Qualitätsmessung im betrieblichen Nichtfertigungsbereich als unscharfes Multi-Criteria-Problem

Zusammenfassung

Subjektiv verbal charakterisierte Prozesse und Produkte aus dem betrieblichen Nichtfertigungsbereich sind einer quantitativen Analyse, etwa durch eine Statistische Qualitätsregelung, nur schwer zugänglich. Zum Zweck einer solchen quantitativen Analyse wird ‘Qualität’ als eine linguistische Variable im Sinne der Fuzzy Set-Theorie definiert, wobei wegen der mehrkriteriellen Merkmalsstruktur von ‘Qualtität’ eine vektorwertige Basisvariable angenommen wird. Das sich daraus entwickelnde multikriterielle Qualitätsmeßproblem besteht darin, die mehrdimensionalen Merkmalsvektoren auf die reellen Zahlen abzubilden, um eine Statistische Qualitätsregelung zu ermöglichen. Zunächst werden die Koeffizienten der Merkmalsvektoren, die in Form von sprachlichen Ausdrücken vorliegen, auf unscharfe Zahlen transformiert und dann auf die reellen Zahlen abgebildet. Auch die primär metrisch skalierten Koeffizienten werden fuzzifiziert. Die Aggregation der einzelnen Merkmalsvektoren zu jeweils einer reellen Zahl wird anschließend unter Verwendung unscharfer Aggregationsoperatoren durchgeführt.

Summary

In the non-manufacturing area products and processes are often characterized subjectively and verbaly and they are therefore hard to quantify and analyze for example by a statistical process control. For such a use ‘quality’ will be described as a linguistic variable with fuzzy set-theoretic mathematics, and because of the multidimensional structure of ‘quality’ a vectorvalued basevariable has to be applied. To make a statistical process control possible the vectors have to be mapped onto the real numbers, which is conducted using methods from multi-criteria analysis. At first the verbal coefficients of the feature vectors are characterized as fuzzy sets and then approximately reduced to real numbers. The primarily numerical coefficients of the feature vector have to be fuzzified too. Thus the vectors are aggregated to real numbers by using fuzzy aggregation operators.