Wissensextraktion zum datengetriebenen Qualitätsmanagement

In der vorliegenden Dissertation werden zwei neue Data Mining Verfahren und Metho-den zur Extraktion von qualitätsrelevantem Wissen vorgestellt und mit Anwendungen aus der Automobilbranche evaluiert. Diese neuartigen Verfahren erlauben es, in Abhän-gigkeit der zugrunde liegenden Datentypen, signifikante Zusammenhänge zwischen qualitätsbeschreibenden und �messenden Daten, die entlang des Wertschöpfungspro-zesses eines Unternehmens für ein Produkt erfasst werden, zu identifizieren.