Zuverlässigkeitsprognosen für mechatronische Systeme im Kraftfahrzeug unter Berücksichtigung dynamischer Systemänderungen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Mittels Felddatenanalyse lassen sich bekanntlich Zuverlässigkeitsanalysen und –prognosen in Abhängigkeit der Nutzungsdauer eines Systems (z.B. der Laufleistung eines Fahrzeuges) durchführen. Diese bilden grundsätzlich die Gesamtheit sämtlicher Belastungen ab, die auf ein technisches System einwirken. Diese Belastungen variieren jedoch, in Abhängigkeit unterschiedlicher Nutzungsbedingungen und –arten, von System zu System sehr stark. Sowohl für Zulieferer als auch für die OEM steigt, aufgrund immer weiter wachsender Funktionalitäten und durch die Nutzung in unterschiedlichen Märkten, der Bedarf an mathematischen Modellen, mit deren Hilfe die Zuverlässigkeit, z.B. für unterschiedliches Nutzerverhalten, bestimmt werden kann. So lassen sich z.B. detailliertere Aussagen bezüglich des Ersatzteilbedarfs (auch in verschiedenen Märkten) treffen und es können Maßnahmen zur besseren Auslegung eines Systems auf bestimmte Anforderungen und Nutzerverhalten abgeleitet werden. Hierzu müssen die Belastungen auf ein System identifiziert und die Importanz einer Belastung auf das Ausfallverhalten bestimmt werden. Dabei gelten für jede Komponente und jede Belastung unterschiedliche mathematische Modelle, die diesen Einfluss quantifizieren z.B. das Arrhenius-Modell zur Analyse des Einflusses der Temperatur auf das Ausfallverhalten einer Komponente oder Baugruppe, das Eyring-Modell für die Temperatur-Feuchtigkeitsabhängigkeit, etc. Aufgrund der Tatsache, dass nicht alle Belastungen die auf ein System wirken eindeutig identifiziert und statistisch dargestellt werden können, basiert das hier entwickelte „induktive Modell“ darauf, aus Felddaten mit unterschiedlichen Nutzungsverhalten eine Funktion abzuleiten, die den Einfluss sämtlicher Belastungen auf das System hinreichend genau beschreibt. Diese Belastungsfunktion kann dann in unterschiedliche Belastungsgruppen oder - sofern bekannt - in Einzelbelastungen unterteilt werden. Hierbei wird eine Belastung oder ein Nutzungseinfluss, der bei den verwendeten Nutzungsbedingungen unterschiedlich ist (z.B. die Anzahl der Bremsungen eines bestimmten Fahrzeugtyps, unterteilt in Wenig- und Vielfahrer) isoliert und aus der Funktion der Gesamtbelastung separiert. Die resultierende Belastungsfunktion enthält dann die Summe aller Belastungen ohne die separierte Einzelbelastung und kann ggf. weiter unterteilt werden. So können bei hinreichender Datenlage eine Vielzahl von Belastungen isoliert betrachtet und deren Einfluss auf das Ausfallverhalten untersucht werden. Es ist zu beachten, dass ausschließlich Belastungsunterschiede mit diesem Ansatz ermittelt werden können. Belastungen, die bei allen Nutzergruppen identisch sind, sind somit nicht differenzierbar. Das von der Arbeitsgruppe des Antragstellers entwickelte Modell zur nutzungs- und belastungsorientierten Analyse ist ein mathematisch neues Modell, welches weiter generalisiert und verallgemeinert werden soll. Die Methodik erlaubt aktuell nur die Implementierung spezieller Verteilungsfunktionen. Die im Bereich der Sicherheits- und Zuverlässigkeitstechnik gängigen Funktionen sind zurzeit nicht vollständig anwendbar. In diesem Bereich soll der mathematische Zusammenhang über die inverse Faltung überprüft und ggf. erweitert werden. Eine Annahme des Modells ist zudem, dass die Belastungen unabhängig voneinander auf das Ausfallverhalten einwirken. Dieser Ansatz ist, aufgrund der mathematischen Komplexität als auch aufgrund des Kenntnisstands im Bereich der quantifizierten Belastungsanalyse, in der Praxis als Grundmodellierung sinnvoll. Weitere Untersuchungen beinhalten die Berücksichtigung von Abhängigkeiten zwischen den Belastungen. Des Weiteren ist geplant das Modell in bereits vorhandene Instrumente im Bereich der Zuverlässigkeits- und Sicherheitsanalyse zu implementieren. Hier ist besonders das, ebenfalls von den Antragstellern entwickelte und in der Praxis weit verbreitete, „Wuppertaler Zuverlässigkeitsprognosemodell“ zu erwähnen. Dieses Modell berücksichtigt zurzeit die Fahrleistungsverteilung als Maß für die Nutzungshäufigkeit und verwendet diese im Rahmen einer Anwärterprognose für die Bestimmung des zeitabhängigen Ausfallverhaltens. Eine Kombination der beiden Methoden bietet erstmals die Möglichkeit mehrdimensionale Nutzungsdaten in eine komplexe Zuverlässigkeitsprognose zu integrieren. Die praxisorientierte Weiterentwicklung sieht die Ausweitung des Modells auf andere technische Systeme vor. In diesem Zusammenhang sei erwähnt, dass das Modell bereits in anderen Branchen (z.B. der Luftfahrtindustrie) vorgestellt und wie erste Analysen zeigen, erfolgreich genutzt werden kann. Des Weiteren ist geplant das Modell im Rahmen eines laufenden Projektes zur Zuverlässigkeitsanalyse von Werkzeugmaschinen zu validieren und zu verifizieren. Für die o.g. Anwendungen gilt es generell zu prüfen, welche Datenlage vorhanden ist und welche Ergebnisart durch die Nutzung des Modells generiert werden soll. Hier sind sowohl methodische, als auch in Zusammenarbeit mit der Industrie praxisbezogene (Aufwand- Nutzen-Abgleich u.a.) weitere Forschungen erforderlich. Geplant ist auch das Modell im Bereich des operativen Risikomanagement für die Risikoabschätzung bestimmter Vertragsarten im Bereich der Wartung und Instandhaltung, unter Berücksichtigung der Nutzungs- und Belastungseigenschaften unterschiedlicher Märkte, einzusetzen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Anwendung der Monte-Carlo-Simulation zur Bestimmung der Zuverlässigkeit komplexer Systeme in der frühen Entwicklungsphase basierend auf Blockschaltbildern am Beispiel eines Bremssystems. Tagung Technische Zuverlässigkeit 2011, Leonberg. VDI-Berichte 2146, VDI Verlag GmbH, Düsseldorf, 2011, ISBN 978-3-18-092146-4
Plinke, F.; Braasch, A.; Althaus, D.; Meyna, A.
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Ein neuer theoretischer Ansatz zur Zuverlässigkeitsprognose mechatronischer Systeme im Kraftfahrzeug unter Berücksichtigung von Nutzungsprofilen und unterschiedlichen Belastungen. Tagung Technische Zuverlässigkeit 2013, Leonberg. VDI-Berichte 2210, VDI Verlag GmbH, Düsseldorf, 2011, ISBN 978-3-18-092146-4
Plinke, F.; Günnel, C.; Meyna, A.
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Reliability anaysis with the Monte-Carlo-Method for complex systems in an early phase of development. PSAM 11 & ESREL 2012 Conference, Helsinki, Finland, 25-29 June 2012. 11th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference and the Annual European Safety and Reliability Conference Curran Associates Inc. USA, ISBN: 978-1-62-276436-5
Plinke, F; Schlummer, M.; Braasch A.; Meyna, A.
