UNI STUTTGART Berichte aus dem Institut für Maschinenelemente Antriebstechnik • CAD • Dichtungen • Zuverlässigkeit Bettina Rzepka Konzeption eines aktiven semantischen Zuverlässigkeitsinformationssystems Bericht Nr. 133 D 93 ISBN 978-3-936100-34-1 Institut für Maschinenelemente Antriebstechnik • CAD • Dichtungen • Zuverlässigkeit Universität Stuttgart Pfaffenwaldring 9 70569 Stuttgart Tel. (0711) 685 – 66170 Prof. Dr.-Ing. B. Bertsche, Ordinarius und Direktor Konzeption eines aktiven semantischen Zuverlässigkeitsinformationssystems Von der Fakultät Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik der Universität Stuttgart zur Erlangung der Würde eines Doktor-Ingenieurs (Dr.-Ing.) genehmigte Abhandlung von Dipl.-Ing. Dipl.-Kffr. Bettina Rzepka geboren in Uhingen Hauptberichter: Prof. Dr.-Ing. Bernd Bertsche Mitberichter: Prof. Dr.-Ing. Engelbert Westkämper Tag der Einreichung: 26.01.2011 Tag der mündlichen Prüfung: 17.03.2011 Institut für Maschinenelemente 2010 Meinen Eltern gewidmet Vorwort Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als Akademische Mitarbei- terin am Institut für Maschinenelemente (IMA) der Universität Stuttgart. Mein besonderer Dank gilt meinem Doktorvater Herrn Prof. Dr.-Ing. Bernd Bertsche, Leiter des Instituts für Maschinenelemente, für die Möglichkeit und die Förderung dieser Arbeit, für die vielen wertvollen Anregungen und Ratschläge sowie für das mir entgegengebrachte Vertrauen. Herrn Univ.-Prof. Dr.-Ing. Prof. E.h. Dr.-Ing. E.h. Dr. h.c. mult. Engelbert West- kämper, Leiter des Instituts für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF), danke ich für die Übernahme des Mitberichts und die kritische Durchsicht meiner Arbeit. Mein herzlicher Dank gilt allen aktiven und ehemaligen Mitarbeitern des Instituts für die kollegiale und freundschaftliche Zusammenarbeit und gegenseitige Unterstützung über alle Institutsbereiche hinweg. Danke, dass ihr mir vor allem in der letzten Phase meiner Arbeit so oft den Rücken frei gehalten habt. Bei allen Mitgliedern des „Zuv-Teams, meinen Studien- und Diplomarbeitern sowie wissenschaftlichen Hilfskräften, die zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben, möchte ich mich herzlich bedanken. Ohne die Unterstützung meiner Eltern wäre diese Arbeit nicht möglich gewesen. Hier- für möchte ich mich bei euch in ganz besonderem Maße bedanken. Zuletzt möchte ich mich bei Laura und Nick dafür bedanken, dass ihr immer wieder für Abwechslung gesorgt habt und nie ungeduldig geworden seid, wenn es mal wieder später wurde. Uhingen, im März 2011 Bettina Rzepka i Inhalt Formelzeichen und Abkürzungen ...............................................................................iii  Abstract ........................................................................................................................ vii  1  Einleitung ................................................................................................................. 1  1.1  Ziele der Arbeit ................................................................................................ 2  1.2  Aufbau der Arbeit ............................................................................................ 3  2  Stand der Forschung und Technik ........................................................................ 6  2.1  Methodische Vorgehensweise in der Produktentwicklung .............................. 6  2.1.1  Methodische Vorgehensweise im Konstruktionsprozess ..................... 6  2.1.2  Methodische Vorgehensweise bei der Zuverlässigkeitsanalyse ......... 10  2.2  Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik ........................................................ 10  2.2.1  Definitionen und Begriffe ................................................................... 11  2.2.2  Beschreibung des Ausfallverhaltens mithilfe mathematischer Verteilungen ........................................................................................ 14  2.2.3  Qualitative Zuverlässigkeitsmethoden ................................................ 17  2.2.3.1  ABC-Analyse ......................................................................... 17  2.2.3.2  FMEA .................................................................................... 19  2.2.4  Quantitative Methoden zur Prognose der Systemzuverlässigkeit ....... 21  2.2.4.1  Wege zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit ................... 22  2.2.4.2  Analytische Ermittlung des Systemausfallverhaltens mit dem Boole´schen Modell ....................................................... 22  2.3  Qualitätsbezogene Kosten eines Produktes ................................................... 26  3  Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz ...................................................... 31  3.1  Das semantische Netz zur Wissensrepräsentation ......................................... 31  3.2  Der Aufbau des Aktiven Semantischen Konstruktionsnetzes ....................... 33  3.3  Die Elemente des Konstruktionsnetzes .......................................................... 35  3.3.1  Objekte ................................................................................................ 35  3.3.2  Beziehungen ........................................................................................ 37  3.4  Anwendung des Aktiven Semantischen Konstruktionsnetzes ....................... 38  3.5  Zusammenfassung .......................................................................................... 40  4  Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem ......................... 41  4.1  Aufbau des Aktiven Semantischen Zuverlässigkeitsinformationssystems .... 41  4.2  Elemente im ASZI ......................................................................................... 43  4.3  Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI ............... 44  4.3.1  Planungsphase: Zuverlässigkeitsanforderungen ................................. 46  4.3.2  Konzeptphase: Auswahl des Konzepts ............................................... 51  ii 4.3.3  Entwurfs-, Ausarbeitungsphase: vom endgültigen Entwurf bis zur Produktionsreife .................................................................................. 59  4.3.3.1  Qualitative Zuverlässigkeitsanalyse im ASZI ........................ 60  4.3.3.2  Quantitative Zuverlässigkeitsanalyse im ASZI ...................... 63  4.3.4  Zusammenfassung ............................................................................... 71  5  Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI ....... 73  5.1  Monetäre Bewertung von Fehlerkosten mithilfe der FMEA ......................... 73  5.2  Monetäre Bewertung von externen Fehlerkosten anhand der Lebensdauerverteilung ................................................................................... 78  5.2.1  Einfluss von externen Fehlerkosten auf die Importanz ....................... 79  5.2.2  Ermittlung von externen Fehlerkosten mittels Monte-Carlo- Simulation ........................................................................................... 83  5.3  Umsetzung in das ASZI ................................................................................. 87  5.4  Zusammenfassung .......................................................................................... 88  6  Lebensdauerdaten zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit ........................ 89  6.1  Lebensdauerdaten aus Berechnungen ............................................................ 89  6.2  Lebensdauerdaten aus Lebensdauerversuchen ............................................... 90  6.3  Lebensdauerdaten aus externen Quellen ........................................................ 91  6.4  Lebensdauerdaten aus der Nutzungsphase ..................................................... 93  7  Beispielhafte Anwendungen ................................................................................. 95  7.1  Beispiel: Einstufiges Zahnradgetriebe ........................................................... 95  7.1.1  Analyse der Systemzuverlässigkeit des einstufigen Getriebes ........... 96  7.1.2  Analyse der qualitätsbezogenen Kosten des einstufigen Getriebes .. 100  7.2  Beispiel: Sitzlehnenverstellung .................................................................... 104  8  Zusammenfassung und Ausblick ....................................................................... 108  9  Literatur ............................................................................................................... 110  iii Formelzeichen und Abkürzungen A Auftretenswahrscheinlichkeit der Fehlerursache (FMEA) aAusschuss Ausschussquote der Produktion aNacharbeit Nacharbeitsquote der Produktion Aneu Auftretenswahrscheinlichkeit der Fehlerursache (FMEA) nach Opti- mierung ASK Aktives Semantisches Konstruktionsnetz (engl.: Active Design Network, ADN) ASN Aktives Semantisches Netz ASZI Aktives Semantisches Zuverlässigkeitsinformationssystem (engl.: Semantic Reliability Information Network, SRIN) b Formparameter oder Ausfallsteilheit B Bedeutung der Fehlerfolge (FMEA) Bx Lebensdauer bei einer Ausfallwahrscheinlichkeit von x % CAD Computer Aided Design E Entdeckungswahrscheinlichkeit der aufgetretenen Fehlerursache (FMEA) E() Erwartungswert von  EiReDA European Industry Reliability Data Eneu Entdeckungswahrscheinlichkeit der aufgetretenen Fehlerursache (FMEA) nach Optimierung EPRD Electronic Parts Reliability Data f(t) Ausfallwahrscheinlichkeitsdichte zum Zeitpunkt t F(t) Ausfallwahrscheinlichkeit zum Zeitpunkt t FKextern extern auftretende Fehlerkosten (z. B. Garantiekosten) iv MC externFK durch Monte-Carlo-Simulation berechnete extern auftretende Fehler- kosten FKintern intern auftretende Fehlerkosten (z. B. Ausschuss-, Nacharbeitskosten) FKnach Optimierung Fehlerkosten mit Durchführung der Optimierungsmaßnahme FKvor Optimierung Fehlerkosten vor Optimierung FMD Failure Mode / Mechanism Distribution FMEA Failure Mode and Effects Analysis, Fehler-Möglichkeits- und Einfluss- Analyse FTA Fault Tree Analysis, Fehlerbaumanalyse )t(I fraki fraktionale Importanz der Komponente i zum Zeitpunkt t )t(IKosteni Kosten-Importanz der Komponente i zum Zeitpunkt t )t(I gmari marginale Importanz der Komponente i zum Zeitpunkt t KArbeitszeit Arbeitszeitkosten KAusschuss Ausschusskosten des Produkts KAusschuss, i Ausschusskosten der Komponente i KErsatz, i Ersatzteilkosten der Komponente i KGarantie Garantiekosten des Produkts KGarantie, i Garantiekosten der Komponente i gew iK normierter Kostengewichtungsfaktor der Komponente i KKOptimierung Konformitätskosten bei Realisierung von Optimierungsmaßnahmen KNacharbeit Nacharbeitskosten des Produkts KNacharbeit, i Nacharbeitskosten der Komponente i MechRel Handbook of Reliability Prediction for Mechanical Equipment MIL-HDBK Military Handbook MSR Manufacturer Supplier Relationship MTBF Mean Time Between Failure, mittlerer Ausfallabstand nach dem ersten Ausfall v MTTF Mean Time to Failure, Mittelwert der ausfallfreien Zeit MTTFF Mean Time to First Failure, mittlere Lebensdauer bis zum ersten Aus- fall MTTR Mean Time to Repair, mittlere Dauer bis zur Wiederherstellung MTTRi MTTR der Komponente i n Anzahl der Untersysteme, Baugruppen, Komponenten N Anzahl produzierter Teile, Schwingspielzahl ND Grenzschwingspielzahl am Abknickpunkt der Wöhlerlinie nges Gesamtkomponentenzahl eines Systems ni Komponentenanzahl des Untersystems bzw. Baugruppe i Ni ertragbare Schwingspielzahl der i-ten Klasse des Lastkollektivs NPRD Nonelectronic Parts Reliability Data OredDa Offshore Reliability Data Handbook P(A) Auftretenswahrscheinlichkeit der Fehlerursache P(E) Entdeckungswahrscheinlichkeit der Fehlerursache PAF Prevention, Appraisal und Failure costs ppm Parts per Million R(t) Überlebenswahrscheinlichkeit oder Zuverlässigkeit zum Zeitpunkt t Rgef (t) geforderte Zuverlässigkeit zum Zeitpunkt t Ri(t) Zuverlässigkeit der Komponente i zum Zeitpunkt t RPZ Risikoprioritätszahl RS(t) Systemzuverlässigkeit in Abhängigkeit von t RWDR Radialwellendichtring SGML Standard Generalized Markup Language T Charakteristische Lebensdauer der Weibullverteilung t statistische Variable (Beanspruchungszeit, Lastwechsel usw.) vi t0 ausfallfreie Zeit der Weibullverteilung Ti Schnitt i tInstand Länge des Instandhaltungsintervalls Umdr. Umdrehungen Vi Verbindung i xi Pseudozufallszahl XML eXtensible Markup Language zi Zustand der Komponente i  Streumaß (t),  Ausfallrate zum Zeitpunkt t D Spannungsamplitude am Abknickpunkt der Wöhlerlinie i ertragbare Spannungsamplitude i Ausfallrate der Komponente i S Strukturfunktion µ Mittelwert vii Abstract The complete design process from the original ideas up to the introduction to the mar- ket of the finished product is a key subject for enterprises, which will decide the prod- uct’s success or failure. In the early design phase the basic decisions for future quality and cost trends of a product are made. To meet all the requirements in this complex process every relevant department should be included in the complete approach. Therefore, the Semantic Reliability Information Network (SRIN) was designed as a part of the research project at the institute of machine components at the University of Stuttgart. The SRIN is an extension of the Active Semantic Design Network (ASDN). The SRIN enables the user to perform both qualitative and quantitative reliability analysis and to calculate the cost of failure due to unreliability. The semantic network is a technique used in psychology as model of how knowledge is connected by think- ing processes. With its elements, objects and relations, it enables users to record and save information and to construct associations. With the use of the SRIN a parallel, serial or combined reliability structure of the ob- jects can be constructed. In addition, a classification of the objects according to critical or non-critical aspects is possible to favour specific elements. The failure behavior of the system and its elements can be calculated with the lifetime distribution included in the objects. A need for action can be derived based on a comparison between the re- quired and the calculated reliability values, until the predefined reliability demands in the design are fulfilled. The SRIN identifies the most reliability-critical components in the system. This is calculated by using importance measures and so it is possible to get the best optimization. The evaluation of failure costs depending on reliability is a profitability calculation. The methods introduced value the effectiveness of FMEA in measuring predicted fail- ure costs. Using lifetime distributions, failure costs with their structural and probabilis- tically influences are examined. The failure cost trend is calculated using Monte Carlo simulation for different maintenance strategies. Therefore, the efficiency of optimiza- tion measures for one or more elements can be investigated. The SRIN highlights strong and weak points in the design activities concerning relia- bility. Including the failure costs in the early design phase, one has the ability to influ- viii ence the cost trend for warranty, reject and re-work costs depending on reliability re- quirements. With the ASDN and the SRIN the user has an appropriate tool, which includes and connects design, reliability and economic performance. 1 Einleitung Die Zuverlässigkeit technischer Produkte spielt bei Kaufentscheidungen eine entschei- dende Rolle. Die sich immer schneller ändernden Forderungen der Kunden an die Pro- dukte und die steigende Produktkomplexität stehen den immer kürzer werdenden Ent- wicklungszeiten in den Unternehmen gegenüber. Dieses Dilemma zwingt die Unter- nehmen zu einer konsequenten Qualitätspolitik [Pfe01] und erfordert eine strukturierte und methodische Vorgehensweise bei der Produktentwicklung. Wie ein Auszug des DAT Report 2009 [DAT09] in Tabelle 1.1 zeigt, ist die Zuverläs- sigkeit ein grundlegendes Entscheidungskriterium bei einem Neuwagenkauf. Durch viele Rückrufaktionen in den Medien und die Kundenwünsche gewinnt die Zuverläs- sigkeit nicht nur in der Automobilindustrie immer mehr an Bedeutung. Tabelle 1.1: Kriterien beim Neuwagenkauf [DAT09] Kriterium Wichtigkeit (von wichtig (1) bis unwichtig (4)) Zuverlässigkeit 1,2 Kraftstoffverbrauch 1,6 Aussehen 1,6 Anschaffungspreis 1,6 Serienausstattung 1,7 Reparatur- und Wartungskosten 1,9 Nähe des Händlers 1,9 Lieferzeit 1,9 Ersatzteilversorgung 1,9 Umweltverträglichkeit 2 Dichte des Kundendienstnetzes 2 Wiederverkaufswert 2,1 Prestigewert 2,5 günstige Inzahlungnahme des Vorwagens 2,6 Laut [Sch06b] liegen die Fehlerursachen, die durch eine mangelnde Zuverlässigkeit entstehen, nach Angaben von Automobilherstellern zu jeweils einem Drittel in der Entwicklung, in der Produktion sowie bei den Lieferanten. Diese Angaben zeigen, 2 1 Einleitung dass bereits in der Entwicklungsphase des Produktes ein hohes Potenzial für die Ver- meidung von möglichen Fehlerursachen steckt. Mithilfe der Methoden der Zuverläs- sigkeitstechnik können diese Schwachstellen rechtzeitig identifiziert und es kann ihnen somit auch entgegen gewirkt werden. Die Entwicklung von zuverlässigen Produkten ist eine Voraussetzung für den Unter- nehmenserfolg. Dies erfordert bereits in der Produktentwicklung die Integration nicht nur von zuverlässigkeitstechnischen Aspekten, sondern auch die Berücksichtigung von Fehlerkosten, die durch die Nichtzuverlässigkeit, wie beispielsweise durch Ausschuss und Garantieansprüche, entstehen und somit einen direkten Zusammenhang zur Zuver- lässigkeit haben. Es gilt: je später ein Fehler im Entwicklungsablauf entdeckt wird, umso höher sind die Kosten für Nachbesserungen, Rückrufaktionen bzw. Gewährleis- tungszahlungen. Die Auswirkungen der Nichtzuverlässigkeit eines Produktes be- schränken sich nicht nur auf die finanziellen Aspekte, sondern haben auch einen schwer messbaren Imageverlust zur Folge. Aufgrund der steigenden Komplexität und der zunehmenden Vernetzung der an der Produktentwicklung beteiligten Bereiche bedarf es eines geeigneten Instruments, das sowohl konstruktive als auch zuverlässigkeitstechnische Aspekte und ihre wirtschaftli- chen Auswirkungen nicht nur mit berücksichtigt, sondern auch miteinander verbindet. 1.1 Ziele der Arbeit Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Konzeption eines Aktiven Semantischen Zuver- lässigkeitsinformationssystems (ASZI), das begleitend zum Konstruktionsprozess durchgeführt wird und durch die Ergebnisse zuverlässigkeitstechnischer Methoden und qualitätsbezogener Kosten als Entscheidungsgrundlage im Produktentwicklungspro- zess eingesetzt werden kann. Die Umsetzung soll auf das bereits im Rahmen des Sonderforschungsbereiches 374 „Entwicklung und Erprobung innovativer Produkte - Rapid Prototyping“ am Institut für Maschinenelemente entwickelte „Aktive Semantische Konstruktionsnetz“ (ASK) aufbauen, das die Konstrukteure während des Konstruktionsprozesses phasen- und bauteilübergreifend unterstützt und begleitet [Kop98], [Mar98]. Das semantische Netz spiegelt dabei das vernetzte Denken und Handeln aus dem Bereich der Kognitionspsy- chologie wider. Durch die Entwicklung eines Zuverlässigkeitsinformationssystems soll das betrachtete System mit qualitativen und quantitativen Zuverlässigkeitsmethoden analysiert wer- den. Dazu ist die Modellierung der Zuverlässigkeitsstruktur mit allen notwendigen Elementen und Strukturen erforderlich. Das Modell soll dabei eine Serien- bzw. Paral- lelanordnung der Elemente zulassen. Das Informationssystem muss fähig sein, gege- 1.2 Aufbau der Arbeit 3 benenfalls kritische Elemente zu priorisieren. Um die Systemlebensdauer und das Er- reichen der geforderten Systemzuverlässigkeit ermitteln zu können, ist die Einbindung von Zuverlässigkeitsinformationen in Form von Lebensdauerverteilungen notwendig. Durch die gezielte Untersuchung des strukturellen und probabilistischen Einflusses der Elemente innerhalb des Gesamtsystems sollen die kritischsten Elemente identifiziert werden, um somit die effektivste Verbesserung des Produktes zu erzielen. Durch die Integration von qualitätsbezogenen Kosten in das Zuverlässigkeitsinforma- tionssystem soll eine monetäre Bewertung der ungeplanten Fehlerkosten sowohl mit- hilfe von qualitativen als auch von quantitativen Zuverlässigkeitsmethoden erfolgen. Die aufgezeigten Verfahren sollen den Unternehmen eine Entscheidungsgrundlage bezüglich der Produktrentabilität bieten und aufzeigen, welche zukünftigen Kosten durch mangelnde Zuverlässigkeit insbesondere bei den Garantiekosten auftreten kön- nen. 1.2 Aufbau der Arbeit Der Aufbau der Arbeit gliedert sich nach Bild 1.1 in folgende Arbeitsschwerpunkte: Im Kapitel „Stand der Forschung und Technik“ werden die methodischen Vorge- hensweisen beim Konstruktionsprozess und bei der Zuverlässigkeitsanalyse aufge- zeigt. Es werden die Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik mit ihren Begriffen, De- finitionen und Lebensdauerverteilungen sowie die qualitativen und quantitativen Zu- verlässigkeitsmethoden erörtert. Anschließend werden die qualitätsbezogenen Kosten betrachtet, die durch die Qualität bzw. Nichtqualität eines Produktes beeinflusst wer- den. Das Kapitel „Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz“ beinhaltet die Anwen- dung von semantischen Netzen im Bereich der Wissensrepräsentation und stellt das Aktive Semantische Konstruktionsnetz vor, das den Konstrukteur während des Ent- wicklungsprozesses begleitet. Das darauf folgende Kapitel „Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformati- onssystem“ beschreibt den Aufbau des Zuverlässigkeitsinformationssystems mit sei- nen Elementen. Begleitend zu den Phasen des Konstruktionsprozesses wird schrittwei- se die Systemzuverlässigkeit analysiert. Die Vorgehensweise beginnt bei den Zuver- lässigkeitsanforderungen und geht über den Aufbau der Zuverlässigkeitsstruktur des technischen Systems, die Aufteilung der Überlebenswahrscheinlichkeit auf die Sys- temelemente bis zur Anwendung der qualitativen und quantitativen Zuverlässigkeits- methoden. Die qualitativen Methoden ermöglichen die Identifikation kritischer und nichtkritischer Elemente. Bei den quantitativen Methoden wird die Systemzuverläs- sigkeit ermittelt und durch die Analyse der Importanzen werden diejenigen Elemente 4 1 Einleitung herausgestellt, welche die Gesamtüberlebenswahrscheinlichkeit des Systems beson- ders negativ beeinflussen, um eine bestmöglichste Systemoptimierung vornehmen zu können. Im Kapitel „Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI“ werden drei Verfahren vorgestellt, um Fehlerkosten monetär bewerten zu kön- nen. Die diskutierten Verfahren bauen auf die qualitative Zuverlässigkeitsmethode FMEA bzw. auf die Lebensdauerverteilungen der betrachteten Systemelemente auf. Um Lebensdauerverteilungen zur Berechnung der Systemzuverlässigkeit zu erhalten, werden verschiedene Ansätze wie Berechnungen, Lebensdauerversuche, Datenkatalo- ge und Auswertung von Felddaten eingesetzt. Diese werden im Kapitel „Lebensdauerdaten zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit“ vorgestellt. Abschließend enthält das Kapitel „Beispielhafte Anwendungen“ die Zuverlässig- keitsanalyse von zwei Beispielanwendungen und deren monetäre Bewertung mithilfe qualitätsbezogener Kosten. 1.2 Aufbau der Arbeit 5 Bild 1.1: Aufbau der Arbeit Kapitel 2: Stand der Forschung und Technik • Methodische Vorgehensweise: Konstruk- tionsprozess, Zuverlässigkeitsanalyse • Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik • Qualitätsbezogene Kosten Kapitel 3: Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz Kapitel 4: Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Kapitel 6: Lebensdauerdaten zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit Kapitel 7: Beispielhafte Anwendungen R(t) t F(t) System t t Kosten-Importanz Fehlerkosten Kapitel 5: Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI 2 Stand der Forschung und Technik In diesem Kapitel wird die methodische Vorgehensweise in der Produktentwicklung erläutert. Die wichtigsten Begriffe aus der Zuverlässigkeitstechnik mit ihren qualitati- ven und quantitativen Methoden sowie die Berechnung der Systemzuverlässigkeit werden beschrieben. Abschließend werden die Grundlagen bei der Betrachtung von qualitätsbezogenen Kosten vorgestellt. 2.1 Methodische Vorgehensweise in der Produktentwicklung Der Produktentstehungsprozess hat innerhalb eines Unternehmens eine hohe Bedeu- tung und ist einer der komplexesten Abläufe im Unternehmen [Klo09]. Daher ist eine systematische Vorgehensweise sowohl im Bereich der Konstruktion als auch im Zu- verlässigkeitsprozess erforderlich, um langfristig erfolgreiche Produkte auf dem Markt platzieren zu können. 2.1.1 Methodische Vorgehensweise im Konstruktionsprozess Ziel der methodischen Vorgehensweise beim Entwicklungs- und Konstruktionsprozess ist die Strukturierung der wesentlichen Zusammenhänge und die Ableitung von Ar- beitsanleitungen. In den VDI-Richtlinien 2221 [VDI 2221] und 2222 [VDI 2222/1], [VDI 2222/2] sind mehrere Vorgehensmodelle für das Entwickeln und Konstruieren technischer Produkte bzw. Systeme zusammengefasst, die beispielsweise von Hubka [Hub96], Koller [Kol94], Pahl / Beitz [Pah07], Rodenacker [Rod91] und Roth [Rot00] entwickelt worden sind. Die Grundlage der Methodik bildet der Problemlösungspro- zess aus der Systemtechnik. Das systemtechnische Vorgehensmodell beinhaltet Strate- gien zur Problemanalyse, Problemformulierung, Systemsynthese, Systemanalyse, Be- urteilung und Entscheidung unter Beachtung der Lebensphase des Systems. In der Praxis bewährt hat sich die Strategie sowohl ein komplexes Gesamtsystem in Teil- bzw. Einzelprobleme aufzuteilen und die Teil- bzw. Einzellösungen anschließend wie- der zum Gesamtsystem zusammenzuführen als auch vom Abstrakten zum Konkreten zu gehen. Die VDI-Richtlinie 2221 unterteilt die Vorgehensweise beim Entwickeln und Konstru- ieren in vier phasenorientierte Arbeitsabschnitte mit den zugehörigen Arbeitsergebnis- sen und Hauptarbeitsschritten, Bild 2.1. Je nach Konstruktionsart (Neu-, Weiterent- wicklung oder Anpassungskonstruktion) werden diese Abschnitte vollständig, partiell oder mehrfach iterativ durchlaufen. Ein Vor- oder Zurückspringen auf einzelne Ar- beitsabschnitte ist gegebenenfalls möglich. 2.1 Methodische Vorgehensweise in der Produktentwicklung 7 Bild 2.1: Vorgehensweise bei der Entwicklung und Konstruktion nach [VDI 2221] Dieser Konstruktionsprozess ist nur grob strukturiert, um branchenübergreifend einge- setzt werden zu können. Daher sind viele verschiedene Vorgehensweisen möglich, die sich flexibel an die produkt- und unternehmensspezifische Situation anpassen lassen. Pahl / Beitz [Pah07] hat den Ablauf des Entwicklungs- und Konstruktionsprozesses gezielt nach den VDI-Richtlinien auf die Bedürfnisse des Maschinenbaus abgestimmt, Bild 2.2. Die vier Hauptphasen werden im Folgenden kurz beschrieben: Planen und Klären der Aufgabenstellung Ausgehend von den drei Faktoren Markt, Unternehmen und Umfeld wird die Aufga- benstellung erarbeitet. Es werden die Anforderungen an das System sowie die beste- henden Bedingungen und Bedeutungen definiert. Das Ergebnis dieser Phase ist die Anforderungsliste, die als Grundlage für die weiteren Phasen dient. Die Angaben in der Anforderungsliste dienen zum einen als Spezifikation des Produktes, zum anderen als Anhaltspunkt für einen Soll-Ist-Vergleich. Klären und Präzisieren der Aufgabenstellung1 Ermitteln der Funktion und deren Strukturen2 Suchen nach Lösungsprinzipien und deren Strukturen3 Gliedern in realisierbare Module4 Gestalten der maßgebenden Module5 Gestalten des gesamten Produkts6 Ausarbeiten der Ausführungs- und Nutzungsangaben7 Arbeitsabschnitte Arbeitsergebnisse Anforderungsliste Produktdokumentation Vorentwürfe Modulare Struktur Prinzipielle Lösung Funktionsstruktur Gesamtentwurf It er at iv es V or -o de r Z ur üc ks pr in ge n zu e in em o de r m eh re re n A rb ei ts ab sc hn itt en Ph as e I Ph as e I V Ph as e I II Ph as e I I Weitere Realisierung Aufgabe 8 2 Stand der Forschung und Technik Konzipieren Die Aufgabenstellung wird auf die wesentlichen Probleme abstrahiert. Die Gesamt- funktion wird je nach Komplexität in Teilfunktionen aufgegliedert, die durch Ver- knüpfung untereinander eine Funktionsstruktur bilden. Zu den einzelnen Teilfunktio- nen werden zweckmäßige Wirkprinzipien gesucht, die anschließend in einer Wirk- struktur zusammengefasst werden. Durch die Konkretisierung der möglichen Lö- sungsvarianten und deren Bewertung nach technischen und wirtschaftlichen Aspekten wird eine prinzipielle Lösung (Konzept) festgelegt. Entwerfen In der Entwurfsphase beginnt die gestalterische Umsetzung des Konzepts. Die Ent- scheidung für den vorläufigen Entwurf erfolgt nach Abwägen von Vor- und Nachtei- len verschiedener maßstäblicher Grobentwürfe sowie der technischen als auch wirt- schaftlichen Bewertung. Bevor der endgültige Entwurf festgelegt wird und die Freigabe zum Ausarbeiten er- folgt, werden Schwachstellen beseitigt. Es wird überprüft, ob die Anforderungen z. B. bezüglich Funktionen, geometrischen Randbedingungen, Haltbarkeit, Kosten usw. er- füllt sind. Ausarbeiten In der letzten Phase werden die Einzelteile verfeinert, detailliert und optimiert. Das Ergebnis sind Fertigungsunterlagen wie Zeichnung, Stücklisten usw. und die Zusam- menstellung der Produktdokumentation. 2.1 Methodische Vorgehensweise in der Produktentwicklung 9 Bild 2.2: Hauptarbeitsschritte beim Planen und Konstruieren nach [Pah07] O pt im ie re n de r H er st el lu ng Aufgabe Markt, Unternehmen, Umfeld Planen und Klären der Aufgabe: Analysieren der Markt-, Unternehmens- und Umfeldsituation Finden und Auswählen von Produktideen Formulierung eines Produktvorschlags Klären der Aufgabe Erarbeiten der Anforderungsliste Festlegen der Anforderungsliste Freigabe zum Konzipieren Entwickeln der prinzipiellen Lösung: Erkennen der wesentlichen Probleme Ermitteln der Funktionen Suchen von Wirkprinzipien und Wirkstrukturen Konkretisieren zu prinzipiellen Lösungsvarianten Bewerten nach technischen und wirtschaftlichen Kriterien Festlegen der prinzipiellen Lösung (Konzept) Freigabe zum Entwerfen Lösung In fo rm at io n: A np as se n de r A nf or de ru ng sli st e Endgültiges Gestalten der Baustruktur: Beseitigen von Schwachstellen Kontrollieren auf Fehler Störgrößeneinfluss und Kostendeckung Erstellen der vorläufigen Stückliste Fertigungs- und Montageanweisungen Festlegen der Produktdokumentation Freigabe zum Fertigen Festlegen des vorläufigen Entwurfs Freigabe zum abschließenden Gestalten Festlegen des endgültigen Entwurfs Freigabe zum Ausarbeiten Entwickeln der Baustruktur: Grobgestalten: Form geben, Werkstoff wählen, Berechnen Auswählen geeigneter Grobentwürfe Feingestalten des vorläufigen Entwurfs Bewerten nach technischen und wirtschaftlichen Kriterien Pl an en u nd K lä re n de r A uf ga be ns te llu ng K on zi pi er en En tw er fe n A us ar be ite n O pt im ie re n de r G es ta ltu ng O pt im ie re n de s P rin zi ps H öh er w er tig m ac he n, V er be ss er n Entwickeln der Ausführungs- und Nutzungsunterlagen: Ausarbeiten der Fertigungsunterlagen Vervollständigen durch Fertigungs-, Montage-, Transport- und Betriebsvorschrift Prüfen der Fertigungsunterlagen 10 2 Stand der Forschung und Technik 2.1.2 Methodische Vorgehensweise bei der Zuverlässigkeitsanalyse Der Produktentwicklungsprozess ist gegenwärtig geprägt von immer kürzeren Ent- wicklungszeiten, steigenden Funktions- bzw. Kundenanforderungen, höherer Komple- xität bei gleichzeitiger Verringerung der Entwicklungskosten und verschärften Pro- dukthaftungsgesetzen [Ber04]. Ziel der Unternehmen ist es unter anderem, die Pro- duktzuverlässigkeit zu erhöhen und damit auch die Garantie- und Kulanzkosten zu senken. Dies erfordert bereits während des Produktentwicklungsprozesses den Einsatz von Zuverlässigkeitsmethoden, um die gesteckten Ziele zu erreichen. In Bild 2.3 sind Zuverlässigkeitsmethoden in Abhängigkeit vom Produktlebenszyklus abgebildet. Bild 2.3: Zuverlässigkeitsmethoden im Produktlebenszyklus [Ber04] Der Schwerpunkt dieser Arbeit beschränkt sich auf die Phasen der Planung bis zur Ausarbeitung bei der Produktentwicklung. Je nach Anforderungen bzw. unterneh- mensspezifischen Vorgaben werden sowohl qualitative als auch quantitative Methoden eingesetzt. Die Zuverlässigkeitsmethoden bis zur Ausarbeitungsphase werden in den Kapiteln 2.2.3 und 2.2.4 näher beschrieben. 2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik In der Zuverlässigkeitstechnik werden zur Charakterisierung von Ausfall- und Zufalls- eigenschaften technischer Systeme verschiedene Zuverlässigkeitskenngrößen verwen- det. In Anlehnung an die Standardwerke [Ber04], [Bir04] und [Mey02] werden im Folgenden sowohl die wichtigsten Begriffe als auch die bekanntesten Lebensdauerver- teilungen zur Beschreibung des Ausfallverhaltens und die qualitativen bzw. quantitati- ven Methoden der Zuverlässigkeitstechnik vorgestellt. Wieder- verwen- dung Planung Entwurf Aus-arbeitung FertigungKonzeption Lasten- heft • Erfahrungs- wissen •... • ABC-Analyse • Design Review • FMEA • FTA • ... • Qualitäts- management • Audits • ... • Recycling- • potential • ... • Felddaten sammeln • Frühwarn- indikator • ... Zeit Q • Felddaten- auswertung • ... Zuver- lässig- keits- ziele • Unscharfe Daten • Berechnungen • ... • Weibull, Exponential, ... • Versuchsplanung • Boolesche Theorie • Markov Modell • FTA • ... • Statistische Prozess- planung • ... • Restlebens- dauer • ... Q ua lit at iv Q ua nt ita tiv Kunden- einsatz 2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik 11 2.2.1 Definitionen und Begriffe Zuverlässigkeit Der Begriff Zuverlässigkeit wird nach VDI 4004 Blatt 2 [VDI 4004/2] als Oberbegriff für ausfalls- / versagensbezogene Eigenschaften technischer Erzeugnisse und Systeme verwendet. Er umfasst somit nicht nur das Ausfall- / Versagensverhalten, sondern auch das Instandsetzungs- bzw. Korrekturverhalten sowie vorsorgliche oder faktische instandhaltungsseitige, logistische, administrative und organisatorische Verfügbar- keitsbedingungen, die hierfür von Bedeutung sind. In der Zuverlässigkeitstechnik wird der Begriff jedoch enger gefasst. Nach [Ber04] ist die Zuverlässigkeit definiert als die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein Produkt während einer definierten Zeitdauer unter gegebenen Funktions- und Umgebungsbedingungen nicht ausfällt. Die Zeitdauer  ist dabei eine Zufallsgröße, die erhebliche Streuungen aufweisen kann. Anstelle der Zeit- dauer können unter anderem die Anzahl der Lastwechsel, der Umdrehungen und die Laufleistung in km verwendet werden. Wichtige Kenngrößen zur Beschreibung des Zuverlässigkeitsverhaltens eines Systems sind die Ausfalldichte, Ausfallwahrschein- lichkeit, die Überlebenswahrscheinlichkeit oder Zuverlässigkeit und die Ausfallrate. Ausfalldichte Die Ausfalldichte f(t) beschreibt die Anzahl der Ausfälle als Funktion der Zeit bezo- gen auf das Zeitintervall dt. Sie entspricht der Ableitung der Ausfallwahrscheinlichkeit F(t) nach der Zeit t: . td )t(Fd)t(f  (2.1) Ausfallwahrscheinlichkeit Die Ausfallwahrscheinlichkeit F(t) gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der ein be- trachtetes System bis zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgefallen ist: .td)t(f)t(F t 0   (2.2) Überlebenswahrscheinlichkeit oder Zuverlässigkeit Die Überlebenswahrscheinlichkeit oder Zuverlässigkeit zeigt den Zusammenhang zwi- schen der Summe der noch intakten Einheiten zur verwendeten Gesamtanzahl der Ein- heiten. Zu jedem beliebigen Zeitpunkt t ergibt die Summe der Ausfälle und die Summe der noch intakten Einheiten stets 100 %. Daher ist die Zuverlässigkeit R(t) das Kom- plement zur Ausfallwahrscheinlichkeit F(t): 12 2 Stand der Forschung und Technik R(t) = 1- F(t). (2.3) Ausfallrate Die Ausfallrate (t) ist ein Maß für das Risiko, dass ein funktionsfähiges System zu einem bestimmten Zeitpunkt t ausfällt. Bei der Betrachtung des Zeitpunktes t gibt die Ausfallrate (t) an, wie viele der noch intakten Systeme in der nächsten Zeiteinheit ausfallen werden: (2.4) ppm Einige Zuverlässigkeitskennwerte, wie z. B. die Ausfalldichte, -wahrscheinlichkeit oder die Überlebenswahrscheinlichkeit werden anteilsmäßig dargestellt. Häufig wird dabei der ppm-Wert verwendet, der einem Anteil von 1 Million entspricht, d. h. 1 von 1.000.000 = 1 ppm (engl.: parts per million). Bx-Lebensdauer Die Bx-Lebensdauer beschreibt die Anzahl der Belastungen, z. B. in Stunden, km, Umdrehungen oder Lastwechsel, bei der nach Beginn x % der Systeme ausgefallen sind. Sie entspricht der Umkehrfunktion der Ausfallwahrscheinlichkeit: ).x(FB 1x  (2.5) Verfügbarkeit Die Verfügbarkeit ist definiert als die Wahrscheinlichkeit, dass an einer Betrachtungs- einheit zur Betrachtungszeit keine als maßgeblich geltenden Störungen vorliegen, die unter den vorauszusetzenden Bedingungen die Erfüllung einer Funktion verhindern [VDI 4004/4]. In der VDI Richtlinie wird die Verfügbarkeit in die innere (theoreti- sche) Verfügbarkeit, die eingeprägte (technische) Verfügbarkeit, die operationale Ver- fügbarkeit und die praktische Verfügbarkeit unterteilt. Besonders wichtig als Kenn- werte für einen Produkthersteller sind dabei die innere und die eingeprägte Verfügbar- keit. Die operationale und praktische Verfügbarkeit integrieren zusätzlich noch Ein- flüsse, die durch den Nutzer des Produkts bewirkt werden, und werden daher nicht weiter betrachtet. Die wichtigsten Kennwerte, die zur Ermittlung der verschiedenen Verfügbarkeiten beitragen, sind in Tabelle 2.1 aufgeführt. Dabei wird unterschieden, ob ein System reparierbar oder nicht reparierbar ist.   . t)Zeitpunkt(zumEinheitenintaktennochderSumme t)Zeitpunkt(zumAusfälle)t(  2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik 13 Tabelle 2.1: Verfügbarkeitskennwerte Kennwert System MTTF (Mean Time To Failure) Nicht reparierbar MTTFF (Mean Time to First Failure) Reparierbar MTTR (Mean Time To Repair) Reparierbar MTBF (Mean Time Between Failure) Reparierbar Die mittlere Zeitdauer MTTF bis zum Ausfall des Systems ist in Näherung der Quoti- ent aus der Summe der beobachteten Betriebszeiten des Systems zur Gesamtanzahl der Systemausfälle im Beobachtungszeitraum. Im Hinblick auf die Zuverlässigkeit R(t) gilt nach [DIN EN 61703]: .dt)t(R)(EMTTF 0    (2.6) Bei reparierbaren Systemen wird die mittlere Lebensdauer bis zum ersten Ausfall mit MTTFF beschrieben. Diese Kennzahl entspricht dem MTTF für nicht reparierbare Systeme. Bei Systemen, die nach der Reparatur wieder neuwertig sind, entspricht die ausfallfreie Zeit nach der Reparatur der mittleren Lebensdauer MTTFF. Die mittlere Zeitdauer bis zur Wiederherstellung MTTR ist definiert als der Quotient aus der Gesamtreparaturzeit zur Gesamtanzahl der durchgeführten Reparaturen im Be- obachtungszeitraum [Bir04]: MTTR = Gesamte Reparaturzeit / Anzahl der Reparaturen. (2.7) Die mittlere Betriebsdauer zwischen zwei Ausfällen wird mit der Kennzahl MTBF beschrieben, die dem mittleren Ausfallabstand nach dem 1. Ausfall entspricht: MTBF = MTTR + MTTF. (2.8) Formelmäßiger Zusammenhang zwischen den Zuverlässigkeitskenngrößen Informationen können in Form aller genannten Zuverlässigkeitskenngrößen vorliegen. In Tabelle 2.2 ist nach [DIN EN 61703] der formelmäßige Zusammenhang zwischen den Zuverlässigkeitskenngrößen dargestellt. 14 2 Stand der Forschung und Technik Tabelle 2.2: Zusammenhang zwischen den Zuverlässigkeitskenngrößen Ausfalldichte f(t) Ausfallrate (t) Zuverlässigkeit R(t) Ausfallwahrschein- lichkeit F(t) f(t) —  t 0 ´dt´)t( e)t( td )t(Rd td )t(Fd (t)  t ´td´)t(f )t(f — dt)t(R )t(Rd dt))t(F1( )t(Fd  R(t)   t ´td´)t(f  t 0 ´dt´)t( e — 1 - F(t) F(t) t 0 t´d´)t(f   t 0 ´dt´)t( e1 1 - R(t) — MTBF  0 dt)t(R   0 dt))t(F1( Bx R-1(1 - x) F-1(x) 2.2.2 Beschreibung des Ausfallverhaltens mithilfe mathematischer Verteilungen Bisher wurde das Ausfallverhalten durch verschiedene mathematische Funktionen dargestellt. Mit Unterstützung von mathematischen Verteilungen kann der Verlauf dieser Funktionen für das technische System beschrieben werden. Die wichtigsten Le- bensdauerverteilungen werden in diesem Abschnitt vorgestellt. Normalverteilung Die bekannteste Verteilung ist die Normal- oder Gaußverteilung. Charakteristisch ist der Verlauf der Dichtefunktion f(t), auch Glockenkurve genannt, der symmetrisch zum Mittelwert verläuft. Die Ausfalldichte erreicht ihren Maximalwert genau beim Mittel- wert. Die Normalverteilung ist für alle reellen Zahlen definiert. Da Ausfallzeiten aber ausschließlich positive Werte annehmen, kann diese Verteilung nur dann verwendet werden, wenn die Beschreibung von Ausfällen im negativen Zeitbereich vernachläs- sigbar ist. Logarithmische Normalverteilung In ihrer Form variabler als die Normalverteilung ist die logarithmische Normalvertei- lung. Die Dichtefunktion beginnt bei 0 und steigt rasch bis zum Maximum an und sinkt anschließend wieder relativ schnell ab. Dieses Verhalten eignet sich daher zur 2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik 15 Beschreibung von Wartungs- und Instandhaltungszeiten, aber auch zur Beschreibung von Lebensdauern von Komponenten mit zeitraffender Zuverlässigkeitsprüfung [Bir04]. Exponentialverteilung Bei der Exponentialverteilung fällt die Dichtefunktion f(t) entsprechend einer inversen e-Funktion von einem Anfangswert monoton ab, Bild 2.4. Charakteristisch für diese stetige Verteilung ist die konstante Ausfallrate , d. h. das Ausfallrisiko ist vom be- trachteten Zeitpunkt unabhängig. Aufgrund ihrer Eigenschaften kann die Exponential- verteilung mit dem Parameter  nur zur Beschreibung von Zufallsausfällen verwendet werden. Dieses Verhalten ist bezeichnend für Systeme, die keinem mechanischen Ver- schleiß unterliegen, wie z. B. elektronische Bauteile. Am Anfang haben diese Kompo- nenten eine hohe Ausfallhäufigkeit, die mit steigender Lebensdauer abnimmt. Die Formeln der Exponentialverteilung sind in Tabelle 2.3 zusammengestellt. Bild 2.4: Ausfalldichte und Ausfallrate der Exponentialverteilung Tabelle 2.3: Formeln der Exponentialverteilung Dichtefunktion te)t(f  (2.9) Ausfallwahrscheinlichkeit te1)t(F  (2.10) Überlebenswahrscheinlichkeit te)t(R  (2.11) Ausfallrate (t) = konstant (2.12) Parameter: t: Statistische Variable (Beanspruchungszeit, Lastwechsel usw.), t ≥ 0 : Lage- und Formparameter,  > 0 D ic ht ef un kt io n f( t) A us fa llr at e (t ) Lebensdauer t 0 1 2 3 4  = 2 0 3,0 2,0 1,0  = 1  = 0,5 0 1 2 3 4 0 1,5 2,0 1,0 0,5  = 2  = 1  = 0,5 Lebensdauer t 16 2 Stand der Forschung und Technik Weibullverteilung Die Weibullverteilung wurde 1951 von W. Weibull in Verbindung mit der Untersu- chung von Ermüdungserscheinungen an Metallen eingeführt. Sie wird häufig in der Praxis verwendet, da unterschiedliches Ausfallverhalten gut beschrieben werden kann. Am deutlichsten zeigen dies die unterschiedlichen Dichtefunktionen, die mit der Wei- bullverteilung dargestellt werden können. Durch die Veränderung des Formparameters b variiert der Verlauf der Dichtefunktion und der Ausfallrate, Bild 2.5. Dadurch kön- nen mit dieser Verteilung alle Bereiche der Badewannenkurve dargestellt werden, die Früh-, Zufalls- und Verschleißausfälle beinhaltet. Für b  1 nimmt die Ausfallrate mit zunehmender Lebensdauer ab (Frühausfälle). Für b = 1 erhält man die Exponentialver- teilung mit konstanter Ausfallrate (Zufallsausfälle). Für b  1 steigt die Ausfallrate mit zunehmender Lebensdauer an (Verschleiß- und Ermüdungsausfälle). Mit b  3,5 erhält man näherungsweise eine Normalverteilung. Bild 2.5: Ausfalldichte und Ausfallrate der Weibullverteilung für unterschiedliche Formparameter b In Tabelle 2.4 sind die Gleichungen der dreiparametrigen Weibullverteilung aufge- führt. Für eine ausfallfreie Zeit von t0 = 0 ergibt sich die zweiparametrige Weibullver- teilung. Lebensdauer t 5 1,5 2,0 1,0 0,5 0 0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 D ic ht ef un kt io n f( t) b = 5 3,5 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0 0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 4 3 2 1 A us fa llr at e (t ) 1,0 b = 5 3,5 2,5 2,0 1,5 0,5 Lebensdauer t 2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik 17 Tabelle 2.4: Formeln der 3-parametrigen Weibullverteilung Dichtefunktion b 0 0 tT tt1b 0 0 0 e tT tt tT b)t(f              (2.13) Ausfallwahrscheinlichkeit b 0 0 tT tt e1)t(F       (2.14) Überlebenswahrscheinlichkeit b 0 0 tT tt e)t(R       (2.15) Ausfallrate 1b 0 0 0 tT tt tT b)t(        (2.16) Parameter: t: Statistische Variable (Beanspruchungszeit, Lastwechsel usw.) T: Charakteristische Lebensdauer, Lageparameter b: Formparameter oder Ausfallsteilheit (legt Kurvenform fest) t0: Ausfallfreie Zeit Bedingungen: t ≥ t0 ≥ 0, T > t0; b > 0 2.2.3 Qualitative Zuverlässigkeitsmethoden Ziel der qualitativen Zuverlässigkeitsmethoden ist die präventive Identifikation von kritischen Systemelementen bzw. Baugruppen. Dazu ist es notwendig, alle möglichen Ausfallarten und deren Auswirkungen auf andere Systeme aufzuzeigen. Um dieses Ziel zu erreichen, können unter anderem die folgenden Methoden angewendet werden:  ABC-Analyse,  FMEA,  qualitative Fehlerbaumanalyse,  Design Review. Die ABC-Analyse und die FMEA, welche in dieser Arbeit weiter verwendet werden, sind im Folgenden näher erläutert. 2.2.3.1 ABC-Analyse Die ABC-Analyse ist ein wichtiges Instrument, um Schwerpunkte und Prioritäten in einem Unternehmen abzubilden bzw. festzulegen [Vol08]. Diese Methode wird in der Materialwirtschaft zur Lieferantenbewertung, Materialklassifizierung und Materialdis- position eingesetzt. Im Qualitätsmanagement werden vorhandene Daten in Kategorien (z. B. Fehlerarten) eingeteilt, nach ihrer Größe und Wichtigkeit (z. B. Häufigkeit) ge- ordnet und in einem Diagramm visualisiert (auch Pareto-Diagramm genannt) [Mag01]. 18 2 Stand der Forschung und Technik In der Zuverlässigkeitstechnik wird die ABC-Analyse zur Klassifizierung von System- elementen nach zuverlässigkeitsrelevanten (berechenbar bzw. nicht berechenbar) und zuverlässigkeitsneutralen Gesichtspunkten [Ber04], [VDA04] verwendet. Eine Eintei- lung der verschiedenen Systemelemente ist sinnvoll, weil jedes Element auf verschie- dene Art und Weise zur Systemzuverlässigkeit beiträgt. Die Komponenten werden dabei in risikoreiche und risikoneutrale Klassen eingeteilt. Zusätzlich wird unterschie- den, ob risikoreiche Komponenten einer definierten oder schlecht erfassbaren Bean- spruchung unterliegen, Tabelle 2.5. Tabelle 2.5: ABC-Einteilung von Systemelementen [Ber04] A-Teile (risikoreich) B-Teile (risikoreich) C-Teile (risikoneutral)  Beanspruchung durch defi- nierbare statische und dyna- mische Belastung; Lastkollek- tiv bekannt; leistungsführend  Lebensdauerberechnung mög- lich und weitgehend gesichert  Ausfallverhalten aus Wöhler- versuchen bekannt; Formpa- rameter b > 1,0  Beanspruchung vorwiegend durch Reibung, Verschleiß, extreme Temperaturen, Schmutz, Erschütterungen und Korrosion  Lebensdauerberechnung nicht möglich oder nicht gesichert  Ausfallverhalten schätzen oder durch Versuche ermitteln; Formparameter b ≥ 1,0  Beanspruchung stochas- tisch durch Stöße, Reibung, Verschleiß etc.  keine rechnerische Ausle- gung möglich  nur Zufalls- oder Frühaus- fälle; Formparameter 0 < b ≤ 1,0 A-Teile sind zuverlässigkeitskritisch, aber ihr Ausfallverhalten kann berechnet wer- den. Bei B-Teilen wird auf Erfahrungswerte oder Versuche zurückgegriffen, während die zuverlässigkeitsneutralen C-Teile nicht mehr in der Berechnung berücksichtigt werden. Die Einteilung der Systemelemente erfolgt bei dieser Methode hinsichtlich der Beanspruchungsart. Die Zuordnung eines Systemelementes zu einer Kategorie ist dabei von der jeweiligen Anwendung abhängig. Durch die ABC-Analyse ist es möglich, die Anzahl der zu betrachtenden Systemele- mente zu verringern. Die Reduzierung um zuverlässigkeitsneutrale Elemente wirkt sich bei der Berechnung der Systemzuverlässigkeit in Serienstrukturen positiv bezüg- lich der Überlebenswahrscheinlichkeit aus, siehe Kapitel 2.2.4.2. 2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik 19 2.2.3.2 FMEA Die FMEA (engl. Failure Mode and Effects Analysis) ist in Deutschland unter ver- schiedenen Namen bekannt. Eine gebräuchliche Bezeichnung nach [Ber04] ist „Feh- ler-Möglichkeits- und Einfluss-Analyse“. Sie ist eine analytische Methode, die wei- testgehend formalisiert potenzielle Fehler erfasst, beschreibt und durch Abschätzung der damit verbundenen Risiken bzw. Auswirkungen eine Risikovermeidung bzw. Ri- sikominderung erzielen will. Sie ist die bekannteste qualitative Zuverlässigkeitsme- thode, die am häufigsten in der Praxis eingesetzt wird [Rze02], [Köh06] und ein wich- tiger Bestandteil der Qualitätssicherung vor Produktionsstart. Die FMEA wird heutzu- tage bereits in den frühen Entwicklungsphasen verwendet, um entwicklungsbegleitend Schwachstellen aufzudecken. Ihren Ursprung hat die FMEA Mitte der 1960-er Jahre. Sie wurde damals für das Apollo-Projekt der NASA entwickelt. Anschließend erfolgte die Anwendung dieser Methode in der Luft- und Raumfahrt, die in den Militär-Standard MIL-STD-1629A der USA übernommen wurde, [MIL 1629]. In der DIN EN 60 812 [DIN EN 60812] ist die Fehler-Möglichkeits- und Einfluss-Analyse über die Vorgängerversion DIN 25488 seit 1980 genormt. Beim Verband der deutschen Automobilindustrie (VDA) ist eine Richtlinie zur “System-FMEA” zum ersten Mal 1986 erschienen, die kontinuierlich aktualisiert wurde [VDA09]. Die weitverbreitete Methode wurde vielfach weiterent- wickelt und auf die unternehmensspezifischen Bedürfnisse angepasst, z. B. [Pic09]. Es gibt zwei Arten von FMEA: die Produkt-FMEA und die Prozess-FMEA. Bei der Produkt-FMEA steht das zu entwickelnde Produkt im Vordergrund, bei der Prozess- FMEA der Produktionsprozess. Von Bedeutung für diese Arbeit ist vor allem die Pro- dukt-FMEA. Je nach Bedarf können bei der FMEA die Betrachtungsumfänge variieren. Es können beispielsweise Systeme, Komponenten, Konstruktionen aber auch Fertigungs- und Montageabläufe betrachtet werden. Die Produkt-FMEA konzentriert sich auf Fehl- funktion oder Ausfallarten von Produkten wie z. B. Maschinen, Geräte usw. Dabei werden von der obersten Systemhierarchieebene bis zur Bauteilebene die Fehlfunktio- nen, d. h. Ausfall-, Versagensarten oder Fehler, analysiert. Die Erstellung einer FMEA nach VDA 4.2 erfolgt in fünf Schritten, die im Folgenden kurz erläutert werden, Bild 2.6. 20 2 Stand der Forschung und Technik Bild 2.6: Die fünf Schritte der System-FMEA in Anlehnung an [Ber04] Die ersten beiden Schritte stellen die Systemanalyse dar. Zuerst erfolgen die Abgren- zung des Systems und die Definition der Schnittstellen. Durch die Untergliederung des Systems in Baugruppen, Funktionsgruppen bzw. Bauteile entsteht die hierarchische Anordnung der Systemelemente (Systembaum). Die Funktionen werden entweder von der Top-Funktion (top-down) oder von den einzelnen Systemelementen ausgehend entwickelt. Daraus entsteht die Funktionsstruktur, bei der zusammengehörende Fehl- funktionen verschiedener Systemelemente durch logische Verknüpfungen miteinander verbunden werden. In den Schritten 3 bis 5 wird die Risikoanalyse durchgeführt. Unter anderem werden mithilfe von Checklisten, Schadensstatistiken und Expertenwissen alle potenziellen Fehlfunktionen mit Fehlerarten, Fehlerursachen und Fehlerfolgen für die Systemele- mente ermittelt und eine Fehlfunktionsstruktur erstellt. Es wird eine Risikoprioritäts- zahl (RPZ) gebildet, die sich nach [Ber04] aus den drei Faktoren Bedeutung der Feh- lerfolge (B), Auftretenswahrscheinlichkeit der Fehlerursache (A) und Entdeckungs- wahrscheinlichkeit der aufgetretenen Fehlerursache (E) zusammensetzt. Jedem dieser drei Faktoren B, A und E wird eine Bewertungszahl zwischen 1 (positiv, günstig) und 10 (negativ, schlecht) zugeordnet. Die Bewertungszahlen sind in [VDA09] detaillierter aufgeschlüsselt. Die Multiplikation aller drei Faktoren ergibt dann die Risikoprioritäts- zahl: RPZ = B · A · E. (2.17) Im letzten Schritt werden Optimierungsmaßnahmen (konstruktiv und / oder qualitäts- sichernd), eingeleitet, um das Ausfallrisiko zu senken. Handlungsbedarf besteht ent- weder ab einer bestimmten oft unternehmensspezifischen Risikoprioritätszahl (z. B. 125), bei Einzelwerten von B, A bzw. E über dem Wert 8 oder bei Risikoprioritätszah- len, die zu den höchsten 20 % bis 30 % gehören. Die Verbesserung des Produktes sollte nach folgender Reihenfolge durchgeführt wer- den [Ber04]: Zuerst eine Konzeptänderung, um Fehlerursachen auszuschließen bzw. deren Bedeutung zu reduzieren. Dann die Erhöhung der Konzeptzuverlässigkeit, um 1. Schritt 2. Schritt 3. Schritt 4. Schritt 5. Schritt Funktionen und Funktions- struktur Fehler- analyse Risiko- bewertung Optimierung Systemelemente und Systemstruktur Systemanalyse Risikoanalyse 2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik 21 das Auftreten der Fehlerursache zu minimieren und abschließend die wirksamere Ent- deckung der Fehlerursachen, was sehr kostenintensiv sein kann, aber keine direkte Qualitätsverbesserung bewirkt. Nach der Durchführung der Optimierungsmaßnahmen müssen bei Konzeptänderungen alle fünf Schritte der FMEA erneut durchgeführt werden. Die Durchführung einer FMEA erfolgt je nach Anwendungsfall idealerweise mit ei- nem interdisziplinären Team aus den Bereichen Entwicklung, Konstruktion, Versuch, Produktion, Verkauf usw. Die verschiedenen Bereiche sollen gewährleisten, dass alle möglichen Ausfälle so früh wie möglich erkannt und bewertet werden. Der Einsatz der System-FMEA sollte als präventive Methode so früh wie möglich im Produktentstehungsprozess, spätestens nach dem Entstehen erster Entwürfe, erfolgen. Da diese Zuverlässigkeitsmethode entwicklungsbegleitend ist, muss sie kontinuierlich angepasst werden. Nach [Wil04] ist die FMEA ein Art Übergabeprotokoll für den Produktionsprozess und steuert den Qualitätsprozess. Bereits vorhandene FMEA kön- nen als Grundlage für qualitätssichernde Maßnahmen dienen. Da bei der Nutzung kommerzieller FMEA-Software aus der FMEA eine Fehlerbaum- analyse nach DIN 25424 [DIN 25424] abgeleitet werden kann, wird diese Methode hier nicht näher betrachtet. Die Fehlerbaumanalyse wird verwendet, um systematisch von einem bestimmten Fehler auf alle möglichen Ursachen zu kommen. Charakteris- tisch für diese Methode ist die deduktive Vorgehensweise (Top-Down-Methode). D. h. vom unerwünschten Ereignis (Fehler) aus, werden mit einer Baumstruktur alle mögli- chen Ausfallursachen aufgelistet. Die Fehlerbaumanalyse kann in der Produktentwick- lung ab der Konzeptphase eingesetzt werden, um das Konzept zu bestätigen oder grundsätzliche Schwachstellen aufzudecken. 2.2.4 Quantitative Methoden zur Prognose der Systemzuverlässigkeit Die Systemzuverlässigkeit kann quantitativ bestimmt werden, sofern die Lebensdauer- verteilungen der (kritischen) Elemente für jede Versagensart vorliegen. Im Mittelpunkt der Betrachtungen in dieser Arbeit steht dabei das Boole´sche Modell. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Systemzuverlässigkeit mit der Monte-Carlo-Simulation zu ermitteln. Da die Ergebnisse beider Methoden eine sehr gute Übereinstimmung lie- fern [Fri01], wird in dieser Arbeit nur das Boole´sche Modell näher erläutert. 22 2 Stand der Forschung und Technik 2.2.4.1 Wege zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit Die Systemzuverlässigkeit kann auf zwei verschiedenen Wegen ermittelt werden. In der Entwicklungsphase kann die Zuverlässigkeit eines Systems durch Berechnungen und Versuche im Voraus bestimmt werden. Sind bereits gleiche oder ähnliche Systeme in Betrieb, kann aus den Felddaten die Zuverlässigkeit bzw. Verfügbarkeit im Nach- hinein bestimmt werden. Dazu werden die Erfahrungswerte aus Service- bzw. Scha- densberichten und Kundenreklamationen in die frühen Lebenszyklusphasen mit einge- bunden, Bild 2.7. Bild 2.7: Integration von Erfahrungswerten in den Produktentwicklungsprozess Welche Möglichkeiten es gibt, diese Daten zu erhalten ist in Kapitel 6 beschrieben. 2.2.4.2 Analytische Ermittlung des Systemausfallverhaltens mit dem Boole´schen Modell Mithilfe des Boole´schen Modells, das in DIN 4008 genormt ist [VDI 4008/2], kann das Gesamtausfallverhalten des Systems aus dem Ausfallverhalten der Einzelkompo- nenten bzw. Bauteile berechnet werden. Der Strukturaufbau und der Zusammenhang zwischen den einzelnen Komponenten werden im Zuverlässigkeitsblockschaltbild dar- gestellt. Dieses muss dabei nicht identisch mit dem mechanischen Konstruktionsauf- bau sein. Im Zuverlässigkeitsblockschaltbild können Komponenten mehrfach einge- setzt werden. Dabei ist das System funktionsfähig, solange eine Verbindung zwischen dem Eingang E und dem Ausgang A des Schaubildes besteht. Prognose der zu erwarteten Zuverlässigkeit Wieder- verwen- dung Planung Entwurf Aus-arbeitungKonzeption Kunden- einsatz neue Daten Erfahrungswerte „alter“ Produkte Fertigung 2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik 23 Voraussetzung für die Anwendung des Boole´schen Modells sind folgende Annah- men:  Das System ist nicht reparierbar, d. h. der erste Komponentenausfall beendet die Systemlebensdauer. Daher kann bei reparierbaren Systemen nur bis zum ersten Komponentenausfall gerechnet werden.  Die Komponenten können nur die Zustände „funktionsfähig“ oder „ausgefal- len“ annehmen.  Die Komponenten sind voneinander unabhängig. D. h. der Ausfall einer Kom- ponente übt keinen Einfluss auf die anderen Komponenten aus. Seriensystem Bei einem Seriensystem sind alle Komponenten in Reihe angeordnet. Vor allem me- chanische Systeme besitzen eine Serienstruktur, da Redundanzelemente höhere Kosten verursachen. An Stelle einer Redundanz kann bei kritischen Bauteilen eine größere Dimensionierung erfolgen, um das Ausfallrisiko zu senken. In Bild 2.8 ist ein Serien- system für n Komponenten dargestellt. Sobald eine Komponente ausfällt, ist das Sys- tem nicht mehr funktionsfähig. Bild 2.8: Zuverlässigkeitsblockschaltbild bei einem Seriensystem Die Zuverlässigkeitsberechnung der Serienanordnung erfolgt nach der Gleichung: )t(R...)t(R)t(R)t(R n21S  bzw.    1i iS )t(R)t(R (2.18) Jede zusätzliche Komponente verringert die Zuverlässigkeit des Systems. Trotz hoher Zuverlässigkeit der einzelnen Komponenten kann somit die Gesamtzuverlässigkeit des Systems sehr niedrig sein. Parallelsystem Vor allem im Elektronikbereich werden redundante Komponenten im System einge- setzt. Diese sind parallel zueinander angeordnet. D. h. das System fällt erst dann aus, wenn alle Komponenten ausgefallen sind, Bild 2.9. Komponente 1 Komponente 2 Komponente n AE 24 2 Stand der Forschung und Technik Bild 2.9: Zuverlässigkeitsblockschaltbild bei einer Parallelstruktur Die Zuverlässigkeit des Parallelsystems errechnet sich mit der Formel:     1i iS n21S )t(R1)t(R .bzw))t(R1(...))t(R1())t(R1(1)t(R (2.19) mit dem Redundanzgrad n. Durch den Einsatz von redundanten Komponenten kann die Systemzuverlässigkeit erhöht werden. Eingegrenzt wird dies u. a. durch Kostenfaktoren, Gewichts- und Bau- raumbeschränkungen. Kombinierte Anordnungen Bei kombinierten Strukturen kann die Zuverlässigkeit des Systems mithilfe der Glei- chungen für Parallel- und Serienanordnung berechnet werden, Bild 2.10. Bild 2.10: Zuverlässigkeitsblockschaltbild bei der Kombination einer Serien- und Parallelstruktur Für dieses Beispiel ergibt sich eine Gesamtzuverlässigkeit von )].t(R)t(R)t(R))t(R[)t(R )]t(R1())t(R1(1[)t(R)t(R 32321 321S   (2.20) Bei komplexeren Systemen kann eine beliebige Systemstruktur mit der Methode der minimalen Erfolgspfade (Path Sets) oder der Methode der minimalen Schnittmengen (Cut Sets) ermittelt werden [Bei84]. Ausgangspunkt ist das Zuverlässigkeitsblock- Komponente 1 Komponente 2 Komponente n E A E A Komponente 3 Komponente 1 Komponente 2 2.2 Grundlagen der Zuverlässigkeitstechnik 25 schaltbild mit Anfang- und Endpunkt und seinen Komponenten, welche entweder den Zustand funktionsfähig oder ausgefallen einnehmen können:   ähig.funktionsf K Komponente falls 1, nausgefalle K Komponente falls 0, z i i i (2.21) Bei funktionsfähigen (ausgefallenen) Systemen gibt es mindestens einen Pfad (Schnitt) mit funktionsfähigen (ausgefallenen) Komponenten zwischen Anfangs- und Endpunkt, welche mit den Rechenregeln der Boole´schen Algebra [VDI 4008/7] verknüpft wer- den. Bei der Methode der minimalen Erfolgspfade werden alle möglichen Wege für funkti- onsfähige Komponenten durch das System ermittelt und durch Konjunktion (Und- Verknüpfung) miteinander verknüpft, ohne dass ein Weg als Teilmenge in einem an- deren enthalten ist (minimal). Für das Beispiel aus Bild 2.10 ergeben sich 2 Verbin- dungen V1, V2 mit den Komponenten K1, K2, K3, die untereinander in Reihe geschalten sind: }K,K{V 211  und }.K,K{V 312  (2.22) Das System ist dann funktionsfähig, wenn alle Komponenten einer Verbindung funk- tionsfähig sind (Parallelschaltung). Daraus ergibt sich folgende Strukturfunktion: ].zzzz[z)zz1)(zz1(1 323213121S  (2.23) Bei der Methode der minimalen Schnittmengen sind alle minimalen Schnitte, die den Ausfall des Systems bewirken, mittels einer Disjunktion (Oder-Verknüpfung) verbun- den. Das System in Bild 2.10 hat 2 Schnitte 21 T,T : }K{T 11  und }.K,K{T 322  (2.24) Wenn alle Komponenten eines Schnittes ausgefallen sind, ist das gesamte System mit der Strukturfunktion ]zzzz[z)]z1)(z1(1[)]z1(1[ 32321321S  (2.25) ausgefallen. Die daraus entstandenen Strukturfunktionen werden als konjunktive Normalform (Gleichung (2.23)) bzw. disjunktive Normalform (Gleichung (2.25)) bezeichnet und können zur Berechnung der Systemzuverlässigkeit verwendet werden [Gae85]. Durch die Ausmultiplikation der Strukturfunktionen und Anwendung der Boole´schen Algeb- ra ist erkennbar, dass beide Normalformen miteinander identisch sind. 26 2 Stand der Forschung und Technik Nach [Mey02] können die binären Zustände iz , die einer diskreten Null-Eins- Verteilung folgen, in eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsfunktion transformiert werden. Dabei muss lediglich iz mit der Überlebenswahrscheinlichkeit der Kompo- nente )t(Ri gleichgesetzt werden. Um von der Strukturfunktion auf Wahrscheinlichkeiten übergehen zu können, sollte die Strukturfunktion in der Orthogonalform vorliegen. Die dazu entwickelten Algo- rithmen sind bei [Hei02], [Koh87] und [Vah98] näher beschrieben. 2.3 Qualitätsbezogene Kosten eines Produktes Bereits in der Produktentwicklung werden die Grundlagen für die Kosten eines Pro- duktes gelegt. Nach [Pli06] werden im Produktentwicklungsprozess häufig nur die Herstellkosten oder die Selbstkosten mit betrachtet. Die Selbstkosten, die unter ande- rem auch die Herstellkosten beinhalten, können beispielsweise nach [Pli06] ermittelt werden und sind in die Kostenleistungsrechnung eines Unternehmens integriert, Bild 2.11. Aber nicht nur die Selbstkosten, die als Basis für die Ermittlung des Marktpreises dienen, sind von besonderer Bedeutung, sondern auch die Kosten, die durch die Quali- tät bzw. Nichtqualität eines Produktes bewirkt werden. Bild 2.11: Grundschema der Selbstkosten nach [Pli06] Durch die Einbindung von qualitätsbezogenen Kostenbetrachtungen in die Produkt- entwicklung kann die Kostenentwicklung der Garantie-, Ausschuss- und Nachbearbei- tungskosten beeinflusst werden. Somit können Kostenentwicklungen in diesem Be- reich, die einen entscheidenden Einfluss auf ein Unternehmen und seine Produkte ha- ben, abgeschätzt werden. Materialeinzelkosten Material- kosten Herstell- kosten Selbstkosten Materialgemeinkosten Fertigungslöhne Fertigungs- kosten Fertigungsgemeinkosten Sondereinzelkosten der Fertigung Verwaltungsgemeinkosten Vertriebskosten Vertriebs- kosten Sondereinzelkosten des Vertriebs 2.3 Qualitätsbezogene Kosten eines Produktes 27 Bei [Mas07] werden qualitätsbezogene Kosten definiert als „Kosten, die durch die Si- cherstellung zufrieden stellender Qualität und durch das Schaffen von Vertrauen, dass die Qualitätsanforderungen erfüllt werden, entstehen, sowie Verluste infolge Nichter- reichens zufriedenstellender Qualität“. Treten Qualitätsmängel im Kundeneinsatz auf, kann dies einen Image- bis zum Kundenverlust verursachen. Nach [Leo02] sind quali- tätsbezogene Kosten im Rahmen des Qualitätsmanagements entstehende Fehlerverhü- tungskosten, Prüfkosten und Fehlerkosten. Ursprünglich wurden Qualitätskosten erst ab der Fertigungsphase eines Produktes be- trachtet. Das klassische Qualitätskostenmodell, das sogenannte PAF-Schema (Prevention, Appraisal und Failure Costs), beinhaltet bis ca. 1980 vor allem die Feh- lerverhütungs-, Prüf- und Fehlerkosten [Fri94]. Diese Dreiteilung der Kosten ist auch in [DIN 55350-11] zu finden. Fehlerverhütungskosten entstehen durch präventive Maßnahmen zur Fehlervermeidung, z. B. Kosten für Qualitätsplanung, Audits und Schulungen. In den Prüfkosten sind Aufwendungen für Tests und Auswertungen ent- halten. Die Kategorie der Fehlerkosten wird in interne und externe Kosten unterteilt. Die internen Fehlerkosten entstehen z. B. durch Ausschuss, Nacharbeit und Wertmin- derung. Externen Fehlerkosten enthalten Aufwendungen für Rückrufaktionen, Kulanz und Garantie. Diese Kostenart wird vom Kunden bewusst wahrgenommen und kann zukünftige Kaufentscheidungen beeinflussen. Die Wechselwirkung zwischen den qualitativen Kosten und den Stückkosten ist in Bild 2.12 dargestellt. Problematisch an dem klassischen Qualitätskostenmodell ist das Auffinden des optimalen Qualitätsniveaus. Die Umsetzung eines 0 %-Fehleranteils ist nicht möglich, da Prüf- und Fehlerverhütungskosten unendlich ansteigen müssten, um die Fehlerkosten zu eliminieren. Das Kostenoptimum liegt bei dieser Betrachtungswei- se bei etwa 50 % Fehlerkosten und 50 % Fehlerverhütungs- und Prüfkosten [Hen03]. Bei dieser Betrachtungsweise ist das optimale Qualitätsniveau weit entfernt von einem Null-Fehler-Niveau. Ergänzend führt ein Fehleranteil von 50 % zu erheblichen Image- schäden und Kundenverlusten. Ein kritischer Punkt bei diesem Modell ist die Betrachtung der Prüfkostenkategorie. Diese können hier einerseits präventiv erfolgen, beispielsweise durch eine FMEA um Fehler zu vermeiden, andererseits können durch Prüfen der bereits produzierten Teile fehlerhafte Teile entdeckt werden. Dieser Nachteil wird durch das erweiterte Qualitätskostenmodell aufgehoben. Im überarbeiteten Modell werden die qualitätsbezogenen Kosten zweigeteilt. Sie werden nach [Mas88], [Han96] in Konformitäts- und Nichtkonformitätskosten untergliedert. 28 2 Stand der Forschung und Technik Bild 2.12: Klassisches Qualitätskostenmodell nach [Ses04] Die Konformitätskosten oder Kosten der Übereinstimmung beinhalten alle Maßnah- men, die präventiv zur Fehlervermeidung eingesetzt werden und somit keinen korrek- tiven Charakter haben. Sie setzen sich aus Fehlerverhütungskosten und aus einem Teil der Prüfkosten zusammen, die durch vorbeugende Maßnahmen entstehen. Es handelt sich dabei um notwendige bzw. geplante Kosten, die einen Beitrag zum Unterneh- menserfolg leisten. Sie werden nach [All98] bei der Preiskalkulation den Fertigungs- kosten zugerechnet. Meistens können die Konformitätskosten nicht direkt einem be- stimmten Projekt zugeordnet werden, sondern werden in der Kostenleistungsrechnung eines Unternehmens als Gemeinkosten abgerechnet [Ses04]. Die Prüfkosten werden durch den technischen Fortschritt quasi zu Fixkosten, da auto- matisierte Prüfprozesse im Fertigungsbereich eingesetzt werden können. Untersuchun- gen bei den Fehlerverhütungskosten von [She88] haben gezeigt, dass durch die Inves- tition in präventiven Qualitätsmaßnahmen (z. B. die Förderung eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses) die Kosten der Qualität gesunken sind. Die Nichtkonformitätskosten, auch Kosten der Abweichung genannt, entsprechen zu- sätzlichen Kosten, die bei nicht optimaler Ressourcennutzung entstehen. Diese Kos- tenkategorie beinhaltet Fehlerkosten und den Prüfkostenanteil, der durch korrektive Maßnahmen entsteht. Es handelt sich dabei um vermeidbare Kosten, die eine unge- plante Verschwendung von Ressourcen mit sich bringt. Die Garantiekosten entspre- chen in diesem Zusammenhang den Gewährleistungskosten des Herstellers durch ein fehlerhaftes Produkt [Eis08]. Im Folgenden wird in der Arbeit der Begriff „Garantie- kosten“ als Synonym für „Gewährleistungskosten“ verwendet. 100%-Fehleranteil 0%-Fehleranteil St üc kk os te n Perfektionierungs- bereich Verbesserungs- bereich Bereich des optimalen Qualitätsniveaus Qualitätskosten Prüf- und Fehlerverhütungskosten Fehlerkosten optimales Qualitätsniveau 2.3 Qualitätsbezogene Kosten eines Produktes 29 Doch auch diese Betrachtungsweise hat ihre Schwächen. Die Trennung zwischen Kos- ten für Qualitätsplanung und Kosten für Produktionsplanung fällt schwer. Einerseits können Kosten, welche durch eine FMEA oder durch eine Versuchsplanung entstehen, als Kosten für die Übereinstimmung betrachtet werden, während Kosten für eine Finite Elemente Simulation oder eine CAD-Zeichnung als Konstruktionskosten angesetzt werden [Zol01]. In Bild 2.13 sind die Zusammenhänge zwischen dem alten und neuen Kostenmodell dargestellt. Bild 2.13: Entwicklung des Modells für Qualitätskosten Da die Zuverlässigkeit ein Teil der Qualität ist, leiten sich die Zuverlässigkeitskosten von den qualitativen Kosten ab und stellen einen Teil derer dar. Sie werden in der Lite- ratur überwiegend noch nach dem PAF-Schema eingeteilt. Nach [Bru92] und [Har96] erfolgt eine Einteilung der Zuverlässigkeitskosten in vorbeugende Kosten, Prüfkosten, interne und externe Ausfallkosten, Tabelle 2.6. Doch was kostet jetzt die Qualität eines Produktes? Diese Frage kann nach [Gei08] nicht beantwortet werden, da es unmöglich ist den planmäßig qualitätsbezogenen Kos- tenanteil bei Tätigkeiten zu isolieren und zu erfassen, [Mas93], [DIN 55350-11], [DIN TB 05]. Nach [Zol01] muss neben der Kostenleistungsrechnung, die durch eine starre Struktur gekennzeichnet ist und sich sehr eng an den Fertigungsprozess anlehnt, eine weitere prozessbezogene Auswertung vorgenommen werden. Q ua lit ät sk os te nm od el l Fehlerverhütungs- kosten FehlerkostenPrüfkosten Nacharbeits- kosten Garantie- kosten Ausschuss- kosten Nichtkonformitätskosten Kosten der Abweichung Konformitätskosten Kosten der Übereinstimmung geplant ungeplant kl as si sc h er w ei te rt 30 2 Stand der Forschung und Technik Tabelle 2.6: Zuverlässigkeitskosten im Produktlebenszyklus Vorbeugende Zuverlässigkeitskosten Zuverlässigkeits- prüfkosten Interne Ausfallkosten Externe Ausfallkosten  Design for Reliability  FMEA, FTA  Konstruktionsüberprü- fungen  Entwicklung von Stan- dards und Richtlinien  Lebensdauertests  Ausfalldatener- fassung und -analyse  Missbrauchstests  Verluste durch Zu- verlässigkeitstests und -vorbehandlung  Neukonstruktion aufgrund Zuverläs- sigkeitsmängel (nach Tests)  Kosten für Unzu- verlässigkeit wäh- rend Garantie  Ersatzbevorratungs- kosten  Kosten von Ausfall- analysen Konstruktion Fertigung Prüfung Kundeneinsatz Wichtig ist es bereits in der frühen Entwicklungsphase eines Projektes auf die Kosten zu achten. Immer mehr an Bedeutung gewinnen die Lebenszykluskosten sowohl für den Hersteller als auch den Käufer eines Produktes. Diese setzen sich nach [Bru92] zusammen aus den Produktkosten und den Haltungskosten, die auch die Ausfallkosten beinhalten, Tabelle 2.7. Tabelle 2.7: Zusammensetzung der Lebenszykluskosten Lebenszykluskosten Produktkosten: Haltungskosten:  Entwicklungskosten  Herstellkosten  Installationskosten  Garantiekosten  Betriebskosten  Instandhaltungskosten  Reparaturkosten  Ausfallkosten  Abbaukosten (Recycling) 3 Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz In diesem Kapitel wird der Einsatz von semantischen Netzen im Bereich der Wissens- repräsentation und das Aktive Semantische Konstruktionsnetz (ASK) vorgestellt, das auf Basis eines semantischen Netzes die Modellierung des Konstruktionsprozesses unterstützt. Die Elemente des Konstruktionssystems werden erläutert und anhand eines Beispiels wird die Vorgehensweise des Konstrukteurs näher aufgezeigt. 3.1 Das semantische Netz zur Wissensrepräsentation Semantische Netze stammen ursprünglich aus dem Bereich der Kognitionspsychologie (Denkpsychologie) und wurden dort erstmals 1972 eingesetzt, um das vernetzte Den- ken und Handeln von Menschen darzustellen [Lin72], [Dör94]. Das zu betrachtende System bzw. der zu untersuchende Wissensbereich wird als ein Netzwerk aus Kanten und Knoten abgebildet. Bedeutende Elemente des Netzes sind die Knoten, die ver- schiedene Informationen enthalten können. Die Knoten, auch Objekte genannt, können sowohl physische Gegenstände sein, die gesehen oder berührt werden können, als auch gedankliche Elemente, wie z. B. Aktionen, Ereignisse oder abstrakte Einheiten. Die Objekte repräsentieren beispielsweise bei technischen Systemen Anforderungen, Bau- teile, Bearbeiter usw. Die Kanten sind gerichtet und bilden die semantischen Bezie- hungen (Relationen), welche die Objekte miteinander verbinden, wie z. B. „sitzt auf“, „axial in“ oder „verschraubt“. Durch die ständige Erweiterung mit zusätzlichen Objek- ten und deren Relationen entsteht der Lernprozess. Nach [Dör94] sind künstliche Sys- teme, die solche semantischen Netze simulieren, zu bestimmten „Intelligenzleistun- gen“ imstande. Semantische Netzwerke sind somit nicht nur als hypothetisches Abbild der menschlichen Gedächtnisstruktur interessant, sondern auch technisch relevant. In- formationsspeicher können in Form von semantischen Netzwerken angeordnet wer- den, um so einen bequemen Zugriff auf gespeicherte Informationen zu erhalten. Die Anwendung von semantischen Netzen ist somit eine Möglichkeit zur Wissensreprä- sentation. Als Beispiel für ein semantisches Netz aus dem technischen Bereich ist eine elektro- mechanische Sitzlehnenverstellung in Bild 3.1 dargestellt. 32 3 Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz Bild 3.1: Semantisches Netz einer Sitzlehnenverstellung [Kop98] Bei aktiven semantischen Netzen werden Abhängigkeiten und Ursachen-Wirkungs- Ketten im Netz mit berücksichtigt. Änderungen an einer Stelle im Netz werden auto- matisch durch das Netz weiter geleitet und können z. B. vorbestimmte Aktionen auslö- sen (beispielsweise kann ein Werkstoffwechsel eine Veränderung der Zuverlässigkeit der Komponente bewirken). Durch den Einsatz von semantischen Netzen im IT-Bereich können vorhandene In- formationen an alle beteiligten Personen präsentiert, aufbereitet und weitergegeben werden. Dies wird erforderlich durch die zunehmende Komplexität und die steigenden Anforderungen an technische Produkte, um eine optimierte Planung, Steuerung und Kontrolle des Entwicklungsprozesses durchführen zu können. Die Kooperation zwi- schen verschiedenen Bereichen wird dadurch verbessert, was ein entscheidendes Krite- rium für eine erfolgreiche Produktentwicklung ist. Der Mehrwert an Wissen wird den Nutzern transparent gemacht und der Wissensaustausch zwischen Mitarbeitern wird gesteigert. Durch die Einbindung von Wissen in das Netz werden Informationsverluste reduziert. Das Wissen aus dem semantischen Netz dient als Entscheidungsgrundlage und Zusammenhänge sind leichter nachvollziehbar. Schwachstellen können aufgezeigt werden und auch Vorschläge zu einer Problemlösung sind möglich. Die Anwender werden bei Routineentscheidungen entlastet und bei komplexen Ent- scheidungssituationen unterstützt. Insgesamt betrachtet führt dies zu einer Qualitäts- steigerung des betrachteten Systems. befestigt an sitzt auf Lehnenpolster Sitzlehne Hohlrad Lehne Exzenterwelle Rad Ritzel Welle Schneckenrad Schnecke E-Motor Lehnenverstellung Planet Sitzschale Sitzpolster Sitzschale Sitzlängsverstellung Sitzhöhenverstellung sitzt auf sitzt auf sitzt auf sitzt auf befestigt an treibt an treibt an besteht aus treibt an 3.2 Der Aufbau des Aktiven Semantischen Konstruktionsnetzes 33 Beim Einsatz von semantischen Netzen besteht die Gefahr eines schleichenden Ver- lusts von Fachkenntnissen und Erfahrungswissen dadurch, dass den Anwendern Ent- scheidungen zum Teil abgenommen werden bzw. die komplexen Zusammenhänge nicht mehr so offensichtlich sind und sich die Nutzer auf das System stützen. Von be- sonderer Bedeutung ist die Bereitstellung der entsprechenden Kenntnisse, um die Wis- sensbasis regelmäßig zu pflegen. Wichtig ist auch die Korrektur von Fehlern im se- mantischen Netz bzw. den hinterlegten Datenbanken, da sonst der Prozess negativ be- einflusst wird. 3.2 Der Aufbau des Aktiven Semantischen Konstruktionsnetzes Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz wurde im Rahmen des Sonderforschungs- bereiches 374 „Entwicklung und Erprobung innovativer Produkte - Rapid Prototyping“ am Institut für Maschinenelemente entwickelt. Die Entwicklung des ASK und seine Funktionalitäten werden in [Kop98], [Mar98] und [Ber07] ausführlich beschrieben. An dieser Stelle erfolgt daher nur ein kurzer Überblick. Ausgangspunkt ist das Aktive Semantische Netz (ASN), das alle im Produktentwick- lungsprozess anfallenden Informationen speichert und zur Wiederverwendung bereit- stellt [Gao98]. Aufgaben des ASN sind die Synchronisierung der parallel laufenden Entwicklungsprozesse, die Wiederherstellung von Konsistenz bei Produktdatenände- rungen, die Erfassung von verfeinertem und ergänztem Wissen sowie die Unterstüt- zung paralleler Bearbeitung an dezentralen Orten. Die aktive Komponente des Netzes überwacht die Netzelemente und passt diese unter Einhaltung von vorgegebenen Randbedingungen automatisch an oder informiert gegebenenfalls den zuständigen Verantwortlichen [Eck00]. Innerhalb des Sonderforschungsbereichs bildet das ASN eine prozess- und bereichsübergreifende Wissensbasis. Für den Konstruktionsprozess wurde das ASN angepasst und als „Aktives Semantisches Konstruktionsnetz“ weiter ausgebaut, um alle im Konstruktionsprozess anfallenden Daten und Informationen nach [VDI 2221] und [VDI 2222/1] erfassen zu können. Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz ist ein rechnergestütztes Modellierungs- tool, das den Entwicklungsverlauf einer Konstruktion begleitet und unterstützt. Durch die semantische Verknüpfung von Bauteil-, Funktions- und Informationsdaten werden unterschiedliche Blickwinkel aufgezeigt und zusammengeführt, um eine zulässige Lö- sung zu erreichen. Sämtliche Informationen des Konstruktionsprozesses werden im ASK objektorientiert abgebildet und über die Wechselwirkungen verarbeitet. Dazu stehen verschiedene Ob- jekte und Beziehungen zur Verfügung, die im Kapitel 3.3 näher erläutert werden. Für die Berechnung der Konstruktion wird mit Constraints und Objektparametern, die in 34 3 Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz Intervallen oder diskreten Werten angegeben sind, ein phasen- und bauteilübergreifen- des Auslegungsmodell aufgestellt. Als Constraint wird hier eine mathematische Glei- chung bzw. Ungleichung verstanden, deren Parameter sowohl diskrete Werte als auch Wertemengen beinhalten. Durch die Optimierung der Konstruktion werden die Para- meter der Wertemengen kleiner, bis nur noch diskrete Werte übrig bleiben. Die Visualisierung der Geometrieparameter erfolgt mit dem 3D-CAD-System Pro/Engineer, das mit dem ASK verbunden wurde. Über die Schnittstelle und Eingrif- fe in den Programmcode des CAD-Systems ist es durch farbliche Unterschiede mög- lich, die Ober- und Untergrenzen der Konstruktion darzustellen. Dies vereinfacht die Überprüfung der Geometrie und Kinematik. Über den bidirektionalen Datenaustausch kann der Konstrukteur auch CAD-Daten in das ASK einbinden. Die Funktionalitäten des CAD-Systems ermöglichen u. a. eine Anbindung an Finite-Elemente- Berechnungen. In einer Bibliothek sind bereits konstruierte Bauteile abgelegt, die über eine Suchfunktion in das Konstruktionssystem integrierbar sind. Ein Anwenderteam kann im ASK parallel an verschiedenen Bereichen – nach Verant- wortlichkeiten unterteilt – arbeiten. Durch die aktive Komponente des Systems wird bei Änderungen die Konstruktion durch die Verknüpfungen auf Konsistenz überprüft. Bei Unvereinbarkeiten mit anderen Verantwortlichkeitsbereichen wird dort der zu- ständige Nutzer informiert. Die Modellierung von komplexen Konstruktionen und deren Lösungsvarianten werden somit durch das ASK unterstützt. Die Softwareoberfläche des Aktiven Semantischen Konstruktionsnetzes wurde mit der C++-Klassenbibliothek ILOG Views erstellt. Sie besteht aus einer Menüleiste und ei- nem Arbeitsraum. Auf der rechten Seite des Arbeitsraums sind die Schaltflächen für die Beziehungen und Objekte angeordnet, Bild 3.2. Über die Menüleiste können auf Funktionen wie Laden, Speichern, Berechnungen, Propagationen, Bauteilbibliotheken und Verknüpfung zur CAD-Software zugegriffen werden. Zum Aufbau des Netzes wählt der Anwender über die Menüleiste, aus den Schaltflä- chen oder aus der Bibliothek des Konstruktionssystems ein Objekt aus und legt dies an einer beliebigen Stelle im Arbeitsraum ab. Je nach Objekttyp werden Vorgaben oder Informationen durch den Anwender hinzugefügt, die jederzeit modifizierbar sind. Zwischen zwei Objekten können anschließend die erforderlichen Beziehungen aufge- baut werden. Die Auslegungsberechnung des Konstruktionsnetzes mit Constraints und Intervallen wurde mit der C++-Klassenbibliothek ILOG Solver umgesetzt. Die Spei- cherung sämtlicher Daten erfolgt in der Datenbank Ingres [Kop98]. 3.3 Die Elemente des Konstruktionsnetzes 35 Bild 3.2: Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz Durch die Erweiterung des ASK um Kreativitätstechniken, wie beispielsweise Brain- storming, werden die Konstrukteure bei der Suche nach geeigneten Lösungen durch eine gemeinsame Kommunikationsoberfläche unterstützt [Lam09]. 3.3 Die Elemente des Konstruktionsnetzes Der Aufbau des Konstruktionsnetzes im ASK erfolgt mithilfe von verschiedenen Ob- jekten und Beziehungen. Die Charakteristika der einzelnen Elemente werden in den folgenden Abschnitten erläutert. 3.3.1 Objekte Dem Konstrukteur stehen zur Modellierung des Aktiven Semantischen Konstruktions- netzes verschiedene Objekttypen zur Verfügung. Während des Konstruktionsprozesses werden die Objekte, durch Icons dargestellt, im Arbeitsraum erzeugt, Bild 3.3. Folgende Objekte stehen im ASK zur Verfügung:  Anforderungsobjekte zur Definition und Speicherung von Anforderungen. Sie enthalten die projektspezifische Anforderungsliste mit den sowohl technischen als auch zuverlässigkeitstechnischen Daten und organisatorische Projektanga- ben. 36 3 Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz Bild 3.3: Objekte im ASK  Baugruppenobjekte zur Zusammenfassung von Konstruktionselementen. Ver- schiedene Bauteile wie z. B. „Rad“ und „Ritzel“ werden zu einer Baugruppe „Stirnradgetriebe“ zusammengefasst. Dies ermöglicht den Aufbau von Hierar- chien bzw. Subnetze im ASK.  Bearbeiterobjekte zur Zuweisung der Verantwortlichkeitsbereiche innerhalb des Projekts. Sie enthalten die Kontaktdaten der zuständigen Mitarbeiter.  Dokumentationsobjekte zur Erfassung von Entwicklungsentscheidungen und -schritten. Lösungsideen und Erkenntnisfortschritte werden zu den einzelnen Konstruktionsobjekten in Form von Texten, Skizzen und Berechnungsschritten dokumentiert.  Funktionsobjekte zum Aufbau von Funktionsstrukturen. Je nach Aufgabenstel- lung können unter Einsatz von Funktionsobjekten beliebige Funktionen, wie z. B. „Kraft leiten“ zur Strukturierung und Lösungsfindung dargestellt werden.  Konstruktionsobjekte zur Festlegung von Konstruktionselementen. Die Objekte repräsentieren ein Konstruktionselement und enthalten alle relevanten Parame- ter und Constraints.  Verbindungsobjekte zum Erstellen von Beziehungen zwischen den Konstrukti- onsobjekten. Die Verknüpfung der Objektparameter ermöglicht den modularen Aufbau des Konstruktionsnetzes. Im weiteren Verlauf der Arbeit sind bei der Nennung von Konstruktionsobjekten auch Baugruppenobjekte gemeint, die aus Konstruktionsobjekten aufgebaut sind. Anforderungsobjekt StirnradG Baugruppenobjekt Bearbeiterobjekt Dokumentationsobjekt wandeln Funktionsobjekt Konstruktionsobjekt Verbindungsobjekt Welle Rzepka 3.3 Die Elemente des Konstruktionsnetzes 37 3.3.2 Beziehungen Abhängigkeiten und Wechselwirkungen der Objekte miteinander werden durch Bezie- hungen mit unterschiedlichen Linienarten dargestellt, Bild 3.4. Bild 3.4: Beziehungen im ASK Folgende Beziehungen werden im ASK eingesetzt:  Anordnungsbeziehungen zur Definition von beliebigen Beziehungen zwischen den Objekten, z. B. topologischer Zusammenbau wie Rad „sitzt auf“ Welle. Der Konstrukteur kann die entsprechende semantische Bedeutung der Beziehung bei deren Erstellung zuweisen.  Forderungsbeziehungen zur Zuweisung von Anforderungen. Sie zeigen Abhän- gigkeit zwischen Konstruktions- bzw. Baugruppenobjekten und Anforderungen auf.  Funktionsbeziehungen zum Aufbau von Funktionsstrukturen. Sie benennen die Wirkungsweise zweier Funktionen zueinander.  Organisationsbeziehungen zur Zuweisung organisatorischer Einflüsse. Sie wei- sen den Objekten den verantwortlichen Bearbeiter bzw. ein Dokumentationsob- jekt zu.  Propagationsbeziehungen zur Definition von ungerichteten Wechselwirkungen zwischen Konstruktions- und Verbindungsobjekten. Sie bilden die Grundlage für eine bauteilübergreifende Auslegung und die verknüpften Parameter werden als Beschriftung angezeigt.  Realisierungsbeziehungen als Bezug zwischen Funktions- und Konstruktions- objekt. Sie zeigen die Umsetzung zwischen den ermittelten Funktionen und dem Konstruktionsobjekt auf.  Strukturierungsbeziehungen zum Aufbau hierarchischer Zusammenhänge. Sie gliedern ein Produkt in einzelne Systeme und Subsysteme bis zu den einzelnen Konstruktionsobjekten. Strukturierung Anordnung sitzt auf Organisation Forderung Funktion Energie Realisierung Propagation T, n 38 3 Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz In Bild 3.5 ist ein Überblick über die möglichen Kombinationen von Objekten und Beziehungen dargestellt. In kursiver Schrift sind die Bezeichnungen der Objekte bzw. Beziehungen mit Ausnahme der Konstruktionsobjekte dargestellt. Bild 3.5: Kombination Objekte - Beziehungen 3.4 Anwendung des Aktiven Semantischen Konstruktionsnetzes Im Folgenden wird der Konstruktionsprozess im ASK schrittweise am Beispiel einer elektromechanischen Sitzlehnenverstellung eines Fahrzeugsitzes aufgezeigt, Bild 3.6. Die angewendete Reihenfolge ist nicht zwingend vorgegeben. Schritt 1: Im Anforderungsobjekt werden die ermittelten Anforderungen abgelegt. Diese können sowohl qualitativ als auch quantitativ sein, z. B. geräuscharmer Lauf und Verstellbereich der Lehne. Neben organisatorischen Vorgaben wie Kosten können auch Randbedingungen wie die Verwendung der Autobatterie als Energielieferant und der Einsatz eines Taumelgetriebes als Verstellkinematik der Lehne als Forderung vor- gegeben werden. Das Setzen der Anforderung zu den Objekten erfolgt mit der Forde- rungsbeziehung. Schritt 2: Die Aufgabenstellung wird vom Konstrukteur in Funktionen aufgeteilt und mit den Funktionsbeziehungen zu einer Funktionsstruktur zusammengestellt. Daraus entwickelt der Anwender verschiedene Lösungsprinzipien, die durch Texte und Skiz- zen dokumentiert werden. wandeln FunktionFunktion bereitstellen Energie Funktion wandeln Funktion Welle Realisierung Anordnung sitzt auf WelleSchn.Rad Organisation Dokumentation Welle WelleAnforderung Forderung T1, n1TR, nR SchneckenG StirnradG Propagation mit Verbindungsobj. Welle Rzepka Bearbeiter Organisation SchneckenG Welle Strukturierung 3.4 Anwendung des Aktiven Semantischen Konstruktionsnetzes 39 Bild 3.6: Konstruktion einer elektromechanischen Sitzlehnenverstellung [Mar98] Schritt 3: Durch die Konkretisierung der Lösungsvarianten wird ein Lösungskonzept weiter verfolgt. Bei der elektromechanischen Sitzlehnenverstellung erfolgt die Umset- zung der Funktionen mit einem Gleichstrommotor, einem Schnecken- und Stirnradge- triebe. Die Verbindung zwischen den Funktionen und der umgesetzten Konstruktion wird durch die Realisierungsbeziehung aufgebaut. Schritt 4: Sowohl die Dokumentationsobjekte, welche den Entwicklungsprozess fest- halten, als auch die verantwortlichen Bearbeiter werden den Konstruktionsobjekten mit Organisationsbeziehungen zugewiesen. Schritt 5: Die relevanten Parameter werden in den Konstruktionsobjekten determiniert und durch Hinzufügen von Verbindungsobjekten und Propagationsbeziehungen wird das Auslegungsmodell erzeugt. Die Parameter können auch innerhalb eines Intervalls festgelegt werden. Schritt 6: Baugruppen werden in weitere Subsysteme bzw. Konstruktionselemente mit der Strukturierungsbeziehung untergliedert. Mit der Anordnungsbeziehung werden die Zusammenhänge der Bauteile untereinander verdeutlicht. Im letzten Schritt wird die Konstruktion der elektromechanischen Sitzverstellung in die Gesamtkonstruktion der Sitzlehne durch Strukturierungsbeziehungen eingebunden. Je weiter der Konstruktionsprozess fortschreitet, umso feiner und detaillierter sind die vorgegebenen Intervalle. 40 3 Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz Das ASK ermöglicht die gleichzeitige Zusammenarbeit von mehreren Konstrukteuren. Die Daten werden über eine Weiterleitungsfunktion abgeglichen, so dass jeder auf dem gleichen Kenntnisstand ist. Während des Konstruktionsprozesses darf die Sicherstellung der Systemzuverlässig- keit nicht vernachlässigt werden, da sie einen entscheiden Beitrag zum Erfolg des Pro- jektes liefert. Die Konzeption eines Zuverlässigkeitsinformationssystems erfolgt im nächsten Kapitel. 3.5 Zusammenfassung Der Einsatz des Aktiven Semantischen Konstruktionsnetzes bietet für die Anwender viele Vorteile. Während des Konstruktionsprozesses werden unterschiedliche Soft- waretools für spezielle Aufgaben eingesetzt. Diese sind häufig nicht miteinander ver- knüpft und so kommt es zu Informationsverlust, Fehlern und Mehrfacharbeit, da Än- derungen nicht durchgängig durchgeführt werden. Einzellösungen sind zum Lösen einer bestimmten Aufgabe zwar meist leistungsfähiger, doch dafür ist der Datenimport bzw. -export zu anderen Tools oft nur eingeschränkt möglich. Im ASK werden statische Daten und dynamisches Wissen gespeichert und zur Wie- derverwendung in den unterschiedlichsten Bereichen wie z. B. CAD, Berechnung oder Simulation bereitgestellt. Durch das Erstellen von Verknüpfungen werden Abhängig- keiten innerhalb eines Projektes transparent und bei Modifikationen kann so die Ursa- che-Wirkungskette verfolgt werden. Dies vermeidet eine Inkonsistenz bei Datenände- rungen. Der Einsatz von Wertebereichen und Intervallen mit Visualisierung des 3D- Modells ermöglichen dem Nutzer einen größeren Handlungs- und Entscheidungsspiel- raum als herkömmliche Tools bieten, die mit konkreten Parametern arbeiten. Die Anwender des ASK werden sowohl bei kreativen als auch routinemäßigen Tätig- keiten unterstützt und können in der gewohnten Arbeitsumgebung z. B. der CAD- Software arbeiten und dennoch die Vorzüge des semantischen Netzes nutzen. 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinforma- tionssystem Die Integration von Zuverlässigkeitsbetrachtungen technischer Produkte in den Pro- duktentwicklungsprozess hat in der heutigen Zeit eine immer größere Bedeutung. Je früher Schwachstellen erkannt werden, umso kürzer werden die Entwicklungszeiten und umso niedriger sind die Kosten für Nachbesserungen bzw. Rückrufaktionen, die auch zu einem Imageverlust des Unternehmens führen können. Nach der Rule of Ten [Ber04] verzehnfachen sich die Fehlerkosten in jeder weiteren Entwicklungsstufe. D. h. es ist sehr viel günstiger potenzielle Fehler zu vermeiden als entstandene Fehler zu beheben. Daher ist die Betrachtung von zuverlässigkeitstechnischen Aspekten be- reits in den Anfangsphasen erforderlich. Um den komplexen Entwicklungsprozess ganzheitlich betrachten zu können, ist eine integrierte Rechnerunterstützung notwen- dig, die durch ein semantisches Netz unterstützt wird. In diesem Kapitel wird der Aufbau des Aktiven Semantischen Zuver- lässigkeitsinformationssystems (ASZI) mit seinen Elementen beschrieben. Anhand der Vorgehensweise im Entwicklungsprozess wird der Einsatz des ASZI zur Durchfüh- rung einer Zuverlässigkeitsanalyse dargelegt. 4.1 Aufbau des Aktiven Semantischen Zuverlässigkeitsinforma- tionssystems Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem soll den Anwender bei der Zuverlässigkeitsanalyse während des gesamten Entwicklungsprozesses unterstüt- zen. Das bereits im Rahmen des DFG Schwerpunktprogramms „Innovative rechnerun- terstützte Konstruktionsprozesse“ entwickelte Softwaretool Kosima [Rup02] wurde in das semantische Netz integriert und erweitert. Die programmiertechnische Umsetzung erfolgt unter Verwendung von MS Visual C++. Die Anforderungen, die an das ASZI gestellt werden, sind im Folgenden zusammenge- fasst: 1. Anbindung an das ASK:  Modellierung der erforderlichen Objekte und Beziehungen. 42 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem 2. Entwicklungsbegleitende Zuverlässigkeitsanalyse:  Einfügen von Zuverlässigkeitsanforderungen und Aufteilung auf die Objekte.  Grafischer Editor für die Modellierung der Zuverlässigkeitsstruktur.  Klassifizierung der Komponenten nach zuverlässigkeitstechnischen Aspekten.  Integration von komponentenspezifischen Lebensdauerverteilungen.  Analytische Bewertung des Systemausfallverhaltens.  Optimierung der Systemzuverlässigkeit durch Identifikation von Schwachstel- len in Abhängigkeit von der Systemstruktur.  Soll-Ist-Vergleich zwischen geforderter und erreichter Zuverlässigkeitsanforde- rung. 3. Entwicklungsbegleitende Analyse von ungeplanten Fehlerkosten:  Wirtschaftlichkeit von FMEA-Maßnahmen in Bezug auf die Fehlerkosten.  Analyse der Fehlerkosten unter Berücksichtigung des strukturellen und proba- bilistischen Einflusses.  Analyse der Fehlerkosten durch Simulation des Ausfallverhaltens mithilfe des Monte-Carlo-Verfahrens. Die Integration des ASZI in die Konstruktionsebene würde durch zusätzliche Struktu- ren das Konstruktionsnetz überladen. Die bereits vorhandenen Konstruktions- bzw. Baugruppenobjekte müssten in diesem Fall für die Zuverlässigkeitsbetrachtungen um zusätzliche Parameter bzw. Variablen erweitert werden, womit die Übersichtlichkeit innerhalb der Objekte eingeschränkt werden würde. Da in vielen Unternehmen die Konstruktions- und Zuverlässigkeitsaufgaben von verschiedenen Abteilungen durch- geführt werden, ist eine Trennung der beiden Netze durch verschiedene Betrachterebenen sehr sinnvoll. Bei der Entwicklung des ASZI ist es zweckmäßig das Netz als neue, selbstständige Ebene aufzubauen, das durch eine bi-direktionale Ver- bindung mit dem ASK kommuniziert, Bild 4.1. Dadurch ist ein durchgängiger Infor- mationsfluss mit einer einheitlichen Datengrundlage gewährleistet. Das ASZI unterstützt die Modellierung einer Zuverlässigkeitssystemstruktur, die sich aus Objekten und Beziehungen zusammensetzt. Dies wird im Arbeitsraum des ASZI, dem Systemeditor, realisiert. Hier können die Konstruktionselemente aus dem ASK und bei Bedarf auch weitere Elemente integriert und durch Beziehungen miteinander verbunden werden, Bild 4.2. 4.2 Elemente im ASZI 43 Bild 4.1: Verbindung ASK - ASZI Bild 4.2: Arbeitsraum des ASZI-Systemeditors Die im Zuverlässigkeitsinformationssystem eingebundenen Methoden ermöglichen die Identifizierung von kritischen Systemelementen und die Ermittlung der Systemzuver- lässigkeit. 4.2 Elemente im ASZI Als Elemente des ASZI stehen Objekte und Beziehungen zur Verfügung, Bild 4.3. Der Aufbau des Zuverlässigkeitsnetzes erfolgt unter Berücksichtigung aller Objekte und Hierarchien aus dem ASK. 44 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Bild 4.3: Objekte und Beziehungen zum Aufbau des ASZI Objekte Die Objekte werden in Baugruppen- und Zuverlässigkeitsobjekte unterteilt und bein- halten das Zuverlässigkeitswissen, Bild 4.3:  Baugruppenobjekte fassen Zuverlässigkeitselemente zusammen. Sie werden aus dem ASK in das ASZI übernommen. Mit ihnen werden Bauteile wie z. B. "Ge- häuse", „Stange“, „Lamelle“ und „Düse“ zur Baugruppe „Luftdüse“ zusam- mengeführt. Dadurch werden Hierarchien bzw. Subnetze im Zuverlässigkeits- netz aufgebaut.  Zuverlässigkeitsobjekte definieren Zuverlässigkeitselemente. Die Konstruk- tionsobjekte werden aus dem ASK als Grundlage in das Zuverlässigkeitsnetz übernommen und dort als Zuverlässigkeitsobjekte bezeichnet. Sie enthalten im neuen Netz Zuverlässigkeitsinformationen, z. B. Ausfallrate, Lebensdauerver- teilung usw. Beziehungen Die Beziehungen verbinden die Objekte miteinander und bilden die Zuverlässigkeits- struktur ab. Im ASZI ist nur eine Beziehungsart erforderlich, um Objekte miteinander zu verbinden, Bild 4.3:  Anordnungsbeziehungen definieren die Anordnung der Zuverlässigkeitsobjekte untereinander. Sie dienen dazu, ein Zuverlässigkeitsblockschaltbild aufzubauen. Der Einsatz der Objekte und der Anordnungsbeziehung wird in den folgenden Absät- zen näher erläutert. 