Modellierung und Analyse der Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit mit stochastischen Netzverfahren unter durchgängiger Berücksichtigung der statistischen Güte der Eingangsdaten

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Bernd Bertsche
• Fachliche Zuordnung: Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 405325157

Die Modellierung und Simulation der Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit technischer Systeme erfolgt derzeit mit Hilfe leistungsfähiger Methoden. Die Methoden sind nicht auf konkrete Systeme beschränkt und ermöglichen die Modellierung vielfältiger Aspekte. Die Berechnung der Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit basiert jedoch auf mittelwertigen Funktionen, die statistische Güte von Datenauswertungen, d.h. Vertrauensbereiche und Aussagewahrscheinlichkeiten können aktuell weder in den Eingangsdaten der Modelle, noch bei deren Analyse berücksichtigt werden. Die mit den Analysen erzielten Berechnungsergebnisse sind deshalb ebenfalls mittelwertig.Da in der Regel lediglich begrenzte Daten zur Beschreibung des Systemverhaltens, z.B. eine begrenzte Stichprobe erfasster Ausfallzeiten des Systems, vorliegen, ist eine durchgängige Berücksichtigung der statistischen Güte notwendig, d.h. die Erfassung der Vertrauenswürdigkeit der Daten, ausgedrückt durch einen Vertrauensbereich bzw. Angabe einer Aussagewahrscheinlichkeit.Ziel dieses Forschungsvorhabens ist deshalb die durchgängige Integration der statistischen Güte in die gesamte Methodik, d.h. eine durchgängige Berücksichtigung sowohl bei der Modellierung als auch bei der Analyse technischer Systeme. Die Entwicklung einer derartigen universellen Berechnungs- und Simulationsmethode stellt ein praktisch relevantes und wissenschaftlich ambitioniertes Forschungsziel dar. Sie verknüpft die Leistungsfähigkeit der Modellierungsmethoden mit der Ausdruckskraft von Vertrauensbereichen und bietet so ein hohes Potenzial für den Einsatz in vielfältigen Anwendungsbereichen, z.B. bei der Zuverlässigkeitsplanung und -allokation, der Testplanung und beim Nachweis im Rahmen allgemeiner Zuverlässigkeits- und Verfügbarkeitsbetrachtungen sowie im Bereich der modellbasierten Prognostics wie dem Prognostic Health Management (PHM). Die Unsicherheit bisheriger Zuverlässigkeits- und Verfügbarkeitsprognosen und -nachweise kann deutlich reduziert werden. Eine neue Qualität der Zuverlässigkeits- und Verfügbarkeitsanalysen wird erzielt.Mit Abschluss des Forschungsvorhabens liegt eine umfassende Methodik als neue Petrinetzklasse vor. Prototypische softwaretechnische Umsetzungen in MATLAB ermöglichen eine erste Anwendung und schaffen die Basis für weitere Forschungsarbeit. Beispielhafte Anwendungen verdeutlichen den Mehrwert der Methodik für den Hersteller eines Systems.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich: Professor Dr.-Ing. Peter Zeiler