Methoden zur Lebensdauerdatenanalyse

Die Weiterentwicklung statistischer Methoden zur Lebensdauer- und Zuverlässigkeitsanalyse ist ein historisch fester Bestandteil der Forschungsarbeit am Institut für Maschinenelemente. Die Schwerpunkte der Arbeit erstrecken sich über die Optimierung quantitativer Schätzverfahren, die präzise Integration von Vorwissen, probabilistische Ansätze, Machine Learning (ML) mittels künstlicher Intelligenz (KI) sowie Prognostics and Health Management (PHM) mit Online-Analysen von Lebensdauerdaten. Das übergeordnete Ziel ist stets die präzise Vorhersage des Ausfallverhaltens technischer Systeme zur Verbesserung der Produkt-Zuverlässigkeit.

Lebensdauer ist eine Zufallsvariable – beeinflusst durch zahlreiche Faktoren mit oft mit erheblicher Streuung. Statistische Methoden sind damit essenziell, um belastbare und quantitative Aussagen zur Zuverlässigkeit zu ermöglichen. Zentrale Aufgabe: die Identifikation deskriptiver Statistik zur Modellierung des Ausfallverhaltens, zur Lebensdauerprognose und für Produktvergleiche.

Da vollständige Lebensdauermessungen aller Bauteile teils nicht praktikabel oder zu jeder Zeit vorhanden sind, erfolgt die Analyse in der Regel auf Stichprobenbasis, unvollständig oder sukzessive. Vertrauensbereiche sind damit entscheidend, um Unsicherheiten zu quantifizieren und belastbare Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit zu ziehen. Mit grafischen und analytischen Verfahren werden Verteilungsparameter bestimmt und neue Algorithmen entwickelt, um automatisierte, datenbasierte Online-Analysen zu ermöglichen.

Durch die Kombination aus klassischer Statistik, modernen Algorithmen und datengetriebenen Methoden entstehen effiziente Werkzeuge für präzisere Lebensdaueranalysen, Zuverlässigkeitsprognosen für optimierte Produktentwicklungsprozesse und letztendlich eine gesteigerte Zuverlässigkeit technischer Systeme.