Bayesiansk Six Sigma DMAIC — Sandsynlighedsbaseret procesforbedring

Bayesiansk Six Sigma DMAIC integrerer Bayesiansk statistisk inferens i den klassiske Define-Measure-Analyze-Improve-Control-ramme for kvalitetsforbedring. I stedet for udelukkende at basere sig på frequentistiske hypotesetest og punktestimater, indarbejder den forhåndsviden — fra ekspertvurderinger, historiske produktionsdata eller pilotstudier — og opdaterer antagelser om procesparametre, efterhånden som nye data indsamles. Resultatet er en mere adaptiv og usikkerhedsbevidst tilgang til at reducere defekter og forbedre proceskapaciteten, hvilket er særligt værdifuldt, når stikprøvestørrelser er små, eller når der er rigelig forhåndsviden om domænet.