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI In der Produktentwicklung orientieren sich auch die Zuverlässigkeitsbetrachtungen und -methoden an den Produktentwicklungsphasen. Die allgemeine Vorgehensweise zur entwicklungsbegleitenden Zuverlässigkeitsermittlung ist in Bild 4.4 dargestellt. Anordnung Baugruppenobjekt Zuverlässigkeitsobjekt Luftdüse Lamellen 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 45 Bild 4.4: Ablauf der Zuverlässigkeitsanalyse in Anlehnung an [Rze03] Zuerst wird das System definiert und gegenüber seiner Umwelt abgegrenzt. Aus der Systemanalyse ergibt sich eine Zuverlässigkeitsstruktur, die als Grundlage für die wei- teren Analysen dient. Die Zuverlässigkeitsmethoden der qualitativen Analyse ermögli- chen dem Anwender kritische Systemelemente zu identifizieren. Kritische, vor allem nicht berechenbare Systemelemente müssen durch qualitative Methoden bewertet wer- den, z. B. durch eine FMEA. Das Ausfallverhalten des Systems wird in der quantitati- ven Analyse untersucht. Dabei werden die Elemente hervorgehoben, die das Gesamt- system besonders negativ beeinflussen. Nach der Analyse kann Handlungsbedarf be- züglich einer Systemoptimierung bestehen. In diesem Fall wird der Prozess solange wiederholt, bis die gewünschten Anforderungen erreicht sind. Der modifizierte Ablauf der Zuverlässigkeitsanalyse im ASZI, der dieser Arbeit zu- grunde liegt, ist in Bild 4.5 dargestellt. Die entwicklungsbegleitenden Betrachtungen erfolgen hierbei über die Planungs-, Konzeptions-, Entwurfs- und Ausarbeitungsphase. System- analyse Zuverlässigkeits- blockschaltbild Qualitative Analyse Kritische Systemelemente Quantitative Analyse Systemdefinition System-Ausfallverhalten (Prognose) qualitativ quantitativ Optimierung Handlungsbedarf t F(t) Systemelemente 46 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Bild 4.5: Ablaufdiagramm der Zuverlässigkeitsanalyse im ASZI Die im Folgenden beschriebene Vorgehensweise ist nur eine Empfehlung. Die sequen- ziell dargestellten Arbeitsschritte können an die jeweilige Situation durch Änderung der Reihenfolge oder durch Überspringen flexibel angepasst werden. Mit Fortschreiten der Entwicklungsstufen wird das Zuverlässigkeitsziel immer detaillierter aufgeschlüs- selt. Es können mehrere Iterationsschritte notwendig sein, um die gesetzten Anforde- rungen zu erreichen. 4.3.1 Planungsphase: Zuverlässigkeitsanforderungen Im ersten Arbeitsschritt des Produktentwicklungsprozesses wird die zu bearbeitende Aufgabe genau geklärt und geplant. Dies beinhaltet für den Konstrukteur eine genaue Definition der Aufgabenstellung und gegebenenfalls eine Abgrenzung zum Gesamt- system, um ein übersichtliches System zu erhalten. Dies entspricht bereits dem ersten Teil der Systemanalyse im Zuverlässigkeitsbereich. Zuverlässigkeitsan- forderungen festlegen Aufbau Zuverlässig- keitsstruktur Klassifizierung der Objekte nach zuverlässigkeits- technischen Aspekten Berechnung der Systemzuverlässigkeit Integration von Lebensdauerverteilungen in Objekte Soll-Ist-Vergleich Optimierung der Systemzuverlässigkeit mit Importanzen Übertragung der Strukturen in FMEA-Tool Einbindung der Objekte aus ASK Aufteilung der Zuverlässig- keitsanforderungen En tw ur f / A us ar be itu ng Pl an un g K on ze pt io n 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 47 Bereits in der Planungsphase müssen die Ziele hinsichtlich der Zuverlässigkeitsanfor- derungen für den Einsatz beim Kunden festgelegt werden. Diese Angaben werden im Lasten- und Pflichtenheft festgehalten. Nach DIN 69905 [DIN 69905-5] ist das Pflich- tenheft eine vom Auftragnehmer erarbeitete Realisierungsvorschrift aufgrund der Um- setzung des vom Auftraggeber vorgegebenen Lastenhefts. In dieser Arbeit wird im Folgenden zur Vereinheitlichung von der Anforderungsliste gesprochen. Nach [DIN 69905-5] entsprechen Anforderungen einer Beschaffenheit, Fähigkeit oder Leis- tung, die ein Produkt erfüllen muss, um einen Vertrag, eine Norm, eine Spezifikation oder andere, formell vorgegebene Dokumente zu erfüllen. Die Zuverlässigkeitsanfor- derungen sind die Basis für die weitere Produktentwicklung und dienen als wichtige Bewertungsgrundlage. Als Ausgangspunkt können dabei die sehr stark auf die Kundenwünsche orientierten Ergebnisse eines Quality Function Deployment - Prozesses, der Kundenanforderungen systematisch in Produktmerkmale umsetzt [Spa98], [Wes97] oder [Hor97] wie auch Auswertungen von Kundenbefragungen, Marktforschungen und die Eigenschaften der Konkurrenzprodukte verwendet werden. Entscheidend für die Festlegung der Anforde- rungen an das Produkt sind außerdem der Vergleich mit Wettbewerbsprodukten und deren Zuverlässigkeit. Durch die Analyse von ähnlichen Produkten oder Vorgänger- produkten, beispielsweise anhand von Felddatenauswertungen, Erfahrungswissen, Ga- rantie- und Kulanzstatistiken, werden Schwachstellen erkannt und können bei einem neuen Produkt optimiert werden. Des Weiteren werden Zuverlässigkeitsanforderungen durch das Unternehmensleitbild und die Unternehmensziele geprägt. Diese sind unter anderem abhängig davon, in welchem Marktsegment das Unternehmen sein Produkt platzieren möchte (beispiels- weise Niedrigpreis- oder Hochpreissegment). Die Anforderungen an die Zuverlässig- keit können sowohl durch einen vorgegebenen monetären Spielraum eingeschränkt werden, um eine vorgegebene Kenngröße zu erreichen, als auch durch rechtliche An- sprüche und den sich daraus ergebenden Kosten für Haftungsansprüche bzw. Garantie- und Kulanzkosten, die gegebenenfalls auf das Unternehmen zukommen können. Vor allem zwischen Industriepartnern werden sowohl die Zuverlässigkeitsanforderun- gen unter Berücksichtigung von Funktions- und Umgebungsbedingungen als auch technische Daten wie Beanspruchungen spezifiziert. Die in der Anforderungsliste auf- geführten Anforderungen bilden die Basis für die spätere Überprüfung der Zielerrei- chung und dienen gegebenenfalls als Grundlage für die Abnahme durch den Auftrag- geber [Bul95]. Falls die spezifizierten Kennwerte des Produktes nicht eingehalten werden, hat dies Konsequenzen zur Folge, wie beispielsweise die Zahlung von Kon- ventionalstrafen, Garantie- oder Kulanzkosten. Ziel des Unternehmens muss es sein, ein Produkt zu entwickeln, das den gestellten Anforderungen gerecht wird, unter Be- 48 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem rücksichtigung des wirtschaftlichen und rechtlichen Rahmens, der zur Verfügung steht. Doch welche Zuverlässigkeitskennwerte werden für die Anforderungen in der Praxis eingesetzt? Eine Umfrage bei verschiedenen Maschinenherstellern, -anwendern und Komponentenzulieferern [Rze02] hat gezeigt, dass 80 % der Befragten von ihren Lie- feranten fest vorgegebene Zuverlässigkeitskennwerte fordern. Die Verfügbarkeit wird von ca. 50 % der befragten Unternehmen als Kennwert verwendet, Bild 4.6. Der MTBF-Wert wird dabei von 40% der Befragten eingesetzt, während etwa 15 % den MTTR-Wert nutzen. Auf Rang zwei liegt die Ausfallrate als ppm-Wert gefolgt von der Bx-Lebensdauer. Bild 4.6: Geforderte Zuverlässigkeitskennwerte in der Praxis [Rze02] Bei der Angabe von Zuverlässigkeitskennwerten ist zu beachten, dass diese eindeutig definiert sein müssen, beispielsweise durch den Bezug auf eine bestimmte Norm. His- torische Bedeutung haben die Kennwerte MTTF und MTBF [Ebe05], die im englisch- sprachigen Raum teilweise anders als im deutschsprachigen Raum definiert werden. Bei diesen Angaben wird meist von einer Exponentialverteilung ausgegangen. Diese Angaben sind jedoch unzureichend, da kein genauer Zeitbezug vorhanden ist. Präziser ist die Angabe einer Zielzuverlässigkeit von x % nach n Jahren. Nach [Sch02b] gibt es in den verschiedenen Normen oder Richtlinien z. B. aus dem Stahl-, Schiffsbau und Maschinenbau noch keine einheitliche Festlegung, wie die Zu- verlässigkeitsanforderungen auszusehen haben. In Tabelle 4.1 ist daher ein Vorschlag aufgezeigt, wie die die Zuverlässigkeitsanforderungen nach verschiedenen Klassen eingeteilt werden können. 0% 20% 40% 60% B -Lebensdauer Ausfallrate in ppm Verfügbarkeit Forderungen von Kunden Forderungen an Lieferanten x 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 49 Tabelle 4.1: Anforderungsklassen für die Zuverlässigkeit [Sch02b] Klasse Anwendungsfall Geforderte Zuverlässigkeit 0 Konstruktionen ohne zuverlässigkeitstechnische Anforderungen RS < 0,9 1 Maschinenbauliche Standardanwendungen RS ≥ 0,9 2 Konstruktionen mit erhöhten zuverlässigkeitsrelevanten Eigen- schaften RS ≥ 0,99 3 Konstruktionen mit sehr hoher Zuverlässigkeitsanforderung (Per- sonengefährdung, …) RS ≥ 0,999 Da die Gesamtzuverlässigkeit eines Systems meistens mit dem Boole´schen Modell ermittelt wird, eignet sich die Zuverlässigkeit R(t) besonders gut als Zielvorgabe in der Anforderungsliste. Durch mathematische Umformulierung kann bei Bedarf unter an- derem die Ausfallrate, -wahrscheinlichkeit und -dichte berechnet werden, Tabelle 2.2. Die Festlegung eines Vertrauensniveaus bzw. einer Aussagewahrscheinlichkeit ist zu- sätzlich empfehlenswert, um die Zuverlässigkeitsanforderungen nachzuweisen. Durch die Einbindung von Vertrauensbereichen wird berücksichtigt, dass die Zuverlässig- keitskennwerte nur von einem Teil der Grundgesamtheit (Stichprobe) bekannt sind und diese Werte streuen können. Mit den Vertrauensbereichen kann somit von der vorhandenen Stichprobe auf die Grundgesamtheit geschlossen werden. Beispielsweise bedeutet ein 95 %-iger Vertrauensbereich, dass in 95 von 100 Fällen die beobachteten Werte in diesem Bereich liegen. Wie der Nachweis und die Dokumentation der Zuverlässigkeitsanforderungen erfol- gen, sollte ebenfalls festgelegt werden. Dies ist vor allem dann erforderlich, wenn die Nichterfüllung der Zuverlässigkeitskennwerte mit Konsequenzen wie Regressansprü- chen verbunden ist. Der Nachweis über die Erfüllung der Zuverlässigkeitsanforderungen kann mit einem Erprobungsprogramm durchgeführt werden, das die realen Einsatzbedingungen des Systems mit integriert. Besonders für kritische Bauteile müssen zusätzlich zur experi- mentellen Absicherung präventive Zuverlässigkeitsmethoden, wie beispielsweise die FMEA, eingesetzt werden. Im ASK ist bereits eine Anforderungsliste für die Konstruktionselemente eingebunden [Kop98], die durch zuverlässigkeitsspezifische Anforderungen ergänzt werden kann. In der Planungsphase kann nur ein globaler Zuverlässigkeitskennwert (z. B. RS (t = 10 Jahre) = 90 % mit einem Vertrauensbereich von 90 %) für das betrachtete Produkt angegeben werden, da noch kein Entwurf vorliegt. Dieser vorgegebene Zuver- 50 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem lässigkeitskennwert kann später auf die Baugruppen und Elemente aufgeteilt werden (siehe Kapitel 4.3.2). Zusammenfassung Planungsphase Die zuverlässigkeitsspezifische Vorgehensweise für die Planungsphase ist in Bild 4.7: Hauptarbeitsschritte in der Planungsphase zusammengefasst. Bild 4.7: Hauptarbeitsschritte in der Planungsphase Die Zielvorgaben werden beeinflusst von den Erwartungen der Kunden, Erfahrungs- werten mit ähnlichen Produkten bzw. Vorgängerprodukten, Analyse von Konkurrenz- produkten, den Umgebungsbedingungen und der Beanspruchung. Ziel dabei ist, einer- seits das „richtige Produkt“ für den Markt zu entwickeln und zu produzieren und ande- rerseits das Produkt „richtig“, sprich fachmännisch, zu entwerfen und herzustellen [Fra98]. Dabei müssen wirtschaftliche und rechtliche Rahmenbedingungen mit be- rücksichtigt werden. In den Dokumentationsunterlagen werden die geforderten Zuverlässigkeitskennwerte und die Durchführung des Prüfnachweises zur Absicherung festgehalten. Die Kenn- werte dienen in den nachfolgenden Phasen als Kontrollgrößen. Dabei muss berück- sichtigt werden, dass diese Werte streuen können und die Angabe eines Vertrauensbe- reiches zweckmäßig ist. Da in der Literatur teilweise unterschiedliche Definitionen von Kennwerten zu finden sind, ist eine Quellenangabe, z. B. nach VDI 4004 Blatt 3 empfehlenswert. 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 51 4.3.2 Konzeptphase: Auswahl des Konzepts In der Konzeptphase werden nach [Pah07] die Gesamtfunktion in Teilfunktionen un- terteilt und diese logisch miteinander verknüpft. Es erfolgt die Suche und Bewertung nach den Wirkprinzipien zur Erfüllung der gewünschten Funktion und abschließend die Ausführung einer oder mehrerer Lösungsvarianten als Konzept. Die Wahl des Wirkprinzips und der Funktionsstruktur kann einen entscheidenden Einfluss auf die Zuverlässigkeit haben. Exemplarisch kann bei einem Wirkprinzip, das aus acht Kom- ponenten besteht, die alle zur Aufrechterhaltung eines funktionsfähigen Systems benö- tigt werden, mit einer Zuverlässigkeit von 95 % je Einzelkomponente eine rechneri- sche Gesamtzuverlässigkeit von 66,3 % erreicht werden. Besteht dagegen das Wirk- prinzip nur aus vier Komponenten erhöht sich die Gesamtzuverlässigkeit bei gleichen Ausgangsbedingungen auf 81,5 %. Durch den Einsatz von redundanten Systemen kann die Zuverlässigkeit zusätzlich verbessert werden. Bei einem redundanten System kön- nen gegebenenfalls Einzelelemente mit geringerer Einzelzuverlässigkeit verwendet werden, um einen vorgegebenen Zuverlässigkeitswert zu erreichen. Wird als Ziel eine Zuverlässigkeit von 95 % angestrebt, kann dies beispielsweise durch eine Komponente mit Ri (t) = 95 % oder durch die Parallelschaltung zweier Komponenten mit Ri (t) = 77,6 % erreicht werden. Bei Verwendung redundanter Systemen muss beachtet werden, dass sich unter anderem die Gesamtanzahl der Teile, das Gewicht, die Materi- al- und Fertigungskosten und das verbaute Volumen erhöhen. Um eine sichere Entscheidung über die günstigste Konzeptvariante treffen zu können, müssen die ausgewählten Wirkstrukturen bewertungsfähig gemacht werden. Dazu ist es notwendig, entsprechende Prinzipskizzen anzufertigen [Pah07]. Anhand der Prinzipskizze, die den funktionellen Aufbau des zu entwickelnden Produktes darstellt, können die Hauptelemente des Systems identifiziert werden und dann in eine Zuver- lässigkeitsstruktur bestehend aus Baugruppen und / oder Elementen übertragen wer- den. Durch die Konkretisierung der einzelnen Lösungsvarianten wird bereits im ASK das im Bereich der Zuverlässigkeitstechnik häufig verwendete Blockschaltbild umge- setzt (siehe Kapitel 3.4) aus dem eine detailliertere Systemstruktur abgeleitet werden kann. Der Anwender des ASZI kann entweder ein bereits angelegtes Projekt aufrufen oder einen Datentransfer aus der Datenbank des ASK in das ASZI starten. Zum Aufbau der Zuverlässigkeitsinformationsebene werden die Systeme, Baugruppen und Komponen- ten aus dem Konstruktionsnetz in die neue Ebene des ASZI übertragen, Bild 4.8. Dies ist der Ausgangspunkt für die Modellierung des Zuverlässigkeitsnetzes. 52 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Bild 4.8: Einbindung der Objekte vom ASK in das ASZI Informationen, die in den Konstruktionsobjekten im ASK gespeichert sind, wie z. B. Materialkennwerte, Geometriedaten, Drehzahlen, Festigkeitswerte, werden in der ASZI-Ebene nur teilweise benötigt. Der Bearbeiter gibt bei der Übertragung der Ob- jekte in das ASZI an, welche Informationen davon zuverlässigkeitsrelevant oder nicht zuverlässigkeitsrelevant sind [Rze06]. Dieser Status kann jederzeit wieder geändert werden, Bild 4.9. Falls den Objekten bereits eine Lebensdauerverteilung mit den ent- sprechenden Parametern zugeordnet wurde, sind diese Angaben in der Datenanzeige ersichtlich. Die aktive Komponente des semantischen Netzes kontrolliert die Veränderungen der Objekte. Erfolgt im Konstruktionsnetz die Änderung eines zuverlässigkeitsrelevanten Parameters, so erhält der zuständige Bearbeiter im ASZI durch die bi-direktionale Verbindung zwischen den beiden Netzen eine Meldung über die vorgenommene Än- derung [Rze04] und kann diese einlesen, Bild 4.10. Falls sich dadurch das Zuverläs- sigkeitsverhalten des Objektes ändert, muss die Lebensdauerverteilung entsprechend angepasst werden. 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 53 Bild 4.9: Übernahme der zuverlässigkeitsrelevanten Parameter aus dem ASK Bild 4.10: Update bei Datenänderungen im ASK In Bild 4.11 sind zwei Konzeptmöglichkeiten für die Realisierung einer Fahr- zeug-Innenraumbelüftung dargestellt. Die erste Variante wird durch die Elemen- te Gehäuse, Düse, Lamellen und Führungsstange realisiert, während die zweite Variante nur aus einem Gehäuse und einer Düse besteht. 54 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Variante 1 Variante 2 Bild 4.11: Zwei Varianten für die Konzeption einer Luftdüse Bereits jetzt ist die Zuverlässigkeitsstruktur der beiden Konzepte ableitbar, die im Systemeditor des ASZI nachgebildet werden kann. Die im ASK schon definierten Konstruktionselemente stehen ebenso im ASZI mit ihren Symbolen zur Verfügung. Die Objekte können im Arbeitsraum beliebig angeordnet werden. Nicht benötigte Ob- jekte werden gelöscht und bei Bedarf werden zusätzliche Objekte eingeführt. Die er- gänzten Objekte können Schnittstellen wie beispielsweise eine „Pressverbindung“ re- präsentieren, die später bei der Zuverlässigkeitsanalyse mit betrachtet werden sollen. Anschließend werden die Verbindungen zwischen den Elementen vom Bearbeiter ein- gefügt. Um teilautomatisiert eine reine Serien- bzw. Parallelstruktur aufzubauen, wer- den die Icons bzw. aus dem Systemeditor verwendet. Diese stimmen mit der Beziehung „Anordnung“ überein. Da eine Lebensdauerverteilung nur ein bestimmtes Ausfallverhalten eines Objektes verkörpert, ist es gegebenenfalls notwendig, weitere Zuverlässigkeitsobjekte in das Zuverlässigkeitsblockschaltbild einzubinden, um weitere Ausfallmechanismen zu be- schreiben. Dies gilt beispielsweise für den Ausfall eines Zahnrades. Der Grund für das Versagen kann sowohl Grübchenbildung als auch Zahnbruch sein. Beide Ausfallursa- chen werden durch zwei unterschiedliche Lebensdauerverteilungen beschrieben und sollten daher in der Zuverlässigkeitsstruktur mit berücksichtigt werden. Lamellen Führungsstange Gehäuse Düsengehäuse 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 55 In Bild 4.12 ist das Zuverlässigkeitsblockschaltbild für die erste Variante der Luftdüse abgebildet. Damit im Systemeditor auch die Systemgleichung ermittelt werden kann, ist es notwendig, die Anfangs- und Endpunkte des Systems mit zu definieren. Bild 4.12: Zuverlässigkeitsblockschaltbild der Luftdüse in der Konzeptphase Bei Bedarf kann auch die mathematische Gleichung der Systemzuverlässigkeit ange- zeigt werden, Bild 4.13. Bild 4.13: Systemgleichung und -matrix der Luftdüse Da in der Anforderungsliste meist ein Gesamtzuverlässigkeitskennwert für ein System angegeben wird, das in untergeordnete Systeme bis zu den Einzelkomponenten aufge- teilt werden muss, sollte bereits in der Konzeptphase die Aufteilung der Gesamtzuver- lässigkeit auf die unteren Ebenen erfolgen, um eine zuverlässigkeitstechnische Bewer- tung der verschiedenen Varianten durchführen zu können. Die Aufteilungstiefe ist ab- 56 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem hängig vom augenblicklichen Detaillierungsgrad des Produktes und kann sich auf ver- schiedenen Hierarchieebenen befinden. Bild 4.14 zeigt die verschiedenen Hierarchieebenen am Beispiel der Luftdüse für die Belüftung des Fahrzeug-Innenraums. Vor allem bei komplexen Produkten, wie z. B. einem Pkw, werden überwiegend Untersysteme bzw. Baugruppen betrachtet. Dies er- folgt mittels einer Systemabgrenzung, um ein übersichtliches System zu erhalten. Bild 4.14: Aufteilung des Gesamtsystems in verschiedene Hierarchieebenen Eine Aufteilung der Gesamtzuverlässigkeit ist üblich, wenn unterschiedliche Konstruktionsbereiche und Zulieferer an einem System beteiligt sind. Hilfreich für die Aufschlüsselung der Zuverlässigkeit ist das Zuverlässigkeitsblockschaltbild. Die Komplexität, vorhandene Erfahrungswerte sowie die Risiken der Untersysteme sollten dabei nicht außer Acht gelassen werden. Die Aufteilung des Zuverlässigkeitskennwertes auf die unteren Hierarchieebenen kann auf unterschiedliche Weise in Anlehnung an [VDA04] erfolgen und soll im Folgenden anhand der Zuverlässigkeit R(t) aufgezeigt werden.  Gleichmäßige Aufteilung der Zuverlässigkeit Dieses Verfahren eignet sich für eine erste Aufteilung der Zuverlässigkeit auf den unteren Ebenen. Vor allem bei reinen Reihen- bzw. Parallelsystemen ist die Ebene Komponente Ebene Gesamtsystem Fahrzeug Ebene Hauptsystem Exterieur Interieur … Ebene System …Fahrzeugsitz Belüftung Innenraum Ebene Baugruppe ...Luftdüse LamellenDüseGehäuse Führungsstange Ebene Untersystem ... Lehnenversteller Luftleitsystem … … … 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 57 gleichmäßige Aufteilung der Zuverlässigkeit sehr einfach. Die Zuverlässigkeit des Untersystems Ri (t) ist abhängig von der Anzahl n der Untersysteme und der gefor- derten Zuverlässigkeit Rgef (t). Es gilt: Reihenschaltung: mit . Parallelschaltung: mit . (4.1)  Anteilsmäßige Aufteilung anhand der Komponentenanzahl Bei einer Neukonstruktion, für die noch keine Erfahrungswerte vorliegen, und bei hoher Komplexität kann eine anteilsmäßige Aufteilung anhand der Komponenten- anzahl erfolgen. Die Zuverlässigkeit wird verhältnismäßig auf die Komponenten- anzahl der untergeordneten Systeme aufgeteilt. Die Zuverlässigkeit des i-ten Un- tersystems kann wie folgt berechnet werden: Reihenschaltung: . Parallelschaltung: . (4.2) Dabei entspricht nges der Gesamtkomponentenanzahl und ni der Komponentenan- zahl des Untersystems i. Enthält ein Untersystem beispielsweise 70 % der Kom- ponenten, so trägt dieses System auch einen Anteil von 70 % zur Gesamtzuverläs- sigkeit bei.  Aufteilung anhand des Vorgänger- bzw. Konkurrenzproduktes Erfahrungswerte von Vorgängerprodukten sowie von Pannenstatistiken erleichtern die Aufteilung der Zuverlässigkeit des Gesamtsystems auf untergeordnete Ebenen. Bei Schwachstellen oder kostenintensiven Ausfällen kann ein höherer Zuverläs- sigkeitskennwert gefordert werden. Je nach Marktposition kann die Zuverlässig- keit eines Konkurrenzproduktes als Zielvorgabe verwendet werden. In [Ebe05], [Kec02] und [Bir04] werden weitere Methoden zur Aufteilung der Zuver- lässigkeit unter Annahme konstanter Ausfallraten vorgestellt. Bei den hier aufgeführ- ten Methoden werden für die Aufteilung der Zuverlässigkeitskennwerte auf die einzel- nen Ebenen reine Serien- oder Parallelschaltungen vorausgesetzt. In der Praxis kommen selten komplette Neuentwicklungen mit völlig unbekannten Komponenten vor, sondern häufig wird Bewährtes oder Bekanntes aus Vorgängerpro-   n/1 gefi )t(R)t(R  )t(R)t(R gef n 1i i     n/1 gefi ))t(R1(1)t(R    )t(R))t(R1( gef n 1i i     gesi n/n gefi )t(R)t(R    gesi n/n gefi ))t(R1(1)t(R  58 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem dukten mit integriert. Daher ist es bei einem Konzeptvergleich empfehlenswert, die Komponenten mit Erfahrungswerten als vorgegebene Kennwerte für die Aufteilung der Gesamtzuverlässigkeit auf die Einzelbereiche zu verwenden. Als Ausgangsbasis können Lebensdauerberechnungen, Erfahrungswerte von Vorgängerprodukten oder Expertenmeinungen für einzelne Komponenten bzw. Baugruppen mit in Betracht ge- zogen werden. Die Eingabe der Ausfalldaten einer Komponente oder Baugruppe wird in Kapitel 4.3.3.2 näher beschrieben. Die Berechnung der Einzelzuverlässigkeiten ist in das Programm „ASZI“ noch nicht eingebunden, sollte aber mit integriert werden, um Zielvorgaben für die einzelnen Funktions-, Baugruppen bzw. Untersysteme zu erhalten. Wie dies erfolgen kann, ist im Folgenden beschrieben. Bei der Aufteilung der Gesamtzuverlässigkeit hat der Nutzer die Möglichkeit, bereits vorhandene Lebensdauerparameter mit in die Berechnung einzubeziehen oder diese Informationen nicht zu nutzen. Sofern keine Vorkenntnisse vorhanden sind, wird die Zuverlässigkeit gleichmäßig nach Gleichung (4.1) auf die übrigen Komponenten auf- geteilt, Bild 4.15. Bild 4.15: Aufteilung der Gesamtzuverlässigkeit der Luftdüsenelemente Für die Beispieldüse ergibt die Auswertung eine Zuverlässigkeit der singulären Kom- ponenten von R(t = 5000 h) = 97,93 % bei einer geforderten Systemzuverlässigkeit von R(t = 5000 h) = 92 %. Nach Gleichung (2.11) ergibt sich eine Ausfallrate von (t = 5000 h) = 0,0000042 für die einzelne Komponente. Diese Anhaltswerte können mit im Unternehmen bereits vorhandenen Zuverlässigkeitskennwerten oder mit kata- logisierten Ausfallraten (siehe Kapitel 6) verglichen werden, um zu überprüfen, ob dieses Ziel erreichbar ist. 