Zuverlässigkeitsprognose mechatronischer Systeme mit Hilfe statistischer Modelle am Beispiel feinwerktechnischer Komponenten

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Derzeit sind nur unzureichende Daten zum Ausfallverhalten mechatronischer Systeme und deren Komponenten verfügbar. Erst Dauertests mit spezifischen Lastfällen ergeben konkrete Ausfallzeiten und deren Verteilungen. Es fehlen einerseits Daten in der Entwicklung, andererseits existieren umfangreiche Datensätze aus Dauerlauftests ähnlicher Komponenten. Deshalb sollen Methoden und Werkzeuge zur ausfalldatenbasierten Zuverlässigkeitsprognose erarbeitet und entwickelt werden. Dazu sind stochastische Modelle, ausgehend von bekannten Regressionsmodellen der Survival Analysis, weiterzuentwickeln, für ingenieurwissenschaftliche Anwendungen anzupassen und zu erproben. Zur Verifikation und Demonstration sollen die Modelle und Verfahren beispielhaft auf mechatronische Komponenten der Feinwerk- und Gerätetechnik angewandt werden. Mit den hier zu entwickelnden Prognose-Systemen entstehen effiziente Werkzeuge für die Nutzung vorhandener Ausfalldaten zur statistischen Vorhersage des Ausfallverhaltens bei nicht unmittelbar getesteten Parametersätzen in verschiedenen Phasen der Entwicklungs- und Lebenszyklen. Ziel ist es letztlich, mit deutlich weniger Versuchen als bisher, qualitativ hochwertige Vorhersagen über die Lebensdauer mechatronischer Komponenten oder Systeme in den verschiedenen Lebensphasen zu generieren.