Improved method of estimating the product quality after multiple inspections
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
A complex product is often inspected more than once in a sequential manner to ensure the product’s quality. Based on the number of defects discovered during each round of inspection process, we can estimate the number of defects still remaining in the product. For each defect, the probability that the defect will be detected during each inspection cycle is usually assumed to be a known ‘constant’. However, in many practical situations, some defects are easily detected, while others are much more difficult to identify. In this paper, we propose a ‘beta-geometric’ inspection model in which the heterogeneity in detection probability is described by a beta distribution. In a numerical study, we show that our more realistic inspection model clearly outperforms traditional estimation methods that are based on the assumption of a constant detection probability.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Improved method of estimating the product quality after multiple inspections
- Date Crossref
- 29/12/2015
- Éditeur
- Informa UK Limited
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Louisiana State University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Decision Sciences (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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E. J. Ourso College of Business Department of Information Systems and Decision Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Louisiana State University, Decision Sciences (United States) et Department of Information Systems and Decision Sciences — E. J. Ourso College of Business.
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