger Graduiertenkolleg "Verteilte Informationssysteme" zwischen FUB, HUB, TUB und TU Cottbus2008: EmeritierungRoland M. Müller Seit 2010 Professor für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Business Intelligence, HWR Berlin Seit 2010 Visiting Professor, Hasso Plattner Institut, School of Design Thinking, Potsdam 2006-2010 Assistant Professor for Knowledge Management and Information Services, Department of Information Systems and Change Management, School of Management and Governance, University of Twente, Niederlande Gründer und Software-Architekt eines Podcast PortalsWissenschaftlicher Mitarbeiter im EU-Projekt PARMENIDES: Ontology Driven Temporal Text Mining on Organisational Data for Extracting Temporal Valid KnowledgeEntwicklung von Text-Mining-Verfahren zur Ontologie-Anreicherung Projektpartner u. a.: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Unilever, Biovista, Uni Zürich, Uni ManchesterPromotion in Wirtschaftsinformatik, Freie Universität Berlin (Dr. rer. pol., summa cum laude): "Knowledge Sharing and Trading on Electronic Marketplaces" >Dozent ander HHL Leipzig IT-Consultant für Business Intelligence, Scopeland Software Inc., San Francisco, USA Studium der Volkswirtschaftslehre, Freie Universität Berlin

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