KAUSAL - Transparente Darstellung von Kausalketten der Fehlerentstehung in komplexen Systemen

• Antragstellerin: Professorin Dr.-Ing. Petra Winzer
• Fachliche Zuordnung: Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung ; Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 282754305

• Erstellungsjahr: 2019

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Anhand des Anwendungsbeispiels K-VEC wurde im Projektverlauf zunächst ein standardisiertes Systemmodell entworfen, welches als strukturierter Informationspool für die Kausalketten der Fehlerentstehung diente. Hierauf aufbauend wurden Fehler, also Ausfälle sowie Systemeinschränkungen, formalisiert beschrieben und in ein Kausalkettenmodell übertragen, an dem darauffolgend Verfahren zur qualitativen und quantitativen Auswertung erprobt werden konnten. Hierbei ist ein Excel-basiertes Fehlerbeschreibungs-Tool entwickelt worden, dass Fehlerketten in beliebiger Länge und über verschiedene Systemebenen hinweg erfasst und bewertet. Im Ergebnis steht die validierte modellbasierte KAUSAL-Methodik zur Verfügung, mit der potentielle Fehler in der Produktentwicklung hinsichtlich ihrer Ursachen und Wirkungen in unbegrenzter Elementlänge fachdisziplinübergreifend nachverfolgt werden können. Die transparente Darstellung der Fehler ermöglicht ein besseres Systemverständnis und dient als Diskussionsgrundlage für verschiedene Ingenieurdisziplinen und in Kunden-/Lieferantenbeziehungen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• (2015): Fehler vermeiden heißt Fehler verstehen – Anforderungen an eine neue Methodik. In: Bracke, S.; Mamrot, M.; Winzer, P. (Hrsg.), Qualitätsmethoden im Diskurs zwischen Wissenschaft und Praxis, Bericht zur GQW-Jahrestagung 2015 in Wuppertal. Band: 2015,17. Reihe: Berichte zum Qualitätsmanagement, S.303 – 320
  Willing, M.; Winzer, P.
  
• (2016): Development of an innovative Approach for complex, causually determined Failure Chains. In: Proceedings of the 19th QMOD-ICQSS Conference, International Conference on Quality and Service Science, Rome, Italy, pp. 1413-143
  Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Schlüter, N.; Winzer, P.; Yazdanmadad, S.
  
• (2016): Modellbasierte Analyse komplexer Fehlerketten zur Erhöhung der Verlässlichkeit in der Produktentwicklung. In: Christian Tschirner: Tag des Systems Engineering. (Print-on-Demand). Hg. v. Sven-Olaf Schulze und Christian Muggeo. München: Hanser, Carl, S. 163–172
  Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Schlüter, N.; Yazdanmadad, S.; Winzer, P.
  
• (2017): Development of an innovative approach for complex, causally determined failure chains. In: Management and Production Engineering Review, Volume 8, Number 3, pp. 3-12
  Bielefeld, O.; Dransfeld, H; Schlüter, N; Winzer, P
  
• (2017): Entwicklung einer Methodik zur transparenten Darstellung von Kausalketten von Fehlern in komplexen Systemen. In: Otten, H.; Götz, J.; Pollak, S. (Hrsg.) Heutige und zukünftige Herausforderungen an die Qualitätswissenschaften in Forschung und Praxis, Bericht zur GQW-Jahrestagung 2017, Erlangen, S. 283-308
  Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Schlüter, N.; Winzer, P.; Yazdanmadad, S.
  
• (2018): Development of a Procedure for Analysis of Failure Chains in Complex Mechatronic Systems to Improve Sustainability. 15th Global Conference on Sustainable Manufacturing. In: Seliger G., Wertheim R., Kohl H., Shpitalni M., Fischer A. (Ed.), Procedia Manufacturing, Volume 21, pp. 870–877
  Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Schlüter, N.
  
• (2018): KAUSAL: A new methodological approach for model based analysis of complex failure chains by example of an electromobility concept. In: Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, IEEE, pp 943-948
  Schlüter, N.; Winzer, P.; Ansari, A.; Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Heinrichsmeyer, M.