Statistische Versuchsplanung für Lebensdauerversuche

Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) spielt eine zentrale Rolle bei beschleunigten Lebensdauerversuchen im Rahmen des Zuverlässigkeits-Managements – insbesondere, wenn die Lebensdauer und Überlebenswahrscheinlichkeit von mehreren Einflussfaktoren abhängt. Am Institut für Maschinenelemente erforschen wir innovative DOE-Methoden, um Versuche effizienter zu gestalten und präzisere Prognosen zu ermöglichen – speziell in der Domäne Lebensdauer.

Unser Fokus liegt auf der Optimierung individueller Versuchsstrategien, sodass der Versuchsaufwand in Umfang und Dauer minimiert wird, ohne die Qualität der gewonnenen Daten zu beeinträchtigen. Dies erlaubt nicht nur belastbare Zuverlässigkeitsprognosen, sondern auch eine gezielte Extrapolation: Wir sagen Lebensdauern und Überlebenswahrscheinlichkeiten realer Anwendungen im Feldbereich voraus – basierend auf beschleunigten Tests. Besonders in der Industrie ist dies von entscheidender Bedeutung, um zuverlässige und nachhaltige Produkte effizient zu entwickeln.

Ein zentrales methodisches Problem liegt hierbei in der Analyse nicht normalverteilter Daten, wie sie typischerweise aus End-of-Life-Tests stammen. Hier setzen wir auf angepasste Transformationen und multivariate statistische Verfahren, um auch unter schwierigen Bedingungen signifikante Effekte sicher zu identifizieren (Trennschärfe). Ergänzend entwickeln wir statistische Modelle, die nicht nur Lebensdauern präzise prognostizieren, sondern auch belastbare Vertrauensbereiche für diese Vorhersagen liefern.

Durch die kontinuierliche Verfeinerung unserer Methoden steigern wir die Effizienz von Lebensdauerversuchen erheblich. Schnellere und präzisere Ergebnisse reduzieren den Ressourcenverbrauch und verkürzen Entwicklungszyklen. Unsere Forschung zeigt eindrucksvoll, wie eine durchdachte statistische Versuchsplanung das Test- und Qualitätsmanagement nachhaltig performanter gestaltet.