Entwicklung eines multivariaten Zuverlässigkeitsmodells zur Abbildung des Degradationsverhaltens, Bestimmung des Remaining Useful Life und Prognose von Schadensfällen (DEREPRO) von technisch komplexen Produkten unter Zuhilfenahme von multivariaten Nutzungsprofilen

• Antragsteller: Professor Dr. Stefan Bracke
• Fachliche Zuordnung: Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 557903399

Die Anforderungen an Konsumgüter, insbesondere in Bezug auf Funktionalität, Zuverlässigkeit und Second-Life-Anwendungen, steigen stetig. Dies geht mit einer zunehmenden Produktkomplexität einher, die durch eine größere Anzahl von Bauteilen und die Integration verschiedener technischer Disziplinen geprägt ist. Diese Komplexität stellt neue Herausforderungen in der Zuverlässigkeitsanalyse dar, da Schadenskausalitäten nur durch multivariate, also mehrdimensionale Ansätze erfasst werden können. Gleichzeitig verkürzen sich aufgrund des hohen Wettbewerbsdrucks die Entwicklungszeiten, was das Risiko erhöht, potenzielle Schadensursachen in der Erprobungsphase nicht vollständig zu identifizieren. Das Ziel des Forschungsvorhabens besteht in der Entwicklung eines multivariaten Zuverlässigkeitsmodells zur Abbildung komplexer Degradationsprozesse, zur Bestimmung der Restnutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) und zur Prognose von Schadensfällen bei technisch komplexen Produkten. Die aktuell eingesetzten univariaten Methoden betrachten nur eine einzelne Variable zur Schadensvorhersage, wodurch komplexe multivariate Zusammenhänge nicht berücksichtigt werden können. Das Modell soll daher multivariate Nutzungsdaten einbeziehen, um eine präzisere Vorhersage des Ausfallverhaltens zu ermöglichen. Dieses Modell wird exemplarisch in der Fahrzeugtechnik entwickelt, wobei der Schwerpunkt auf der Analyse kundenspezifischer Nutzungsprofile liegt, um signifikante Unterschiede zwischen fehleranfälligen und fehlerfreien Produkten zu identifizieren. Ziel ist es, einen multivariaten Grenzbereich zu definieren, der den Zeitpunkt des Ausfalls vorhersagt. Darüber hinaus wird das Modell in einem Softwareprototyp implementiert und durch Fallstudien validiert, um seine Effektivität und Effizienz im Vergleich zu univariaten Ansätzen zu demonstrieren. Die Entwicklung des Modells umfasst mehrere Schritte: 1. Identifikation von Einflussparametern: Untersuchung relevanter Variablen, die signifikanten Einfluss auf das Auftreten von Schadensfällen haben. 2. Modellierung der Produktflotten: Erstellung von Verteilungen der Einflussvariablen und Abbildung typischer Nutzungsprofile. 3. Entwicklung des multivariaten Modells: Abbildung des Degradationsverhaltens und Vorhersage zukünftiger Schadensfälle basierend auf Monte-Carlo-Simulationen. 4. Implementierung eines Softwareprototyps: Integration der Methodik in eine prototypische Softwarelösung zur praktischen Anwendung und Validierung. Das übergeordnete Ziel ist es, durch das multivariate Zuverlässigkeitsmodell ein vertieftes Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Nutzungsdaten und deren Einfluss auf die Produktzuverlässigkeit zu erlangen. Dies trägt zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und Prävention von Produktausfällen bei, was wirtschaftliche Risiken für Unternehmen minimiert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen