Der Einfluss von Modellunsicherheiten bei Wünschbarkeitsindizes und Pareto-Optimierung

derQualitätsoptimierung工业家Prozesse kommt heutzutage in Zuge des immer stärkeren Wettbewerbsdruckes verstärkt Bedeutung zu。Da die Qualität eines Prozesses im Allgemeinen and hand einer Vielzahl von Kriterien beurteilt ward, entstehr complex Problemstellungen, denen durch mehrkriteriele Optimierungsansätze beggnet werden muss。在此之前，我们将研究Qualitätsmerkmale研究进程和Einflussgrößen研究统计模型。这是一种激情，因此，我们的激情是无限的mögen，我们的激情是无限的，我们的激情是无限的vernachlässigt。1 .在统计过程中，统计过程中的数学模型与预测过程中的数学模型是一致的，而统计过程中的数学模型与预测过程中的数学模型是一致的。在此基础上，推导出了求解数学模型的方法，推导了求解数学模型的方法，推导了求解数学模型的方法，推导了求解数学模型的方法。在Pareto-Optimierung integriterwerden中，用数学方法对模型进行分析。

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.