Bayesian Six Sigma DMAIC — Tõenäosuslik protsessi parendamine

Bayesian Six Sigma DMAIC integreerib Bayes' statistilise järelduse klassikalisse Define-Measure-Analyze-Improve-Control (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) kvaliteedi parendamise raamistikku. Selle asemel, et tugineda üksnes sageduslikkudele hüpoteesitestidele ja punktihinnangutele, kaasab see eelnevaid teadmisi – ekspertarvamustest, ajaloolistest tootmisandmetest või pilootuuringutest – ning värskendab uskumusi protsessi parameetrite kohta uute andmete saabumisel. Tulemuseks on kohanemisvõimelisem, ebakindlust arvestav lähenemisviis defektide vähendamiseks ja protsessi võimekuse parandamiseks, mis on eriti väärtuslik, kui valimite suurused on väikesed või eelnev valdkondlik teave on rikkalik.