[mato]

als Antwort auf: "Gesamtverteilungsfkt." mehrerer Qualitätsmerkmale #41207

Hallo zusammen,

vielen Dank erstmal für die Antworten!
Vielleicht hätte ich noch dazu schreiben sollen, dass es nicht um eine konkrete praktische Anwendung geht, sondern eher theoretischer Natur ist (d.h. es muss nichts konkret ausgerechnet werden, es muss „nur“ theoretisch gehen).
Ich schreibe gerade an meiner Diplomarbeit und bin (leider) kein Qualitäts-/Statistik-Experte und dieses Problem hat sich eher unerwartet ergeben, ist aber entscheidend für meine DA geworden (aber einen Praktikanten könnte ich trotzdem gut gebrauchen, Barbara :-). Ich hoffe, dass euch das jetzt nicht abschreckt und keine Diskussion Thorie<->Praxis entbrennt ;-)
Es ist dafür nicht nötig, MVCp-Werte zu berechnen, ich möchte nur irgendwie auf eine eindimensionale(!) Gesamtverteilungsfunktion kommen.
Ich erkläre es mal etwas genauer:
Es existiert bereits eine Simulation, die in Abhängigkeit von so genannten „zeitvarianten Q.-Fähigkeiten“ eines jedes Elementarprozesses (z.B. Bohren -> mehrere Q.-Merkmal, z.B. Durchmesser) und weiteren Paramtern, die zeitvariante Gesamtausbringungsmenge des Endprodukts simuliert. Die zeitvarianten Q.-Fähigkeiten werden durch Normalverteilungen zu verschiedenen Zeitpunkten (Anzahl der Prozesswiederholungen) und Toleranzgrenzen dargestellt. Die Simulation läuft grob folgendermaßen ab:
Liegt der Ouput eines Elementarprozesses (EP) innerhalb der Toleranz (i.O) wird der Auftrag an den nächsten EP weitergeleitet, ansonsten (n.i.O) erfolgt Ausschuss bzw. Nacharbeit usw. Ob der Output i.O. ist hängt von der Q.-Fähigkeit ab (also von der Verteilung und der vom nachfolgenden EP determinierten Toleranzgrenzen).
Für den Ansatz meiner DA benötige ich jetzt die Q.-Fähigkeit ganzer Prozesse (z.B. Herstellung eines Getriebes) mit dem Problem, dass diese auf verschiedenen Aggregationsstufen darstellbar sein müssen. Ich dachte am Anfang nicht, dass das ein Problem darstellt, jetzt benötige ich aber ein konkretes Vorgehen, wie diese Q.-Fähigkeiten bestimmt werden können.
Deshalb war das oben geschriebene meine Idee: also auf niedrigem Aggregationsniveau anhand von Q.-Merkmalen Gesamt-Q.-Fähigkeit (als eindimensionale Verteilungsfunktion) bestimmen und diese dann je nach gewünschten Detaillierungsgrad aggregieren (ist das evtl. mit einer Monte-Carlo-Simulation möglich?). Wenn ich das erreiche, kann ich die bereits existierende Simulation für meinen Ansatz verwenden.
Ich hoffe, ihr seid jetzt nicht erschlagen von meinem Text!

Gruß
mato

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