Bayesiansk Six Sigma DMAIC — Probabilistisk prosessforbedring

Bayesiansk Six Sigma DMAIC integrerer Bayesiansk statistisk inferens i det klassiske rammeverket for kvalitetsforbedring Define-Measure-Analyze-Improve-Control. I stedet for å utelukkende basere seg på frequentistiske hypotesetester og punktestimater, innlemmer den forkunnskap – fra ekspertvurderinger, historiske produksjonsdata eller pilotstudier – og oppdaterer antakelser om prosessparametere etter hvert som nye data kommer inn. Resultatet er en mer adaptiv, usikkerhetsbevisst tilnærming til å redusere defekter og forbedre prosesskapasiteten, spesielt verdifull når utvalgsstørrelsene er små eller forkunnskapen er rik.