Eine zuverlässige Prozessüberwachung ermöglicht es, Kosten und Risiken zu reduzieren, indem Fehler und Probleme im Prozessablauf frühzeitig erkannt und im besten Fall ein Produktionsstopp der Anlage vermieden wird. Im Beitrag werden stochastische Methoden zur Fehlererkennung behandelt. Die betrachteten Methoden basieren auf der Auswertung der Wahrscheinlichkeit fehlerhafter Messwerte hinsichtlich gegebener stochastischer Modelle. Verschiedene stochastische Modelle werden bezüglich ihrer Vor- und Nachteile untersucht und in experimentellen Untersuchungen evaluiert.
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