Simulationsgestützte Statistische Prozesslenkung
Die simulationsgestützte statistische Prozesslenkung (SA-SPC) kombiniert Computersimulationen – typischerweise Monte-Carlo- oder diskrete Ereignissimulationen – mit klassischen SPC-Methoden, um Regelkarten und Überwachungsschemata zu entwerfen, zu testen und zu kalibrieren, bevor oder während sie in einem realen Produktionsprozess eingesetzt werden. Anstatt sich ausschließlich auf geschlossene analytische Annahmen zu verlassen, verwendet SA-SPC simulierte Daten, um die Leistung von Regelkarten unter realistischen, oft nicht-normalverteilten Prozessbedingungen zu bewerten.
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Quellen
- Montgomery, D. C. (2009). Introduction to Statistical Quality Control (6th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470169926
- Jensen, W. A., Jones-Farmer, L. A., Champ, C. W., & Woodall, W. H. (2006). Effects of parameter estimation on control chart properties: A literature review. Journal of Quality Technology, 38(4), 349–364. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Statistical Process Control. ScholarGate. https://scholargate.app/de/experimental-design/simulation-assisted-statistical-process-control
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- Design of ExperimentsVersuchsplanung↔ compare
- Monte-Carlo-SimulationEntscheidungsfindung↔ compare
- Prozessfähigkeitsanalyse (Cp, Cpk)Statistik↔ compare
- Six Sigma DMAICQualitätsmanagement↔ compare
- Statistische Prozesslenkung (SPC)Versuchsplanung↔ compare
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