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 59 Falls es nicht möglich ist, quantitative Angaben über die Zuverlässigkeit der Haupt- elemente zu erhalten, muss eine qualitative Zuverlässigkeitsbewertung erfolgen. Dies kann z. B. über eine FMEA oder über Expertenwissen vorgenommen werden. Zusammenfassung Konzeptphase Die Systemzuverlässigkeit in der Konzeptphase wird durch die Wahl des Wirkprinzips und dessen Funktionsstruktur beeinflusst. Anhand einer Prinzipskizze lässt sich der funktionale Aufbau des zu entwerfenden Produkts mit seinen Hauptelementen darstel- len aus dem die Zuverlässigkeitsstruktur abgeleitet werden kann. Mit dem Zuverläs- sigkeitsblockschaltbild kann die geforderte Gesamtzuverlässigkeit auf die unteren Hierarchieebenen aufgeteilt werden. Die zuverlässigkeitstechnische Bewertung der prinzipiellen Lösungsvarianten kann qualitativ durch eine FMEA bzw. durch Expertenmeinungen oder quantitativ durch bereits vorhandene oder abgeschätzte Lebensdauerverteilungen erfolgen, Bild 4.16. Bild 4.16: Hauptarbeitsschritte in der Konzeptionsphase 4.3.3 Entwurfs-, Ausarbeitungsphase: vom endgültigen Entwurf bis zur Produk- tionsreife In diesen beiden Phasen der Produktentwicklung steht nach [Pah07] zuerst die Ausar- beitung der prinzipiellen Lösung aus der Konzeptphase im Mittelpunkt. Ausgehend von den Varianten werden in vielen Fällen mehrere maßstäbliche Entwürfe erarbeitet. Es werden sowohl Werkstoffe als auch Fertigungsverfahren ausgewählt und Berech- nungen durchgeführt, die dann wieder nach technischen und wirtschaftlichen Aspekten bewertet werden. Bevor die Entscheidung für einen endgültigen Entwurf getroffen werden kann, werden bevorzugte Teillösungen zusammengefügt und ausgewählt, 60 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Schwachstellen beseitigt und die Vereinbarkeit mit den vorgegebenen Anforderungen geprüft. Nach der Freigabe zur Ausarbeitung werden die Fertigungsunterlagen sowie alle notwendigen Textdokumente (z. B. Bedienungsanleitung) erstellt. Verschiedene qualitative und quantitative Zuverlässigkeitsmethoden, die in anschlie- ßenden Abschnitten in Verbindung mit dem ASZI vorgestellt werden, stehen in dieser Phase begleitend zur Verfügung. Um den Arbeitsaufwand einzuschränken, werden in der Praxis häufig nur priorisierte Bereiche intensiver betrachtet, beispielsweise Neu- entwicklungen oder veränderte Konstruktionen. 4.3.3.1 Qualitative Zuverlässigkeitsanalyse im ASZI Die qualitativen Zuverlässigkeitsmethoden unterstützen den Entwicklungsprozess bei der Klassifizierung von kritischen und unkritischen Komponenten bzw. Baugruppen. In diesem Bereich können die ABC-Analyse und die FMEA verwendet werden. Durch den frühestmöglichen Einsatz von präventiven Maßnahmen werden potenzielle Fehler und deren Auswirkungen reduziert. Je früher Schwachstellen entdeckt und beseitigt werden, umso geringer sind die Aufwendungen für die korrektiven Maßnahmen wie Nacharbeit, Ausschuss- und Garantiefälle (siehe Kapitel 5). Die Einschätzung der Zu- verlässigkeit orientiert sich an den ausgewählten Entwürfen der Konstrukteure. ABC-Analyse im ASZI Durch die Einbindung einer ABC-Analyse in das ASZI werden die Komponenten bzw. Objekte in verschiedene Qualitätsklassen eingeteilt. Somit wird die Relevanz eines Objektes bezüglich der Zuverlässigkeit des Gesamtsystems berücksichtigt. Die Anzahl der zu betrachtenden Objekte wird durch dieses Verfahren um die zuverlässigkeits- neutralen verringert, was sich positiv bei der Berechnung der Systemzuverlässigkeit in Serienstrukturen nach dem Boole´schen Modell auswirkt. Eine Einordnung der Kom- ponenten kann nach dem Ablaufdiagramm in Bild 4.17 vorgenommen werden. Dabei werden bei Alternative 1 nach [Kro07] verschiedene Gesichtspunkte wie zeit- oder dauerfeste Auslegung und Reparaturverhalten mit integriert. Nach dieser Kategorisie- rung ist eine Instandhaltung oder Reparatur von dauerfesten Objekten nicht vorgese- hen, da diese ein geringes Ausfallverhalten aufweisen. Komponenten mit planmäßiger Instandhaltung oder außerplanmäßiger Instandsetzung, wie beispielsweise Öl, Brems- und Kupplungsbeläge, sind bei dieser Betrachtungsweise nicht bestimmend für das Lebensdauerende des Gesamtsystems. Alternative 2 in Bild 4.17 zeigt die bekannte Vorgehensweise in Anlehnung an [Ber04] und [Str96]. Die Anwendung beider Alternativen ist möglich, um den Objek- ten eine Qualitätsklasse zu zuweisen. 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 61 Bild 4.17: Ablaufschemata zur Einordnung der Komponenten in verschiedene Qualitätsklassen Im ASZI erfolgt die Zuordnung zu den einzelnen Kategorien direkt im Zuverlässig- keitsobjekt, Bild 4.18. 62 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Bild 4.18: ABC-Analyse im ASZI Der Einsatz der ABC-Analyse ist möglich, sobald die vorhandenen Objekte im seman- tischen Netz nach den Gesichtspunkten in den vorgestellten Ablaufschemata eingeteilt werden können. FMEA im ASZI Der Einsatz der System-FMEA als präventive Zuverlässigkeitsmethode sollte so früh wie möglich während des Entwicklungsprozesses erfolgen und entwicklungsbeglei- tend durchgeführt werden, d. h. es ist eine ständige Anpassung erforderlich. Eine Verbindung zwischen dem ASZI und einer FMEA-Software bietet sich an, da die modulare Vorgehensweise bei der Erstellung einer FMEA vor allem zu Beginn vom semantischen Netz unterstützt werden kann. In der ersten Phase der FMEA werden alle Systemelemente des Produkts in seinen hierarchischen Strukturen abgebildet. Die- se Vorarbeiten werden bereits im semantischen Netz geleistet. Durch die Übertragung dieser Informationen in die FMEA kann viel Zeit und Doppelarbeit gespart werden. Da innerhalb eines Unternehmens häufig ähnliche Produkte entwickelt werden, bietet es sich an, eine Datenbank mit den unternehmensspezifischen Funktions- und Fehl- funktionsstrukturen aufzubauen, die dann ebenfalls automatisiert in die FMEA mit eingebunden werden können. Durch diese Verfahrensweise verringert sich auch das Risiko, dass nicht alle Funktions- und Fehlfunktionsstrukturen in die Analyse einge- bunden werden. Die Ergebnisse der FMEA sollten wieder in das Zuverlässigkeitsnetz zurückfließen, da die Einzelbewertungen für weitere Analysen, wie z. B. bei den qualitätsbezogenen Kosten (Kapitel 5.1), verwendet werden können. Umsetzung der Verknüpfung zwischen FMEA-Software und ASZI Das Projekt MSR [Msr09] mit dem Teilprojekt MEDOC hat sich in Zusammenarbeit mit mehreren deutschen Automobilherstellern und Zulieferern aus dem Bereich Elekt- 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 63 ronik / Elektrik das Ziel gesetzt, Schnittstellen zum Daten- und Dokumentenaustausch zwischen IQ-FMEA und anderen Systemen zu standardisieren. Nach [Kle09] ist das Ziel sowohl den Austausch von CAD- und Datenbankdaten als auch von Textdoku- menten zu vereinheitlichen. Die Beschreibung der Dokumentenstruktur und der Do- kumenteninhalte erfolgt hierbei mithilfe des XML / SGML-Formats. Erste Untersu- chungen haben gezeigt, dass Daten aus der Datenbank des semantischen Netzes in das Programm IQ-FMEA integriert werden können [Sch06a]. Da IQ-FMEA den Import und Export von Daten im XML / SGML-Format anbietet, muss eine entsprechende Schnittstelle zwischen der FMEA-Software und dem seman- tischen Netz realisiert werden. Ein Beispielfenster mit den Ergebnissen nach dem Import der Einzelbewertungen A, B, und E aus der FMEA ist in Bild 4.19 zu sehen. Dabei muss beachtet werden, dass es für ein Zuverlässigkeitsobjekt auch mehrere Fehlerarten geben kann, die bei der an- schließenden Analyse mit berücksichtigt werden müssen. Bild 4.19: FMEA-Bewertung der Stange Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die qualitative Zuverlässigkeitsanalyse den Schwerpunkt ihrer Betrachtungen auf die kritischen Systemelemente legt und die po- tenziellen Schwachstellen des Systems aufzeigt. Doch aufgrund von hohen Ansprü- chen an Gewährleistung und Garantie sind diese Angaben alleine unzureichend. Daher sind zusätzlich quantitative Analysen erforderlich, die mithilfe von Verschleiß- und Ermüdungsausfällen Aussagen über das Ausfallverhalten des Produkts ermöglichen. 4.3.3.2 Quantitative Zuverlässigkeitsanalyse im ASZI In diesem Abschnitt werden die Berechnung der Systemzuverlässigkeit und ein Ver- fahren zur Ermittlung von Komponenten, die einen besonders negativen Einfluss auf die Systemzuverlässigkeit haben, im ASZI vorgestellt. Stange – Ergebnisse FMEA Materialermüdung 3Entdeckungswkt. E 75RPZ AbbrechenOK Bruch 5Bedeutung B 5Auftretenswkt. A 64 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Berechnung der Systemzuverlässigkeit Zur Berechnung der Systemzuverlässigkeit im ASZI müssen Angaben über die Le- bensdauerverteilung der jeweiligen Objekte vorliegen (siehe auch Kapitel 6). Die Pa- rameter der Lebensdauerverteilung müssen für jede mögliche Versagensart ermittelt werden. Dem User des ASZI stehen dabei die gängigen Verteilungen im Zuverlässig- keitsobjekt zur Verfügung:  3-parametrige Weibullverteilung,  Exponentialverteilung,  Normalverteilung,  Lognormalverteilung. Je nach Auswahl der Verteilungsart sind nur die benötigten Verteilungsparameter im Datenfenster zur Eingabe freigeschalten, Bild 4.20. Die quantitativen Daten sind so- wohl in Soll- als auch in Ist-Werte untergliedert. Damit ist ein Vergleich zwischen den geforderten Kennwerten und den tatsächlich vorliegenden Daten möglich. Bild 4.20: Auswahl der Lebensdauerverteilung 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 65 Bei der Ermittlung der Zuverlässigkeit werden einerseits die Ausfallparameter für die Einzelkomponenten direkt angegeben, andererseits ist es oftmals sinnvoll, eine Bau- gruppe als Ganzes zu betrachten und dort die Ausfallparameter anzugeben. Diese Vor- gehensweise kann beispielsweise bei Baugruppen, die im Reparaturfall komplett ge- tauscht werden müssen oder bei Zukaufteilen verwendet werden. Die Berechnung der Systemzuverlässigkeit erfolgt mit dem Icon „ “ im Systemeditor nach dem Boole´schen Modell. In einem Ausgabefenster wird das Resultat der Be- rechnung angezeigt und mit den vorgegebenen Anforderungswerten verglichen (Soll- Ist-Vergleich). Der Anwender wird durch unterschiedliche Textfarben informiert, ob die Zuverlässigkeitsanforderung erreicht wurde oder nicht. Wird die vorgegebene An- forderung nicht erfüllt, so erscheint der Text in rot, ansonsten in grün, Bild 4.21. Bild 4.21: Berechnung der Systemzuverlässigkeit nach Boole Sobald die berechnete Zuverlässigkeit unter dem geforderten Zuverlässigkeitswert liegt, müssen konstruktive Änderungen im ASK vorgenommen werden, um die Zuver- lässigkeit zu erhöhen. Dieser iterative Prozess ist erst dann beendet, wenn die gefor- derten Ziele erreicht werden [Rze04]. Falls das Ziel nicht erreicht werden kann, muss das Ziel in der Anforderungsliste abgeändert oder ein anderes Konzept realisiert wer- den. Die grafische Darstellung der Lebensdauerverteilungen der Systemelemente und des Gesamtsystems in Abhängigkeit von der Lebensdauer t ist im Systemeditor des ASZI implementiert. Es kann die Ausfalldichte, die Ausfallrate, die Ausfall- und die Überle- benswahrscheinlichkeit angezeigt werden, Bild 4.22. Die Achsenabschnitte ebenso wie die Kurvenverläufe der Komponenten können vom Anwender angepasst werden. Für 66 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem die Einbindung in andere Programme besteht die Möglichkeit die Grafiken zu expor- tieren. Bild 4.22: Grafische Auswertung des Ausfallverhaltens der Luftdüse Anhand der Grafiken ist bei reiner Serien- oder Parallelstruktur leicht ersichtlich, wel- che Elemente die Schwachstellen in einem System zu einem bestimmten Zeitpunkt bilden. Das ASZI unterstützt durch ein analytisches Verfahren das Auffinden dieser Elemente für jegliche Strukturanordnung und ermöglich damit eine gezielte Verbesse- rung der Gesamtzuverlässigkeit des Systems. Optimierung der Systemzuverlässigkeit mit Importanzen Durch die Berechnung von Importanzen werden die Einflüsse der betrachteten Ele- mente auf das gesamte System rechnerisch ermittelt. Je nach Anordnung des Elements innerhalb des Systems ist die Einwirkung auf die Systemzuverlässigkeit größer oder kleiner. Zur Verbesserung der Systemzuverlässigkeit werden daher Kriterien benötigt, die den Einfluss bzw. die Wichtigkeit der einzelnen Komponenten bewerten und in eine Rangfolge bringen [Wan04]. Mit den Importanzen können verschiedene Wichtigkeiten je nach Problemstellungen ermittelt werden [VDI 4008/7]: 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 67 1. Identifizierung von Systemschwachstellen, Systemoptimierung, 2. Ausfall des Elements i bewirkt einen Systemausfall, 3. Minimierung von Instandsetzungszeiten durch eine Rangfolge in der die Bestand- teile repariert werden sollen. In Tabelle 4.2 werden die unterschiedlichen Importanzen in Bezug auf ihre Problem- stellung aufgezeigt. Tabelle 4.2: Importanzen und ihr Anwendungsbereich nach [VDI 4008/7] Systemoptimierung Ausfall des Elements i ˆ Systemausfall Reparaturreihenfolge bei Instandsetzung  marginale (Birnbaum-) Im- portanz  strukturelle Importanz  fraktionelle Importanz  kompetitive (Barlow-Proschan-) Importanz  sequentiell kontributive Impor- tanz  diagnostische Impor- tanz Die Importanzberechnung ist ein schneller und einfacher Weg, um Schwachstellen zu ermitteln und zugleich die Entwicklungskosten zu reduzieren. Im Folgenden werden die Importanzkenngrößen, welche in der Produktentwicklungsphase zur Systemopti- mierung eingesetzt werden können, kurz vorgestellt. Dabei muss beachtet werden, dass die Importanz keiner Wahrscheinlichkeitskenngröße entspricht. Die Summe der Importanzen aller Komponenten kann mit Ausnahme der kompetitiven Importanz grö- ßer als eins sein [Rak01]. Um eine Systemoptimierung durchzuführen, wird diejenige Komponente gesucht, de- ren Verbesserung sich am stärksten auf die Gesamtzuverlässigkeit auswirkt. Die Er- mittlung dieser Komponente erfolgt durch die Berechnung der strukturellen, margina- len oder fraktionellen Importanz [Bar81], [Mey94].  Marginale Importanz Die marginale Importanz, auch als Birnbaum-Importanz bekannt, wurde erstmals 1969 von Birnbaum [Bir69] vorgestellt. Sie ist die Kenngröße für die Wichtigkeit der einzelnen Komponenten bezüglich der Ausfallwahrscheinlichkeit des Gesamt- systems. Neben dem strukturellen Einfluss der Komponente auf das System wird auch der probabilistische Einfluss auf die Systemzuverlässigkeit mit berücksich- tigt. Dieser Faktor ist der am weitesten verbreitete Importanzkennwert [Wan04]. Die Berechnung der marginalen Importanz für jede Komponente i erfolgt durch die partielle Ableitung [Mey02], [Fri03]: 68 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem mit 1)t(I0 gmari  ; i=1(1)n. (4.3) Bei einer Serienschaltung ergibt sich mit Gleichungen (4.3) und (2.18) nach [Fri01] folgender Zusammenhang: (4.4) Für die Parallelschaltung gilt mit Gleichung (2.19) entsprechend: (4.5)  Strukturelle Importanz Die strukturelle Importanz beschreibt die Wichtigkeit einer Komponente, wie sie sich durch die logische Anordnung innerhalb des Systems ergibt. Fällt eine Kom- ponente z. B. innerhalb einer Reihenschaltung aus, hat dies auf die Systemzuver- lässigkeit einen wesentlich höheren Einfluss, als wenn die gleiche Komponente in einem Parallelsystem angeordnet wäre. Das Ausfallverhalten der Komponenten selbst wird bei dieser Importanzart nicht in die Betrachtungen mit einbezogen. Rechnerisch ergibt sich die strukturelle Importanz aus der marginalen Importanz für eine Ausfallwahrscheinlichkeit von ½.  Fraktionale Importanz Durch die fraktionale Importanz wird diejenige Komponente identifiziert, welche den höchsten Einfluss auf die Systemzuverlässigkeit durch eine relative Änderung der Ausfallwahrscheinlichkeit hat: ; k=1(1)n. (4.6) Die fraktionale Importanz ist ein Indikator dafür, wie sich die Gesamtzuverlässig- keit des Systems durch die Veränderung des Ausfallverhaltens einer einzelnen Komponente optimieren lässt. Bei allen betrachteten Varianten der Importanz hat die Komponente mit der größten Importanz die höchste Bedeutung im Gesamtsystem. Daher muss besonderes Augen- merk auf diese Komponente gerichtet werden. Betrachtet man die Importanz nicht nur zu einem bestimmten Zeitpunkt t, sondern über einen längeren Zeitraum hinweg, so kann sich die Wichtigkeit einer Komponente im Laufe der Zeit verändern [Fri98].   )t(R )t(R )t(F )t(F )t(I i System i Systemgmar i        .)t(R)t(F1)t(I n ik;1k k n ik;1k k gmar i       .)t(R1)t(F)t(I n ik;1k k n ik;1k k gmar i      )t(F )t(F )t(F )t(F)t(I)t(I i i System i gmar i frak i   4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 69 Generell sollten Importanzen bereits ab der Entwicklungsphase verwendet werden, um sobald wie möglich den Einfluss einer Komponente auf die Zuverlässigkeit des Ge- samtsystems bestimmen zu können [Fri03]. Im ASZI können im Ausgabefenster zur Berechnung der Systemzuverlässigkeit die marginalen Importanzen der Systemelemente berechnet werden, Bild 4.23. Die Ergeb- nisse werden darunter aufgelistet. In diesem Beispiel hat die Führungsstange die höchste Importanz. Um die Systemzuverlässigkeit zu erhöhen, könnte zuerst die Opti- mierung dieses Elements erfolgen, da es den höchsten Einfluss auf die Gesamtzuver- lässigkeit im Vergleich zu den anderen Systemelementen hat. Bild 4.23: Berechnung der Importanzen bei der Luftdüse Wenn die geforderte Zuverlässigkeit im System nicht erreicht wird, gibt es zusätzlich ein optisches Signal bei der Rückkehr zum Systemeditor. Das Element mit der höchs- ten Importanz wird dann durch ein rot blinkendes Rechteck hervorgehoben, Bild 4.24. Dieses Element trägt am meisten zur Gesamtzuverlässigkeit bei und würde sich am besten für einen Optimierungsprozess eignen. Im ASK müssen dann solange Verbes- serungen vorgenommen werden, bis die Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllt sind. 70 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Bild 4.24: Schwächstes Element im Gesamtsystem Zusammenfassung Entwurfs- und Ausarbeitungsphase Die Arbeitsschritte der Entwurfs- und Ausarbeitungsphase sind in Bild 4.25 darge- stellt. Bild 4.25: Hauptarbeitsschritte in der Entwurfs- und Ausarbeitungsphase Durch den entwicklungsbegleitenden Einsatz von qualitativen und quantitativen Me- thoden zur Analyse der Zuverlässigkeit werden konstruktive Schwachstellen und kriti- sche Elemente rechtzeitig identifiziert. Je früher die Zuverlässigkeitsanalyse beginnt, umso früher können die Vermeidungs- und Verbesserungsmaßnahmen durchgeführt 4.3 Vorgehensweise zur Analyse der Systemzuverlässigkeit im ASZI 71 werden. Dadurch werden nicht nur die weitere Entwicklungsdauer verkürzt, sondern auch Folgekosten verringert. Zur Dokumentation der Zuverlässigkeit dienen je nach Vereinbarung zwischen dem Hersteller und Käufer eines Produktes beispielsweise die Ergebnisse aus der FMEA, den Versuchsdurchführungen und der Auswertung von Felddaten. Diese dienen gege- benenfalls als Ausgangsbasis bei Haftungsansprüchen des Käufers. 4.3.4 Zusammenfassung Das ASZI ermöglicht dem Anwender eine durchgängige Betrachtung des Systems aus der Zuverlässigkeitsperspektive. Das betrachtete System wird in einer zusätzlichen Ebene, der Zuverlässigkeitsebene abgebildet, in der alle relevanten Zuverlässigkeitsin- formationen abgelegt sind. In den Baugruppen- bzw. Zuverlässigkeitsobjekten werden sämtliche qualitative und quantitative Informationen wie beispielsweise die Lebens- dauerverteilung hinterlegt. Durch die Anordnungsbeziehung wird eine Zuverlässig- keitsstruktur aufgebaut. Die Klassifizierung der Objekte im ASZI wird durch eine Ein- teilung in zuverlässigkeitsrelevante Kategorien vorgenommen. Um eine realitätsnahe Modellierung zu erhalten, werden Lebensdauerverteilungen, wie z. B. die Weibullver- teilung, in das Zuverlässigkeitsnetz integriert. Mit den vorhandenen Zuverlässigkeitsdaten wird eine Analyse durchgeführt und es wird überprüft, ob die Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllt sind. Bei Unterschreiten der Anforderungen wird ein Optimierungsprozess eingeleitet. Durch den iterativen Prozess können Schwachstellen des Systems bzw. der Komponenten erkannt und op- timiert werden. Die Vorgehensweise innerhalb des ASZI ist in Bild 4.5 dargestellt. Durch den Einsatz des ASK und des ASZI können potenzielle Fehlerquellen, die sich durch Änderungen der Anforderungen oder durch Modifizierung in der Konstruktion bei der Produktentwicklung ergeben, durch das durchgängige Konzept vermieden werden. Alle Arbeitsschritte zur entwicklungsbegleitenden Analyse des Zuverlässig- keitsverhaltens eines Systems sind in Bild 4.26 zusammengefasst. Die Ergebnisse aus den qualitativen und quantitativen Zuverlässigkeitsmethoden er- möglichen die Prognose von ungeplanten Fehlerkosten. Im nächsten Kapitel werden dazu drei verschiedene Methoden vorgestellt. 72 4 Das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsinformationssystem Bild 4.26: Hauptarbeitsschritte bei der Produktentwicklung nach zuverlässigkeitstech- nischen Gesichtspunkten 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Feh- lerkosten in das ASZI Die qualitätsbezogenen Kosten haben einen bedeutenden wirtschaftlichen Einfluss auf ein Unternehmen und sollten frühzeitig abgeschätzt werden. Vor allem der Verlauf von Nichtkonformitätskosten (Kosten der Abweichung) kann durch die Einbindung von Qualitätskostenbetrachtungen unter zuverlässigkeitstechnischen Aspekten bereits schon in der Produktentwicklung beeinflusst werden. Ziel des Unternehmens muss es daher sein qualitätsbezogene Kosten aus dem Controlling mit in die Zuverlässigkeits- betrachtungen, und somit in das ASZI, zu integrieren. Im Folgenden werden insgesamt drei Modelle vorgestellt, um schwerpunktmäßig die ungeplanten Fehlerkosten als Teil der Nichtkonformitätskosten abschätzen zu können, die durch Ausschuss, Nacharbeit bzw. Garantie entstehen. Das erste Modell nutzt die qualitative Zuverlässigkeitsme- thode FMEA, während die beiden anderen Modelle auf die Lebensdauerverteilungen der einzelnen Elemente des Gesamtsystems aufbauen, um die ungeplanten Fehlerkos- ten zu ermitteln. 5.1 Monetäre Bewertung von Fehlerkosten mithilfe der FMEA Eine Methode, die Zuverlässigkeit eines technischen Systems nachhaltig zu steigern und die Zuverlässigkeitskosten zu senken, bietet der Einsatz einer FMEA. Sesma be- schreibt in [Ses04] eine Methode, mit der sich die Effizienz von möglichen und ge- troffenen FMEA-Maßnahmen in Bezug auf die Fehlerkosten quantifizieren lassen. Ziel der FMEA ist es, präventiv Fehler und somit Fehlerkosten auf ein akzeptiertes Maß zu verringern. Die gesamten Fehlerkosten, die nicht durch eine FMEA aufgedeckt wer- den, entsprechen nach [Ses04] Nichtkonformitätskosten, die direkt einem Projekt zu- geordnet werden können. Durch einen Vergleich dieser Kosten vor und nach der Durchführung einer Korrekturmaßnahme kann die Wirtschaftlichkeit des Verbesse- rungsprozesses bewertet werden. Die Nichtkonformitätskosten setzten sich aus den Ausschusskosten, Kosten für Na- charbeit sowie Garantiekosten zusammen und können anhand der Entdeckungs- und Auftretenswahrscheinlichkeiten aus der FMEA berechnet werden: Nichtkonformitätskosten = KAusschuss + KNacharbeit + KGarantie. (5.1) Ausschusskosten: KAusschuss = [P(A) · P(E) · N · KAusschuss, i · aAusschuss]. (5.2)    n 1i 74 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI Kosten für Nacharbeit: KNacharbeit = [P(A) · P(E) · N · KNacharbeit, i · aNacharbeit]. (5.3) Garantiekosten: KGarantie = [P(A) · (1 - P(E)) · N · KGarantie, i]. (5.4) mit aAusschuss: Ausschussquote der Produktion, aNacharbeit: Nacharbeitsquote der Produktion, KAusschuss, i: Ausschusskosten der Komponente i, KNacharbeit, i: Nacharbeitskosten der Komponente i, KGarantie, i: Garantiekosten der Komponente i, N: Grundgesamtheit, Anzahl produzierter Teile, n: Anzahl der Komponenten, P(A): Auftretenswahrscheinlichkeit der Fehlerursache, P(E): Entdeckungswahrscheinlichkeit der Fehlerursache. Der Faktor P(A) · (1 - P(E)) entspricht dabei dem Durchschlupf von fehlerhaften Tei- len zum Kunden [Mül06]. Im Vergleich zum Modell von Sesma wird hier noch eine Ausschuss- bzw. Nacharbeitsquote ergänzt. Diese berücksichtigt, dass bei der Berech- nung der Nichtkonformitätskosten nicht für jedes fehlerhaft entdeckte Teil sowohl die Ausschuss- als auch die Nacharbeitskosten anfallen. Die Ausschuss- bzw. Nachar- beitsanteile können aus Erfahrungswerten in der Produktion abgeleitet werden. [Ses04] schlägt eine lineare Umrechnung der Auftretens- und Entdeckungswahrschein- lichkeiten mit dem Faktor 0,1 vor, dies entspricht jedoch nicht der Realität. In Anleh- nung an [Ber04] und [VDA09] sollte die Zuordnung der Wahrscheinlichkeiten reali- tätsnaher mit Tabelle 5.1 erfolgen. Bei der Durchführung der FMEA werden zusätzlich zu jeder möglichen Fehlerursache die potenziellen Fehlerkosten ohne die Umsetzung von Verbesserungsmaßnahmen abgeschätzt. Die Höhe der auftretenden Fehlerkosten ist im Wesentlichen davon ab- hängig, wann der Fehler entdeckt und behoben wird. Es kann sich beispielsweise hier- bei um die Fehlerkosten durch Ausschuss, Nacharbeit oder Garantieleistungen han- deln. Zusätzlich müssen die Konformitätskosten (z. B. Kosten für Produktänderung, Personal-, Material-, sonstige Investitionskosten), die durch Optimierungsmaßnahmen entstehen, für jede mögliche Fehlerursache abgeschätzt werden. Es erfolgt eine neue Abschätzung der Auftretens- und Entdeckungswahrscheinlichkeiten zu jeder Optimie- rungsmaßnahme. Abschließend werden die Fehlerkosten, die trotz Optimierungsmaß- nahmen anfallen, festgelegt.    