Der Einfluss von Modellunsicherheiten bei Wünschbarkeitsindizes und Pareto-Optimierung

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Der Qualitätsoptimierung industrieller Prozesse kommt heutzutage im Zuge des immer stärkeren Wettbewerbsdruckes verstärkt Bedeutung zu. Da die Qualität eines Prozesses im Allgemeinen anhand einer Vielzahl von Kriterien beurteilt wird, entstehen sehr komplexe Problemstellungen, denen durch mehrkriterielle Optimierungsansätze begegnet werden muss. Bevor jedoch eine Qualitätsoptimierung erfolgen kann, muss der Zusammenhang der Qualitätsmerkmale des Prozesses und der Einflussgrößen durch statistische Modelle abgebildet werden. Diese enthalten, so exakt sie auch sein mögen, immer einen Fehler, der in der Praxis zumeist vernachlässigt wird. Je nach Ausmaß dieser Modellunsicherheit kann dies jedoch fatale Auswirkungen auf die Optimierungsresultate bis hin zu starken Qualitätsverschlechterungen mit sich bringen, da die statistischen Modelle den Prozess nicht genau genug beschrieben haben. Das Forschungsvorhaben konzentriert sich zum einen auf die Auswirkung der Modellunsicherheiten auf die optimierten Einstellungen der Einflussgrößen des Prozesses bei Verwendung des Wünschbarkeitsindexes. Des weiteren soll die Modellunsicherheit in die von der Antragstellerin vorgeschlagene Methodik zur Einbeziehung des Wünschbarkeitskonzeptes in die Pareto-Optimierung integriert werden.