Attributive Prüfprozesse in der Produktion

Beschreibung

Attributive Prüfprozesse klassieren Produkteigenschaften als Grundlage für Prüfentscheide. Dieses Buch schafft die Basis für ein einheitliches Verständnis von attributiven Prüfprozessen in der Produktion und liefert einen umfassenden Überblick über deren Einsatz. Es richtet sich an alle, die diese Prüfprozesse im Unternehmen einsetzen oder deren Einsatz planen. Das Buch erläutert die Besonderheiten attributiver Prüfprozesse im Vergleich zu messenden Systemen und geht insbesondere auf den Spezialfall der optischen attributiven Prüfung ein. Es werden Methoden zum Eignungsnachweis attributiver Prüfprozesse vorgestellt und deren Anwendung beschrieben. Folgende Themen werden behandelt: - Statistischen Grundlagen attributiver Prüfprozesse: attributive Verteilungen, Vertrauens- und Zufallsstreubereiche, Anwendungsempfehlungen - Diskretisierte vs. diskrete Prüfprozesse: Eigenschaften, Einsatzgebiete, Vor- und Nachteile - Bedeutung und Anwendung von Referenz- und Prüflosen - Methoden des attributiven Eignungsnachweises (inkl. Auswahlhilfen): Signalerkennung, Analytische Methode, Short Method, Effektivität, Miss Rate, False Alarm Rate, Cohens Kappa, Fleiss’ Kappa, Konkordanz-Koeffizient nach Kendall, Bowker-Test - Einsatz von KI, Machine Learning und Deep Learning in attributiven Prüfprozessen: Präsentation und Grenzen aktueller Methoden, Bewertung der Vertrauenswürdigkeit (Trustworthy AI, Explainable AI), Analogie zum klassischen Eignungsnachweis Wer auf der Suche nach einer kompakten Orientierungshilfe zu attributiven Prüfprozessen ist, findet sie in diesem Buch. Es versetzt Anwender:innen in die Lage, attributive Prüfprozesse zu gestalten, zu bewerten und deren Eignung nachzuweisen.
Vermittelt die Grundlagen für ein einheitliches Verständnis von attributiven Prüfprozessen in der Produktion Stellt die Besonderheiten von attributiven Prüfprozessen heraus – im Gegensatz zu kontinuierlich messenden Prüfverfahren Sensibilisiert für Aufbau und Entwicklung eigener Prüfprozesse Liefert Hilfestellungen zum Umgang mit Machine-Learning-Algorithmen, die in der Bildverarbeitung von optischen Sensoren immer öfter eingesetzt werden Leitet zur eigenständigen Durchführung eines Eignungsnachweises entlang gültiger Richtlinien und Normen an Konkurrenzlos Info: Eine attributive Prüfung in produzierenden Unternehmen findet ohne Messmittel statt und orientiert sich z.B. an Merkmalen wie Farbe, Klang, Geruch, Geschmack oder Glanz. Sie wird dann genutzt, wenn sich qualitätsrelevante Merkmale nicht oder nur mit zu hohem Aufwand messen lassen.

Autor*in

Stephan Conrad
Stephan Conrad ist Senior Consultant Quality Assurance bei Testo Industrial Services, Kirchzarten. Er ist Vorsitzender des ISO Committees „Applications of statistical methods in product and process management“ und fachlicher Leiter des DIN-Gremiums für angewandte Statistik im NQSZ. Zudem ist er als Experte in verschiedenen Gremien des VDA und VDI tätig, unter anderem auch im Rahmen der Harmonisierung der VDA- und AIAG-Leitfäden zu SPC und Prüfprozesseignung/MSA.

Themen in »Attributive Prüfprozesse in der Produktion«

Attributive Prüfprozesse Grundlagen Attributive Prüfprozesse Methoden Attributive Prüfprozesse mit KI Attributiver Eignungsnachweis Methode Fertigungsmesstechnik Industrielle Qualitätskontrolle Konkordanz-Koeffizient nach Kendall Miss Rate Prüfprozesse in der Produktion Qualitätssicherung Sichtprüfung visuelle Qualitätskontrolle

Stimmen zu »Attributive Prüfprozesse in der Produktion«

„Dieses Buch schafft die Basis für ein einheitliches Verständnis von attributiven Prüfprozessen in der Produktion und liefert einen umfassenden Überblick über deren Einsatz.“, QZ Qualität und Zuverlässigkeit, Mai 2026
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