Statistische Qualitätskontrolle ermöglicht sinnvolle Entscheidungen über eine Gesamtheit aufgrund von Beobachtungen an einer Teilgesamtheit. Fassen wir den Begriff so weit, dann können wir sagen, daJ3 Statistische Qualitätskontrolle schon von jeher und überall betrieben wurde, denn dann gehören auch ganz alltägliche Beispiele dazu. Wenn jemand ein Buch kauft, weil ihm beim Durchblättern einige Seiten gut gefallen haben, oder wenn er einen Wein ITleidet, der ihm schon mehrmals Kopfschmerzen verursacht hat, dann kann man solche Verhaltensweisen als Resultat einer Statisti schen Qualitätskontrolle deuten. Derartige Entscheidungen gründen zwar auf Erfahrung, sind aber meist nicht die Folge eines statistischen Verfahrens. Bei einem solchen ist näm lich schon vo r den Beobachtungen für jedes mögliche Beobachtungsergeb nis festzulegen, welche Konsequenzen es auslösen wird. Gewöhnlich wird nur eine Teilgesamtheit beobachtet, und deshalb hängt es nicht nur von der Qualität der Gesamtheit, sondern auch vom Zufall ab, welche Beobachtun gen man erhält und was man dann tun wird. Daher ist es der Wahrschein lichkeitsbegriff, der den "Evolutionsschritt" von Epimetheus zu Prome theus ermöglicht ( vom Hernachdenker, der induktive und intuitive Schlüs se aus Erfahrungen zieht, die er weder nach Art noch nach ihrem Umfang geplant hat, zum Vorausdenker, der schon vorher alle Möglichkeiten des Geschehens überblickt und weiJ3, wie er sich jeweils verhalten wird). Wahrscheinlichkeitsrechnung und Mathematische Statistik wurden erst in unserem Jahrhundert für die Qualitätskontrolle herangezogen. Zunächst entwickelte man Verfahren, die vorgegebenen statistischen Forderungen genügten.

Inhalt
1) Einführende Beispiele.- 2) Annahmekontrolle.- 3) Laufende Kontrolle von Produktionsprozessen.- 4) Kostenoptimale Verfahren.- Lösungen der Aufgaben.- Verzeichnis der Tabellen und Nomogramme.- Verzeichnis der wichtigsten Abkürzungen und Symbole.