n 1i    n 1i 5.1 Monetäre Bewertung von Fehlerkosten mithilfe der FMEA 75 Tabelle 5.1: Zuordnungstabelle für die Auftretens- und Entdeckungswahrscheinlich- keiten nach [Ber04] und [VDA09] Auftretenswahr- scheinlichkeit A Ausfallrate in ppm P(A) Entdeckungswahr- scheinlichkeit E Sicherheit der Prüfverfahren 1 - P(E) 10 500.000 0,5 10 90 % 0,1 9 100.000 0,1 9 8 30.000 0,03 8 98 % 0,02 7 10.000 0,01 7 6 5.000 0,005 6 99,7 % 0,003 5 2.000 0,002 5 4 500 0,0005 4 99,9 % 0,001 3 100 0,0001 3 2 10 0,00001 2 99,99 % 0,0001 1 1 0,000001 1 In Tabelle 5.2 ist zur Vereinfachung und zur übersichtlicheren Darstellung der Maß- nahme eine Tabelle mit den Spalten „geschätzte Fehlerkosten ohne Optimierung“, „Optimierungsmaßnahme“, „geschätzte Konformitätskosten“ und „geschätzte Fehler- kosten mit Optimierung“ abgebildet. Die Fehlerkosten werden dabei in intern und ex- tern auftretende Fehlerkosten unterteilt. Die internen Fehlerkosten (Ausschuss-, Na- charbeitskosten) bilden sich innerhalb des Unternehmens, während die externen Feh- lerkosten (Garantiekosten) durch Ausfälle bei den Kunden entstehen. Tabelle 5.2: Erweiterung der FMEA in Anlehnung an [Ses04] mögliche Fehler- ursache Geschätzte Fehlerkosten ohne Optimierung Optimie- rungsmaß- nahme Geschätzte Konformitäts- kosten Aneu Eneu Geschätzte Fehlerkosten mit Optimierung intern extern intern extern 76 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI Die Berechnung der geschätzten Fehlerkosten ohne die Durchführung von Optimie- rungsmaßnahmen ergibt sich wie folgt: FKvor Optimierung = N · P(A) · [FKintern · P(E) + FKextern · (1 - P(E))] (5.5) mit den Parametern FKextern: Extern auftretende Fehlerkosten, FKintern: Intern auftretende Fehlerkosten. Die geschätzten Konformitätskosten für die Realisierung der Optimierungsmaßnahme ergeben sich aus KKOptimierung = Personalkosten + Materialkosten + Anlaufkosten + sonstige Investitionen. (5.6) Die Ermittlung der geschätzten Fehlerkosten mit Durchführung der Optimierungsmaß- nahme erfolgt durch: FKnach Optimierung = N · P(Aneu) · [FKintern · P(Eneu) + FKextern · (1 - P(Eneu))]. (5.7) Um einen qualitätsbezogenen Nutzen zu ermitteln, werden die Fehlerkosten ohne Durchführung der Optimierungsmaßnahme mit der Summe aus Konformitätskosten und Fehlerkosten nach der Optimierung verglichen und somit die Effizienzsteigerung ermittelt: Effizienzsteigerung (5.8) So kann schon vor der Fehlerbehebung ein Wirtschaftlichkeitskennwert ermittelt wer- den. Dies soll verhindern, dass Optimierungsmaßnahmen durchgeführt werden, die teurer sind als die Kosten der Fehlerbehebung. Darüber hinaus werden die Optimie- rungsmaßnahmen in eine bewertbare Rangfolge gebracht. Je höher die berechnete Ef- fizienzsteigerung ausfällt, umso mehr lohnt sich die Umsetzung der Optimierung. Bei dieser Betrachtung erfolgt keine Berücksichtigung der nicht monetär erfassbaren Fak- toren, wie z. B. Imageverlust durch schlechte Produkte oder Kundenbindung. Die Auswirkungen der Auftretenswahrscheinlichkeit A sowie der Entdeckungswahr- scheinlichkeit E auf die Fehlerkosten und die Effizienzsteigerung sollen anhand eines Beispiels verdeutlicht werden. Ein Produkt wird in einer Gesamtanzahl von 100.000 Stück produziert und es wird nicht zwischen verschiedenen Ausfallursachen unter- schieden. Die Nichtkonformitätskosten sind in Tabelle 5.3 aufgeführt. Bei Fehlern, die intern entdeckt werden, beträgt der Anteil an Ausschuss bzw. Nacharbeit jeweils 50 %.   . FK FKKK 1 gOptimierunvor gOptimierunnachgOptimierun  5.1 Monetäre Bewertung von Fehlerkosten mithilfe der FMEA 77 Tabelle 5.3: Kosten der Nichtkonformität Nichtkonformitätskosten pro Teil in € Nacharbeit 30 Ausschuss 50 Garantie 400 In Tabelle 5.4 sind beispielhaft die Kostensteigerungen für die Gesamtproduktion die- ses Produktes angegeben, die durch die Verbesserung um eine Stufe der Auftretenswahrscheinlichkeit A bzw. der Entdeckungswahrscheinlichkeit E entstehen. Wenn mehrere Stufen übersprungen werden, müssen die einzelnen Kostenpositionen addiert werden. Tabelle 5.4: Konformitätskosten für die Gesamtproduktion in Abhängigkeit von der Entwicklungsstufenänderung von 2 auf 1 von 3 auf 2 von 4 auf 3 von 5 auf 4 von 6 auf 5 von 7 auf 6 von 8 auf 7 von 9 auf 8 von 10 auf 9 A [€] 620 541 464 389 316 245 176 109 44 E [€] 2375 2033,33 1708,33 1400 1108,33 833,33 575 333,33 100 In Bild 5.1 ist die Effektivitätssteigerung nach Gleichung (5.8) in Abhängigkeit von der Auftretenswahrscheinlichkeit A bzw. der Entdeckungswahrscheinlichkeit E abge- bildet. Ausgangsbasis ist ein konstanter Wert von A (bzw. E) = 5, der nach der Durch- führung einer Verbesserung auf A (bzw. E) = 4 erhöht wird. Die Effektivitätssteige- rung bzw. Wirtschaftlichkeit der Maßnahme wird mit einer schrittweisen Verbesse- rung von E (bzw. A) dargestellt. Entstehen hohe Fehler- oder Konformitätskosten nach einer Optimierung, kann es auch zu einer negativen Effektivität kommen, die hier mit „0“ gleichgesetzt wurde. Der Verlauf der Effektivität ist abhängig von den Kosten, vor allem von den Konform- itätskosten. Die Konformitätskosten haben normalerweise keinen linearen Verlauf bei der Verbesserung von A bzw. E um eine Stufe, denn sie setzen sich sowohl aus fixen Kosten („einmalige“ Ausgabe für die Produktion z. B. durch Kauf einer Messeinrich- tung) als auch aus variablen Kosten (z. B. zusätzlicher Personalaufwand von x Minu- ten pro produzierter Einheit) zusammen. 78 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI Bild 5.1: Veränderung der Effektivitätssteigerung Eine rechtzeitig und vollständig angewendete FMEA führt nach [Dit07] zu geringeren internen Fehlerkosten, gleichzeitig steigen aber die Fehlerverhütungskosten (Konform- itätskosten) an. In [Han01] wird gezeigt, dass der FMEA - Einsatz maßgeblich zur Verbesserung der Qualität durch niedrigere Ausschuss- und Nacharbeitsanteile sowie geringere Rücklaufzahlen beiträgt. 5.2 Monetäre Bewertung von externen Fehlerkosten anhand der Lebensdauerverteilung Fällt ein Produkt innerhalb der Gewährleistungsfrist trotz sachgemäßer Nutzung durch Mängel aus, entstehen für den Hersteller Garantiekosten, die den Unternehmensge- winn mindern und auch dem Image des Unternehmens schaden können. Todinov kriti- siert in [Tod05a], [Tod05b] die Verwendung der Zuverlässigkeit als Maßstab für die anfallenden Fehlerkosten. Er zeigt in einem Beispiel, dass eine Erhöhung der System- zuverlässigkeit nicht zwangsläufig die Fehlerkosten während der Garantiephase sen- ken muss. Die entstehenden Kosten sind jeweils abhängig von der Ausfallwahrschein- lichkeit und der Höhe der Wiederherstellungskosten der einzelnen Komponenten. Die anfallenden Fehlerkosten müssen daher für jedes Produkt prognostiziert werden. In diesem Kapitel wird die monetäre Bewertung der externen Fehlerkosten mit Impor- tanzen und durch die Monte-Carlo-Simulation des Ausfallverhaltens beschrieben. 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 2 zu 1 3 zu 2 4 zu 3 5 zu 4 6 zu 5 7 zu 6 8 zu 7 9 zu 8 10 zu 9 Ef fe kt iv itä ts st ei ge ru ng Stufenweise Verbesserung von A bzw. E A = 5 auf 4 bei schrittweiser Erhöhung von E E = 5 auf 4 bei schrittweiser Erhöhung von A Änderung von 5.2 Monetäre Bewertung von externen Fehlerkosten anhand der Lebensdauerverteilung 79 5.2.1 Einfluss von externen Fehlerkosten auf die Importanz Zur Optimierung der Systemzuverlässigkeit ist es nicht nur wichtig, die schwächsten Elemente zu identifizieren, sondern auch deren Kosteneinfluss mit zu betrachten. Als Bewertungsgröße eignet sich hierfür eine Kombination der externen Fehlerkosten ei- nes Elements, die hier den Garantiekosten entsprechen, und der marginalen Importanz nach Gleichung (4.3), die sowohl den strukturellen als auch den probabilistischen Ein- fluss mit einbezieht. Die Garantiekosten der Komponente i werden mithilfe eines normierten Kostenge- wichtungsfaktors gewiK in die Kosten-Importanz integriert: )K,...,Kmax( K K n,Garantie1,Garantie i,Garantiegew i  , i = 1(1)n. (5.9) Die Kosten-Importanz lässt sich durch )t(F )t(F )t(I Kosten i Kosten SystemKosten i   , i=1(1)n mit gewiiKosteni K)t(F)t(F  (5.10) ermitteln. Für eine Serienschaltung ergibt sich mit den Gleichungen (2.18), (4.3) und (5.10) fol- gender Zusammenhang:     n ik;1k gew k Kosten k Kosten i K)t(F1)t(I . (5.11) Entsprechend gilt für die Parallelschaltung: gew k Kosten k n ik;1k Kosten i K)t(F)t(I    . (5.12) Dieses Verfahren zur Bewertung des Kosteneinflusses ist auch bei gemischten Schal- tungen anwendbar. Im Folgenden soll der Einfluss der Kosten auf die Importanz anhand eines Beispiels mit drei Komponenten in drei verschiedenen Grundstrukturen verdeutlicht werden. In Tabelle 5.5 sind die Parameter der Lebensdauerverteilung der Komponenten zusam- mengefasst. Drei unterschiedliche Variationen der entstehenden Garantiekosten sollen die Veränderung der Importanz verdeutlichen, die durch die Kosten verursacht wer- den. 80 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI Tabelle 5.5: Weibullparameter zur Ermittlung der Kosten-Importanz b t0 [h] T [h] Garantiekosten: Kostenvariante 1 [€] 2 [€] 3 [€] Komponente 1 1,35 350 10.000 10 10 10 Komponente 2 1,5 1.000 10.000 10 20 20 Komponente 3 1,15 6.000 60.000 10 10 50 Serienschaltung Für die Serienstruktur der drei Komponenten ist der monoton fallende Importanzver- lauf in Bild 5.2 abgebildet. Durch die Einbindung des normierten Kostengewichtungs- faktors ist bei einheitlichen Garantiekosten von 10 € der drei Komponenten (Kostenva- riante 1) der Verlauf der Kosten-Importanzkurve in Bild 5.3 identisch mit dem reinen Importanzverlauf in Bild 5.2. Bild 5.2: Verlauf der marginalen Importanz bei Serienstruktur Da die Komponenten 1 und 2 aufgrund ihrer Lebensdauerverteilung einen ähnlichen Importanzverlauf haben, werden die Kosten von Komponente 2 auf 20 € verdoppelt (Kostenvariante 2), um die Auswirkungen auf die Importanz aufzuzeigen. Dies be- 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 M ar gi na le Im po rt an z Lebensdauer t [h] Komp. 3Komp. 2Komp. 1 5.2 Monetäre Bewertung von externen Fehlerkosten anhand der Lebensdauerverteilung 81 wirkt, dass die Komponente 2 eine höhere Kosten-Importanz erhält und somit aus Kostensicht eine höhere Wichtigkeit hat als Komponente 1, Bild 5.3. Bild 5.3: Kosten-Importanz bei Kostenvariante 1 und 2 mit Serienstruktur Der Verlauf der marginalen Importanz der dritten Komponente liegt bei den bisher vorgestellten Kostenvarianten deutlich niedriger als die der beiden anderen Kompo- nenten. Durch die Erhöhung der Kosten auf 50 € von Kostenvariante 2 auf 3 haben die Garantiekosten der dritten Komponente ab einer Lebensdauer von ca. 37.000 h eine höhere Bedeutung als die der Komponenten 1 und 2, Bild 5.4. Parallelschaltung Bei einer Parallelschaltung der drei Komponenten ergibt sich ein monoton wachsender Importanzverlauf. Dieser ist identisch mit dem Verlauf der Kostenvariante 1 in Bild 5.5. Wird für alle drei Komponenten der gleiche Kostensatz zugrunde gelegt (Kostenvariante 1), erhält die dritte Komponente die höchste Importanz, da sie auf- grund ihrer Weibullverteilung die höchste Lebenserwartung hat. Bei der ersten Kos- tenvariante liegen die Komponenten 1 und 2 sehr eng zusammen, weil die Parameter ihrer Lebensdauerverteilung sehr ähnlich sind. Durch die Verdoppelung der Garantie- kosten von Komponente 2 (Kostenvariante 2) steigt die Kosten-Importanz der ersten Komponente an und es liegt ein deutlicheres Unterscheidungskriterium vor. Werden die externen Fehlerkosten der dritten Komponente auf 50 € erhöht (Kostenvariante 3), 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 K os te n- Im po rt an z Lebensdauer t [h] Komp. 3Komp. 2Komp. 1 Kostenvariante 1 Kostenvariante 2 82 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI erhält die erste Komponente ab einer Lebensdauer von 20.000 h die höchste Bedeu- tung in der Parallelschaltung, Bild 5.5. Bild 5.4: Kosten-Importanz bei Kostenvariante 2 und 3 mit Serienstruktur Bild 5.5: Kosten-Importanz bei Kostenvariante 1, 2 und 3 mit Parallelstruktur 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 K os te n- Im po rt an z Lebensdauer t [h] Komp. 3Komp. 2Komp. 1 Kostenvariante 2 Kostenvariante 3 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 K os te n- Im po rt an z Lebensdauer t [h] Komp. 3 Komp. 2 Komp. 1 Komponente 3 Komponente 2 Komponente 1 Kostenvariante 1 Kostenvariante 3 Kostenvariante 2 5.2 Monetäre Bewertung von externen Fehlerkosten anhand der Lebensdauerverteilung 83 Gemischte Schaltung In Bild 5.6 ist als Beispiel die Kosten-Importanz für eine gemischte Schaltung darge- stellt. Die Kostenvariante 1 entspricht dem normalen Importanzverlauf der Schaltung. Die Komponenten 1 und 2 haben aufgrund ihrer Weibullparameter eine geringere Le- benserwartung. In der dargestellten Schaltung hat die Komponente 1 aufgrund ihrer Position in der Gesamtstruktur eine wesentlich höhere Wichtigkeit als die Komponente 2, die mit der langlebigeren Komponente 3 parallel geschalten ist. Je teurer die Kom- ponente 3 im Vergleich zu Komponente 2 wird, umso mehr steigt die Importanz der Komponente 2 an. Bei der Kostenvariante 3 hat die Komponente 2 ab einer Lebens- dauer von ca. 36.000 h aufgrund ihrer Anordnung innerhalb des Systems und der nied- rigeren Ersatzteilkosten trotz höherer Ausfallraten mehr Bedeutung als die Komponen- te 3. Bild 5.6: Kosten-Importanz mit gemischter Struktur 5.2.2 Ermittlung von externen Fehlerkosten mittels Monte-Carlo-Simulation Welche externen Fehlerkosten bzw. Garantiekosten tatsächlichen für ein Unternehmen durch Ausfälle beim Kunden anfallen können, wird mithilfe der Monte-Carlo- Simulation in diesem Abschnitt gezeigt. Die Basis für die Prognose der zu erwartenden externen Fehlerkosten eines Produktes bilden die Lebensdauerverteilungen (z. B. dreiparametrige Weibullverteilung). Mithil- 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 K os te n- Im po rt an z Lebensdauer t [h] Komp. 1 Komp. 3 Komp. 2 Kostenvariante 1 Kostenvariante 3 Kostenvariante 2 84 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI fe eines einfachen Modells können die monetären Fehlerkosten abgeschätzt werden. Unter der Annahme, dass die Ausfälle voneinander unabhängig sind und eine Kompo- nente nach der Reparatur wieder neuwertig ist, setzen sich diese Fehlerkosten MCexternFK bei n Komponenten wie folgt zusammen: Ausfallratei · (KErsatz, i + KArbeitszeit · MTTRi). (5.13) Die Höhe der gesamten Fehlerkosten ist abhängig von der Ausfallrate der einzelnen Komponenten, den Ersatzteilkosten KErsatz, i, den Arbeitszeitkosten KArbeitszeit und der mittleren Reparaturdauer MTTRi für die einzelnen Komponenten. Zur Prognose der externen Fehlerkosten eignet sich die Verwendung der Monte-Carlo- Simulation. Es handelt sich dabei um ein numerisches Verfahren zur näherungsweisen Lösung von analytischen Problemen, das auf dem Prinzip der Zufallsstichprobe basiert [Fri01], [Mar02], [Poz04]. Zuerst werden bei diesem Verfahren Pseudozufallszahlen xi erzeugt, die gleichverteilt im Intervall [0, 1[ liegen. Im zweiten Schritt werden mit der Inversionsmethode die verteilten Zufallsgrößen ti ermittelt. Nach [VDI 4008/6] gilt: .bzw)t(Fx ii  ).x(Ft i1i  (5.14) Als Inverse der dreiparametrigen Weibullverteilung erhält man b 1 i00i 1 i ))x1ln(()tT(t)x(Ft   . (5.15) Die so ermittelten Pseudozufallszahlen ti entsprechen hier der Komponentenlebens- dauer. Mit der Monte-Carlo-Methode lässt sich auf einfache Weise das Ausfall- und Reparaturverhalten einer Komponente nachbilden. In einem Beispiel sollen die externen Fehlerkosten, die innerhalb der Garantiezeit ent- stehen und somit vom Hersteller zu tragen sind, prognostiziert werden. Die Umsetzung der Berechnung erfolgt in einem Tabellenkalkulationsprogramm; alternativ kann die Realisierung aber auch in mathematischen Berechnungsprogrammen wie Maple oder Matlab erfolgen. Das Produkt mit einer Produktionszahl von 100.000 Stück besteht aus drei Komponenten, die eine weibullverteilte Ausfall- und Reparaturverteilung ha- ben und in Serie angeordnet sind, Tabelle 5.6. In dieser Tabelle sind auch die Vertei- lungen und Kosten für die optimierten Komponenten 1* und 2* enthalten. Die Garan- tiezeit für das gesamte Produkt beträgt 7.000 h. Fällt eine Komponente vorzeitig aus, wird sie durch eine neue Komponente ersetzt. In diesem Fall müssen sowohl die Er- satzteilkosten als auch die Arbeitszeitkosten in Höhe von 50 € / h vom Hersteller auf- gewendet werden. Anhand der Auswertung der Simulation kann der Hersteller ent- scheiden, nach welcher Laufleistung am besten ein präventiver Austausch einer Kom-      n 1i MC externFK 5.2 Monetäre Bewertung von externen Fehlerkosten anhand der Lebensdauerverteilung 85 ponente vorgenommen werden sollte und ob es wirtschaftlich rentabel ist, durch Mehrkosten einzelne Komponenten zu optimieren. Tabelle 5.6: Ausfall- und Reparaturverteilung der Beispielkomponenten mit Ersatzteil- kosten Komponente Ausfallverteilung Reparaturverteilung Ersatzteilkosten [€ / Teil] b t0 [h] T [h] b T [h] 1 1,35 350 10.000 3 1 10 1* 1,6 600 10.000 3 1 15 2 1,5 1.000 10.000 3 1 20 2* 1,6 1.000 10.000 3 1 22 3 1,15 6.000 60.000 3 5 50 Um die Streuung der Ergebnisse in Abhängigkeit von der Anzahl der Replikationen zu überprüfen, wurden zuerst bei der Komponente 1 verschiedene Durchläufe mit variie- render Anzahl an Replikationen durchgeführt. Dabei wurden der Erwartungswert der Weibullverteilung und die Abweichung vom rechnerischen Wert ermittelt, Tabelle 5.7. Nach [VDI 4008/6] ist die Genauigkeit der hier aufgeführten Simulationen ausrei- chend. Die Simulation der Fehlerkosten wurde im Beispiel mit 500.000 Replikationen mit der Monte-Carlo-Simulation durchgeführt. Tabelle 5.7: Replikationen bei der Monte-Carlo-Simulation Anzahl der Repli- kationen Erwartungswert t Abweichung 1.000.000 9.198,78 0,000017 % 500.000 9.199,74 0,000087 % 100.000 9.185,39 0,001476 % berechnet 9.198,94 Je nach Wahl der in Tabelle 5.8 dargestellten Instandhaltungsstrategien bei den Kom- ponenten 1 bis 3 können die zu erwartenden externen Fehlerkosten für ein einzelnes Produkt von maximal 62,33 € (= 29,67 + 29,88 + 2,78) bis zu 15,76 € (= 9,95 + 3,03 + 2,78) variieren. Um die prognostizierten Fehlerkosten zu minimieren, können beispielsweise die Aus- tauschintervalle verringert, einzelne Komponenten durch konstruktive Veränderungen oder durch den Einsatz von redundanten Elementen optimiert werden. 86 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI Tabelle 5.8: Prognose der externen Fehlerkosten und der Effizienzsteigerung für die Beispielkomponenten Komponente Präventiver Austausch nach MTTR [h] Ausfall- rate Externe Fehlerkosten / Teil Effizienz- steigerung  0,8940 0,5424 29,67 € 1 1.000 h 0,8951 0,1818 9,95 € 1.400 h 0,8935 0,2457 13,44 €  0,8938 0,4650 27,76 < 0 1* 1.000 h 0,8954 0,0448 2,67 0,53 1.400 h 0,8931 0,096 5,77 0,42  0,8938 0,4618 29,88 € 2 1.400 h 0,8900 0,0470 3,03 € 2.000 h 0,8932 0,1106 7,15 €  0,8933 0,4406 29,37 < 0 2* 1.400 h 0,8909 0,0888 5,9 < 0 2.000 h 0,8900 0,0344 2,29 0,47 3  4,4317 0,0103 2,78 € Durch eine Optimierung der Komponenten 1 und 2 in diesem Beispiel werden diese teurer (z. B. durch Werkstoffänderung) und es entstehen zusätzliche Konformitätskos- ten für die Realisierung der Optimierungsmaßnahme (siehe Gleichung (5.6)). Unter der Annahme, dass die Konformitätskosten bei Komponente 1* 200.000 € und bei Komponente 2* 150.000 € betragen, berechnet sich die Effizienzsteigerung der Opti- mierung nach Gleichung (5.8). Die höchste Effizienz ergibt sich bei der Optimierung der Komponente 1, wenn diese nach 1.000 h ausgetauscht wird, Tabelle 5.8. Bei Kom- ponenten 2 lohnt sich eine Verbesserung nur dann, wenn das Austauschintervall 2.000 h beträgt. Werden die Instandhaltungsstrategien bei den optimierten Komponen- ten mit der höchsten Effizienz gewählt, erhält man prognostizierte externe Fehlerkos- ten / Produkt in Höhe von 7,74 €. Bei einem Vergleich der berechneten qualitätsbezogenen Kosten für die Gesamtpro- duktion von 100.000 Teilen zwischen nicht optimiertem und optimiertem Produkt (In- standhaltung: Komponente 1 bzw. 1* bei 1000 h, Komponente 2 bzw. 2* bei 2000 h), unter Einbindung der Konformitätskosten für die Optimierung, belaufen sich diese beim nicht optimierten Produkt auf 1.988.000 € und beim verbesserten Produkt auf 1.124.000 €. Dies bedeutet in diesem Beispiel eine Verringerung um 43 % der auftre- 5.3 Umsetzung in das ASZI 87 tenden Kosten. Somit ist eine Optimierung der Komponenten 1 und 2 in diesem Bei- spiel wirtschaftlich rentabel, da die zusätzlichen eingesetzten Kosten die Fehlerkosten deutlich senken können. 5.3 Umsetzung in das ASZI Für die Integration der in diesem Kapitel vorgestellten Methoden müssen die Kosten für die einzelnen Komponenten in das Zuverlässigkeitsnetz eingebunden werden. Die- se werden beispielsweise aus der Kostenleistungsrechnung entnommen. Der Systemeditor des ASZI muss um einen Menüpunkt „Kosten“ erweitert werden. Jede Komponente benötigt ein eigenes Kostenfenster. Dieses enthält ein Register „Allgemein“ und zu jeder Ausfallursache ein weiteres Register. Im allgemeinen Teil werden die Anzahl der produzierten Teile, die Ersatzteilkosten und die Instandhal- tungsintervalle erfasst. Je nach Ausfallursache variieren die Nacharbeits- bzw. Aus- schusskosten mit ihren Ausfallquoten sowie die Garantie - und Konformitätskosten der Optimierung und sind deshalb für jede Ausfallart (Ausfall 1, Ausfall 2, …) separat in einem Register erfasst, Bild 5.7. Bild 5.7: Erfassung der Kosten Für die monetäre Bewertung mithilfe der FMEA werden die Risikobewertungen A und E vor und nach der Optimierung aus der FMEA benötigt. Dazu kann das FMEA- Fenster aus Bild 4.19 erweitert werden. Unter dem Menüpunkt „Kosten - Monetäre Bewertung“ werden die Ergebnisse der vorgestellten Modelle zusammengefasst, Bild 5.8. In den drei Registern sind die Aus- wertungen der qualitätsbezogenen Kosten aus der FMEA, aus der Kosten-Importanz und die externen Fehlerkosten enthalten. 88 5 Konzeption zur Integration von ungeplanten Fehlerkosten in das ASZI Bild 5.8: Monetäre Bewertung des Systems 5.4 Zusammenfassung Nichtkonformitätskosten, die durch die Nichtzuverlässigkeit eines Systems entstehen, belasten ein Unternehmen erheblich. Daher sollte schon so früh wie möglich die Prog- nose der qualitätsbezogenen Kosten in die Produktentwicklung mit eingebunden wer- den. Durch eine Erweiterung der FMEA kann die Effizienzsteigerung von Optimie- rungsmaßnahmen berechnet und bewertet werden. Mit der Kosten-Importanz wird der Einfluss der externen Fehlerkosten eines Elementes bezüglich des Gesamtsystems be- wertet. Je höher die Kosten-Importanz eines Elements ist, umso höher ist der Anteil der anfallenden Garantiekosten in Abhängigkeit von dem probabilistischen und struk- turellen Einfluss des Elements auf das Gesamtsystem. Durch die Simulation des Aus- fallverhaltens eines Systems mit der Monte-Carlo-Simulation können die externen Fehlerkosten für unterschiedliche Instandhaltungsintervalle abgeschätzt werden. Die monetäre Bewertung der Fehlerkosten bietet dem Unternehmen eine Entscheidungs- grundlage, wie rentabel ein Produkt ist und welche zukünftige Kosten durch Garantie- leistungen zu erwarten sind. Komponente 1 – Ergebnisse FMEA Ausfall 2 5Entdeckungswkt. E 3Bedeutung B 75RPZ AbbrechenOK Alt Neu 4 Ausfall 1 5Auftretenswkt. A 4 Monetäre Bewertung Kosten-Importanz AbbrechenOK Berechnung FK vor Opt.: 8126.00 €, FK nach Opt.: 2018.00 €, Effizienzst .: 0.54 Komponente 1, Ausfall 1 FK vor Opt.: 5526.00 €, FK nach Opt.: 1030.00 €, Effizienzst .: 0.21 Komponente 1, Ausfall 2 FK vor Opt.: 9333.00 €, FK nach Opt.: 3000.00 €, Effizienzst .: 0.73 Komponente 2, Ausfall 1 FMEA Externe FK- MC Monetäre Bewertung AbbrechenOK FMEA Externe FK- MC Kosten-Importanzberechnung 5000zu t Kosten-Importanz R: 51.31 KI: 0.533 Komponente 1 R: 54.13 KI: 0.505 Komponente 2 R: 98.39 KI: 0.277 Komponente 3Monetäre Bewertung AbbrechenOK FMEA Kosten-Importanz Externe FK- MC Berechnung FK mit MC Gesamt FK pro Teil: 19.25 € Austausch 1000, 9.95 € Komponente 1 Austausch 1400, 3.03 € Komponente 2 Austausch , 2.78 € Komponente 3 6 Lebensdauerdaten zur Ermittlung der Systemzu- verlässigkeit Ausfalldaten sind das Rückgrat von Zuverlässigkeitsstudien, denn sie haben einen un- schätzbaren Nutzen in der Produktentwicklung. Ohne die Sammlung, die Analyse und den Einsatz dieser Informationen gäbe es keine effektive Zuverlässigkeitsanalyse [Dhi99]. Zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit werden daher Informationen benötigt, die sich aus Berechnungen, Lebensdauerversuchen, Auswertung von im Einsatz befindli- chen Systemen und durch Nutzung externer Quellen ergeben. Nachfolgend werden die in Bild 6.1 aufgezeigten Ressourcen näher erläutert, die die Basis für Lebensdauerver- teilungen bilden. Bild 6.1: Ressourcen zur Ermittlung von Lebensdauerverteilungen 6.1 Lebensdauerdaten aus Berechnungen Eine rechnerische Ermittlung der Lebensdauer kann bei mechanischen Komponenten mithilfe der Betriebsfestigkeit erfolgen. Dabei wird die Belastung der Komponente in Form eines Lastkollektivs oder einer Beanspruchungs-Zeit-Funktion benötigt. Die auf- tretende Belastung wird mit der ertragbaren Belastung, die mittels einer Wöhlerlinie dargestellt wird, verglichen. Der Verlauf der Wöhlerlinie ist unter anderem abhängig von der Gestalt, dem Werkstoff, den Fertigungsverfahren und von den Umgebungsbe- dingungen. Ihre Streuung darf bei der Berechnung der Lebensdauer nicht außer Acht gelassen werden. Zur Lebensdauerberechnung einer Komponente wird eine Schadens- Im Voraus Im Nachhinein Daten aus Berechnung Daten aus Lebensdauer- versuchen Daten aus der Nutzungs- phase Daten aus externen Quellen Ermittlung von Lebensdauerverteilungen Überprüfung der Zuverlässigkeit 90 6 Lebensdauerdaten zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit akkumulationshypothese verwendet, welche die Bauteilschädigung durch die vorlie- gende Beanspruchung aufsummiert. Es wird angenommen, dass jedes Schwingspiel im Werkstoff eine Teilschädigung verursacht, die unabhängig von den Schädigungen vor- heriger Schwingspiele ist. Die bekanntesten Hypothesen sind in Bild 6.2 dargestellt. Bild 6.2: Bekannte Schadensakkumulationshypothesen Die Schadensakkumulationshypothese nach Miner original nimmt an, dass Schwing- spiele mit Amplituden unterhalb der Dauerfestigkeit D keine Schädigung hervorrufen und somit vernachlässigt werden können. Bei der modifizierten Wöhlerlinie wird eine Schädigung im Dauerfestigkeitsbereich dadurch berücksichtigt, dass die Zeitfestig- keitsgerade mit halber Steigung fortgesetzt wird. Die elementare Schadensakkumulati- onshypothese ist sehr konservativ und setzt die Steigung konstant vom Zeitfestigkeits- in den Dauerfestigkeitsbereich fort. Die Lebensdauer einer Komponente lässt sich dann in Abhängigkeit vom Lastkollektiv und der kritischen Schädigungssumme be- rechnen. Die Berechnungsformeln dazu sind unter anderem in [Hai06], [VDA04], [San08] und [Sch02a] zu finden. Für einige Komponenten gibt es bewährte Berech- nungsverfahren, z. B. DIN 3990 für Zahnradberechnungen [DIN 3990] oder Herstel- lerkataloge bei Lagern. 6.2 Lebensdauerdaten aus Lebensdauerversuchen Das Ziel bei der Durchführung von Lebensdauerversuchen unter realitätsnahen Ein- satzbedingungen ist, frühzeitig Rückschlüsse über das Ausfallverhalten eines Systems zu erhalten. Die Ergebnisse der Lebensdauerversuche dienen zum Nachweis der Zu- verlässigkeitsanforderungen aus der Anforderungsliste. Um das Ausfallverhalten und die Kosten für auftretende Fehler während der Nutzungsphase bewerten zu können, ist der gesamte Verlauf der Lebensdauerkurve von Bedeutung. Durch die Anwendung Wöhlerlinie Lastwechsel N [log] Be an sp ru ch un g  [lo g] NDNi Steigung k D i Miner original modifiziert (2k-1) elementar (k) ni Statische Festigkeit Zeit- festigkeit Dauer- festigkeit 6.3 Lebensdauerdaten aus externen Quellen 91 von geeigneten Teststrategien in der Produktentwicklungsphase kann dieser Verlauf ermittelt werden. Nach [Ber04] werden verschiedene Teststrategien unterschieden:  vollständige Tests,  zensierte Tests,  Strategien zur Testzeitverkürzung. Bei einem vollständigen Test werden alle Bauteile bis zum Ausfall getestet. Diese Va- riante ist, aus statistischer Sicht, die beste Möglichkeit eine Versuchsreihe durchzufüh- ren. Aus Kosten- und Zeitgründen ist dies meist jedoch nicht möglich. Durch zensierte Tests wird der Prüfaufwand verringert. Hier wird der Versuch entweder beim Errei- chen einer bestimmten Zeitgrenze (Typ I Zensierung) oder beim Erreichen einer be- stimmten Anzahl an Komponentenausfällen (Typ II Zensierung) abgebrochen. Die Versuchsergebnisse können anschließend, z. B. nach dem Median-Verfahren, ausge- wertet werden [Ber04]. Eine multiple Zensierung liegt vor, wenn Prüfteile vorzeitig aus dem Lebensdauerversuch herausgenommen werden. Dies tritt vor allem dann ein, wenn ein Prüfteil einen anderen als den untersuchten Schadensmechanismus aufweist. Eine Auswertung erfolgt hier nach dem Sudden-Death-Verfahren. Diese Methode kann auch zur Auswertung von Ausfällen in der Nutzungsphase verwendet werden [Ber04]. Wenn aus Zeitgründen der Nachweis der Lebensdauer mit einer abweichen- den Prüfzeit erfolgt, kann dies mit dem Lebensdauerverhältnis berücksichtigt werden [Kro02]. Durch die Verwendung von Raffungsfaktoren zur beschleunigten Lebensdauerprüfung kann von höheren Belastungsniveaus bei nicht verändertem Ausfallverhalten während der Lebensdauerversuche auf die Lebensdauerverteilung bei „normaler“ Belastung geschlossen werden. Diese Strategien zur Testzeitverkürzung sind beispielsweise in [Ber04], [VDA04] näher erläutert. Zur Reduktion des Stichprobenumfangs können Vorkenntnisse von Vorgängerproduk- ten mit dem Ansatz von Bayes berücksichtigt werden. Ein Verfahren zur Übertragung der Vorkenntnisse mittels eines Transformationsfaktors und dessen Berechnung wird in [Kro04], [Hit07] vorgestellt. 6.3 Lebensdauerdaten aus externen Quellen Falls keine Zuverlässigkeitskennwerte innerhalb des Unternehmens vorhanden sind, gibt es die Möglichkeit externe Datenquellen zu nutzen. Die Zuverlässigkeitskennwer- te können aus öffentlichen Datenhandbüchern und Datenbanken ermittelt werden. In all diesen Quellen wird eine konstante Ausfallrate als Zuverlässigkeitskennwert ange- geben [Ren04]. Bei der Nutzung dieser Ausfallraten muss beachtet werden, dass die 92 6 Lebensdauerdaten zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit Daten vielen Einflüssen unterliegen können, z. B. unterschiedliche Umgebungsbedin- gungen, unvollständige Informationen, inhomogene Komponenten, unterschiedliche Messqualität usw. Eine Übersicht über die meistbekannten Datenbanken und Datenquellen bietet [Rau09], [Bri08], Tabelle 6.1. Tabelle 6.1: Übersicht über die bekanntesten Datenbanken und Datenquellen Datenquellen Komponenten EiReDA: European Industry Reliability Data (EC, 1998) aus Kernkraftwerken EPRD-97: Electronic Parts Reliability Data (RIAC, 1997) elektronisch FMD-97: Failure Mode / Mechanism Distributions (RIAC, 1997) elektronisch, elektrisch, mechanisch und elektromechanisch IEC TR 62380 (UTE, 2004) elektronisch MechRel - Handbook of Reliability Prediction for Mechani- cal Equipment (US Naval Surface Warfare Center, 2009) mechanisch MIL-HDBK-217F: Reliability Prediction of Electronic Equipment (1995) elektronisch NPRD-95: Nonelectronic Parts Reliability Data (RIAC, 1995) mechanisch und elektromechanisch OredDa, Offshore Reliability Data Handbook (SINTEF, 2002) von Ölbohrinseln und Gasproduktion PDS Data Handbook: Reliability Data for Control and Safe- ty Systems (SINTEF, 2006) aus Unterwasserausrüstung SR-332: Reliability Prediction for Electronic Equipment (Telcordia Technologies, 2006) elektronisch Obwohl es sehr viel mehr Nutzfahrzeuge als Kraftwerke oder Flugzeuge gibt, stam- men die Quellen häufig aus militärischen Bereichen, Kraftwerken oder von Kompo- nenten, die auf Bohrinseln im Einsatz sind. Denn die Komponenten in diesen Einsatz- bereichen stehen ständig unter einem Instandhaltungs- und Berichtsprozess durch eine Institution [Wol04]. Zuverlässigkeitskennwerte in Lehrbüchern sind z. B. in [Gre72], [Dhi99] und [Smi01] zu finden. Fast alle Datenbanken und Handbücher mit Ausfallraten sind in letzter Zeit nicht mehr aktualisiert worden. Doch aktuelle Veröffentlichungen wie beispielsweise von [Gro09] zeigen, dass dieses Thema nach wie vor noch immer sehr wichtig ist und beispielswei- se die NASA an neuen Konzepten arbeitet, um Daten zu sammeln und auszuwerten. 6.4 Lebensdauerdaten aus der Nutzungsphase 93 6.4 Lebensdauerdaten aus der Nutzungsphase Felddaten, die in der Nutzungsphase erfasst werden, sind eine wichtige Grundlage für die Zuverlässigkeitsanalyse eines Produkts. Mit ihrer Hilfe können allgemeine Aussa- gen über das Ausfall- bzw. Reparaturverhalten von Komponenten gemacht werden. Die Verwendung dieser Daten unterstützt die Abschätzung und Verbesserung von Zu- verlässigkeitsaspekten und von Verfügbarkeiten [Adj98]. Die Produktentwickler kön- nen durch die genaue Analyse von Ausfall- und Servicedaten sowie Kundenreklamati- onen Schwachstellen leichter identifizieren und somit die Produkte verbessern. Ver- schleißerscheinungen können erkannt und in die Instandsetzungsstrategien des techni- schen Systems eingebunden werden. Durch die Analyse von Ausfalldaten über einen längeren Zeitraum können der tendenzielle Verlauf der Zuverlässigkeit eines Systems und die damit verbundenen Garantie- und Kulanzkosten ermittelt werden. Die genaue Erfassung von Ausfalldaten ist einerseits zeitaufwendig und kostenintensiv (Kosten für Datenerfassungssystem, Eingabezeit der Ausfalldaten, Ermittlung der Ausfallursache), doch auf der anderen Seite können Rückschlüsse auf das Zuverlässigkeits- und Ver- fügbarkeitsverhalten des Systems geschlossen werden, um somit zuverlässigere Sys- teme zu entwickeln. Die Ausfall- und Servicedatenanalyse kann Einfluss auf die Er- satzteilbeschaffung und -bevorratung nehmen, zur Ermittlung der Lebenszykluskosten eines Systems beitragen und die Bewertung von Lieferanten unterstützen. Nach [Gei06] amortisiert sich auch bei kleineren Unternehmen die gezielte Erfassung von Fehlern und der Ursachen sehr schnell, da durch verbesserte Abläufe weniger Fehler- kosten bei der Nutzung des Produktes entstehen und somit auch Wettbewerbsvorteile aufgebaut werden können. Für die Auswertung von Fehlern bei der Nutzung müssen Mindestanforderungen an die Datenerhebung gestellt werden, die den Ausfall dokumentieren. Die VDI- Richtlinie 3423 [VDI 3423] enthält ein sehr einfaches Formblatt zur Erfassung von Ausfallzeiten. Ebenfalls sind Ausfalldatenblätter in [Kec93], [Ott06], [Rze03] darge- stellt. Sämtliche erforderlichen Informationen zur Beschreibung eines Systemausfalls sind in Tabelle 6.2 aufgezeigt. 94 6 Lebensdauerdaten zur Ermittlung der Systemzuverlässigkeit Tabelle 6.2: Notwendige Informationen zur Beschreibung von Ausfällen Identifikation der Komponente Beschreibung des Ausfallverhal- tens der Komponente Instandhaltungs- informationen Umgebungsbedin- gungen  Teilenummer  Baugruppe  Stückliste  Ausfallursache (Verschleiß, Leck, …)  Ausfall entdeckt durch: Repa- ratur, Wartungsintervall, …  durchgeführte Maßnahmen: Reparatur, Einstellung, …  Bereich: Hydraulik, Elektrik, …  Reparaturzeit  ausgeführte Verbesserung  Laufzeit der Komponente  Folgefehler  Reparaturmannzeiten  verwendete Ausrüs- tung  verwendete Ersatztei- le  Reparaturzeit  ausgeführte Verbesse- rungen  z. B. Tempera- tur, Drehzahl, … Bei der Auswertung von Felddaten muss beachtet werden, dass der Hersteller in der Regel unvollständige Informationen zu den Ausfällen erhält. Oft sind auch die Ein- satzbedingungen der Produkte nicht bekannt. Rückmeldungen von Ausfällen erfolgen vor allem während der Gewährleistungszeit eines Produktes, danach erfolgt häufig eine Instandhaltung bzw. Reparatur innerhalb des eigenen Unternehmens oder mit an- deren Anbietern. Der Rückmeldungszeitraum kann durch Garantieerweiterungen oder durch Wartungsverträge verlängert werden [Edl01], so dass das Langzeitverhalten ei- nes Produktes besser bewertet werden kann [Ebn95]. Durch den Einsatz von speziellen Auswerteverfahren wie z. B. nach Suzuki und Kalbfleisch können aussagekräftige Zu- verlässigkeitsprognosen auch auf Basis von unvollständigen Daten durchgeführt wer- den. Diese Methoden werden in [Del06] detailliert beschrieben. Eine Studie aus dem Jahre 2005 [Sch06b] zeigt, dass im produzierenden Gewerbe in etwa zwei Drittel der befragten Unternehmen die Daten aus dem Feld nicht effizient nutzen und nicht auf alle benötigten Daten zurückgreifen können. Vor allem in kleinen und mittelständischen Unternehmen führt dies zu Problemen. Einerseits werden Re- klamationen zwar bearbeitet, andererseits erfolgt aber keine Beseitigung der Fehlerur- sache und somit muss mit der Wiederholung von Fehlern und den daraus entstehenden Zusatzaufwendungen (Arbeitsaufwand, Zusatzkosten) gerechnet werden. Dies liegt daran, dass vielen Unternehmen der administrative Aufwand für einen Optimierungs- prozess zu groß ist [Gei06]. 7 Beispielhafte Anwendungen Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Konzept für das Aktive Semantische Zuver- lässigkeitsinformationssystem wird hier an zwei Beispielen vorgestellt. Als erstes Bei- spiel dient ein einstufiges Zahnradgetriebe, das hinsichtlich qualitativer und quantitati- ver Zuverlässigkeitsmethoden und der monetären Fehlerkostenanalyse untersucht wird. Im zweiten Beispiel wird eine Sitzlehnenverstellung verwendet, die im ASK bei [Mar98] und [Kop98] und im Zuverlässigkeitsinformationssystem in [Rze04] und [Rze06] als Demonstrator für die Berechnung der Systemzuverlässigkeit und der Feh- lerkostenbetrachtung mit Unterstützung der FMEA genutzt wurde. Aus diesem Grund wird hier keine umfassende Zuverlässigkeitsanalyse durchgeführt. 7.1 Beispiel: Einstufiges Zahnradgetriebe In Bild 7.1 ist ein Zahnradgetriebe in Anlehnung an [Ber04] dargestellt. Bei diesem Getriebe wird über das aufgepresste Zahnrad 1 auf der Eingangswelle die Leistung über das größere Zahnrad 2 auf die Ausgangswelle übertragen. Das Getriebe enthält darüber hinaus Rillenkugellager für die Wellen, mehrere Gehäusedeckel, Schrauben, eine Passfederverbindung sowie dynamische und statische Dichtungen. Bild 7.1: Einstufiges Zahnradgetriebe in Anlehnung an [Ber04] Wälzlager 1 Wälzlager 3Radialwellendichtring 1 Radialwellendichtring 2 Wälzlager 2 Wälzlager 4 Zahnrad 2Zahnrad 1 Eingangswelle Ausgangswelle 96 7 Beispielhafte Anwendungen In den folgenden Abschnitten wird zuerst eine Zuverlässigkeitsanalyse des Getriebes durchgeführt. Anschließend erfolgt die monetäre Bewertung mithilfe der qualitätsbe- zogenen Kosten. 7.1.1 Analyse der Systemzuverlässigkeit des einstufigen Getriebes Die Ermittlung der kritischen Systemelemente erfolgt mit der ABC-Analyse nach den Ablaufschemata aus Bild 4.17. Die Klassifizierung der Elemente ist in Tabelle 7.1 zu- sammengefasst. Einige Komponenten wie beispielsweise die Eingangswelle sind zwar berechenbar (A-Teil), aber auch dauerfest ausgelegt und werden daher in der Zuverläs- sigkeitsanalyse nicht näher betrachtet und somit der Kategorie C zugeordnet. Tabelle 7.1: Bauteile des Zahnradgetriebes mit Klassifizierung in ABC-Teile Komponente A-Teil B-Teil C-Teil Eingangswelle (x) x Ausgangwelle (x) x Zahnrad 1, 2 x Wälzlager 1 .. 4 x Gehäuse x Gehäusedeckel x Gehäusedeckeldichtung x Schrauben x Radialwellendichtring (RWDR) 1, 2 x Distanzring x Sicherungsring 1, 2 x Passfederverbindung (x) x Presspassung Zahnrad 1 x Lagerdeckel 1 .. 4 x Lagerdeckeldichtungen 1 - 4 x Öl x Kritische Elemente des Getriebes sind die beiden Zahnräder, die durch Bruch bzw. Grübchenbildung ausfallen können, sowie die Wälzlager und die beiden Radialwellen- dichtringe. Die Systemstruktur dieser Elemente ist in Bild 7.2 zu sehen. In diesem me- chanischen Seriensystem bewirkt der Ausfall einer Komponente den Gesamtausfall des Getriebes. 7.1 Beispiel: Einstufiges Zahnradgetriebe 97 Bild 7.2: Zuverlässigkeitsblockschaltbild der kritischen Elemente des Getriebes Nach dem Boole´schen Modell ergibt sich die Systemlebensdauer durch Multiplikati- on der Einzelzuverlässigkeiten der Komponenten aus Bild 7.2: ).t(R.....)t(R)t(R)t(R 2RWDRGrübchen,1ZahnradBruch,1ZahnradS  (7.1) Das geforderte Zuverlässigkeitsziel für das gesamte System soll nach 75.000 Umdre- hungen Rgef (t) = 95 % betragen. Bei einer gleichmäßigen Verteilung auf die acht be- trachteten Elemente nach Gleichung (4.1) bedeutet dies, dass eine singuläre Zuverläs- sigkeit von 98,7 % erreicht werden muss. Weitere kritische Systemelemente und Funktionen werden mit einer FMEA identifi- ziert, die als Grundlage für den strukturellen Aufbau die bereits im semantischen Netz angelegten Objekte nutzt. In der FMEA werden die Schwachstellen durch eine hohe Risikoprioritätszahl bzw. hohe Auftretens-, Entdeckungswahrscheinlichkeit und Be- deutung ermittelt. In Bild 7.3 sind die kritischen Strukturelemente mit den höchsten Risikoprioritätszah- len aus der FMEA zusammengestellt. Potenzielle Fehlerursachen wurden beim Gehäu- se, bei Zahnrad 1 und bei Wälzlager 1 entdeckt, die durch entsprechende Maßnahmen zu verbessern sind. Die FMEA-bezogenen Kosten werden in Kapitel 7.1.2 betrachtet. Nach dem Aufbau der Zuverlässigkeitsstruktur und der Identifikation der kritischen Systemelemente erfolgt mit der fortschreitenden Produktentwicklung die quantitative Berechnung der Zuverlässigkeit und des Ausfallverhaltens des Systems. Durch Feldda- tenauswertungen von Vorgängerprodukten, Berechnungen, Nutzung von Datenhand- büchern und Versuche werden die Lebensdauerverteilungen der einzelnen Komponen- ten ermittelt. Die Lebensdauerparameter für die kritischen Systemelemente des Bei- spielgetriebes sind in Tabelle 7.2 aufgelistet. An den Lebensdauerverteilungen der bei- den Zahnräder 1 und 2 ist erkennbar, dass die Zahnräder zuerst durch Bruch versagen. Daher wird das Versagen durch Grübchenbildung im weiteren Verlauf des Beispiels nicht weiter berücksichtigt. Da die Wälzlager 2 und 3 dauerfest ausgelegt sind, werden diese auch nicht weiter berücksichtigt. Zahnrad 1 GrübchenZahnrad 1 Bruch Zahnrad 2 Bruch Zahnrad 2 GrübchenWälzlager 1 RWDR 1 Wälzlager 2 RWDR 2 Wälzlager 3 Wälzlager 4 98 7 Beispielhafte Anwendungen Bild 7.3: Auswahl kritischer Getriebeausfälle Tabelle 7.2: Weibullparameter der A- und B-Teile in Anlehnung an [Ber04] Komponente b T [Umdr.] t0 [Umdr.] Zahnrad 1, Bruch 1,4 106.000 69.000 Zahnrad 2, Bruch 1,8 185.000 135.000 Zahnrad 1, Grübchen 1,3 2.147.000 450.000 Zahnrad 2, Grübchen 1,3 2.147.000 450.000 Wälzlager 1 1,1 9.400.000 300.000 Wälzlager 4 1,1 15.700.000 500.000 RWDR 1, 2 1,0 66.000.000 0 In Bild 7.4 ist das Ausfallverhalten des Getriebes in Abhängigkeit von der Lebensdau- er für die kritischen Systemelemente und das Gesamtsystem nach dem Boole´schen Modell abgebildet. Fall Fehlerfolge B Fehlerart Fehlerursache Vermeidungs-maßnahme A Entdeckungs- maßnahme E RPZ V/T Systemelement Funktion Standardwerkstoff ----------------------- Auslegung und Dimensionierung entspr. Vorgaben 8 Dauerlaufprüf- stand 3 216 Russo ------------ abgeschl. Systemelement Funktion Standardwerkstoff ----------------------- Auslegung und Dimensionierung entspr. Vorgaben 7 Dauerlaufprüf- stand ----------------------- Abnahmeprüfung (Spitzenlast) 4 252 Russo ------------ abgeschl. Systemelement Funktion Tolerierung der Distanzhülse entsprechend Vorgaben 6 Dauerlaufprüf- stand ----------------------- Abnahmeprüfung (Spitzenlast) 6 324 Russo ------------ abgeschl. Gehäuse Aufnahme und Abstützen der Lagerreaktionskräfte 1 2 Spitzenverzahn- ungskräfte zu hoch Riss des Gehäuses im Lagerbereich 9 ----- 6 Funktionsausfall des Getriebes ----------------------- Ölaustritt Zahnrad 1 Drehmomentübertragung 3 Wälzlager 1 Aufnahme und Abstützen der Verzahnungskräfte Belastung der einzelnen Zähne zu hoch Zahnbruch9Funktionsausfall des Getriebes Funktionsausfall des Getriebes ----------------------- Ölaustritt 9 ----- 6 Verspannung des Lagers durch Distanzhülse Lagerschaden 7.1 Beispiel: Einstufiges Zahnradgetriebe 99 Bild 7.4: Ausfallverhalten des Beispielgetriebes Das Getriebe hat eine B10-Lebensdauer von ca. 76.300 Umdrehungen. Bei 75.000 Umdrehungen ergibt sich eine Überlebenswahrscheinlichkeit von 92 % bzw. eine Aus- fallwahrscheinlichkeit von 8 %. Die Zuverlässigkeitsanforderung von 95 % ist nach dem Boole´schen Modell somit nicht erfüllt. In Bild 7.5 ist der Verlauf der marginalen Importanz des Getriebes zu sehen. Hier ist das Zahnrad 1 (Bruch) als schwächstes Element ermittelt worden, wie auch in Bild 7.4 bereits erkennbar ist. Die Importanzverläufe aller anderen Komponenten liegen aufei- nander. Bild 7.5: Importanzverlauf des Getriebes A us fa llw ah rs ch ei nl ic hk ei t F (t) in % Lebensdauer t · 104 [Umdr.] 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 0 10 20 30 40 50 M ar gi na le Im po rt an z Lebensdauer t · 104 [Umdr.] restliche Komponenten Zahnrad 1, Bruch 100 7 Beispielhafte Anwendungen Um die Lebensdauer des Getriebes zu erhöhen, sollte primär dieses Element optimiert werden. 7.1.2 Analyse der qualitätsbezogenen Kosten des einstufigen Getriebes Bei der Betrachtung der qualitätsbezogenen Kosten werden zuerst die kritischen Ele- mente mit ihren potenziellen Fehlern aus der FMEA betrachtet, Bild 7.2. Dabei wer- den die Lebensdauerverteilungen der Elemente nicht mitberücksichtigt. Im ersten Fall erfolgt der Riss des Gehäuses durch die Entstehung von zu hohen Verzahnungskräften. Die internen Fehlerkosten zur Behebung dieses Fehlers setzen sich aus den Material- kosten und zusätzlich 200 € für die Nachbearbeitung zusammen. Es kommen noch 200 € hinzu, falls dieser Fehler beim Kunden auftritt. Im zweiten Fall wird das Zahn- rad 1 durch Zahnbruch geschädigt. Wird der Fehler innerhalb bzw. außerhalb des Un- ternehmens entdeckt, belaufen sich die Fehlerkosten auf 150 € bzw. 400 € zusätzlich zu den Materialkosten. Im dritten Fall versagt das Wälzlager 1 durch falsche Verspan- nung des Lagers. Neben den Lagerkosten fallen zusätzlich intern 100 € und extern 200 € Fehlerkosten an. In Bild 7.6 sind die möglichen Fehlerursachen für diese drei Fälle mit den geschätzten Fehler- und Konformitätskosten, den Optimierungsmaßnahmen und den neuen FMEA- Bewertungsfaktoren aufgeführt. Auf Basis dieser Kosten ergibt sich für den ersten Fall eine Effektivität von 0,21, für den zweiten Fall von 0,42, während die Effektivität des dritten Fallbeispiels negativ ausfällt. Anhand dieser Kennwerte lohnt sich die Durchführung der Optimierung für den Fall 1 und insbesondere für den Fall 2. Für die monetäre Bewertung der externen Fehlerkosten anhand der Lebensdauervertei- lungen sind die Ersatzteil-, die Arbeitszeitkosten, die Reparaturverteilung und die Instandhaltungsintervalle der kritischen Systemelemente in Tabelle 7.3 aufgeführt. Werden die externen Fehlerkosten der einzelnen Komponenten, die sich aus den Mate- rialkosten und den Arbeitszeitkosten für den Austausch zusammensetzen, aus Tabelle 7.3 mit berücksichtigt, zeigt sich, dass sich bei der Betrachtung der Kosten-Importanz auch das zweite Zahnrad (Bruch) von den restlichen Komponenten deutlich unter- scheidet, Bild 7.7. Ab circa 213.000 Umdrehungen gewinnt das Zahnrad 2 eine höhere Bedeutung im Gesamtsystem als das Zahnrad 1, wenn die externen Fehlerkosten und nicht nur die Lebensdauerverteilungen wie in Bild 7.5 mit berücksichtigt werden. 7.1 Beispiel: Einstufiges Zahnradgetriebe 101 Bild 7.6: Effektivität der FMEA-Optimierungsmaßnahmen Tabelle 7.3: Überblick über Ersatzteil-, Arbeitszeitkosten, Reparaturverhalten und Instandhaltungsintervalle des Getriebes Komponente Ersatzteil-kosten Arbeitskos- ten [€] Reparaturverhalten Austausch nach [Umdr.] b T Zahnrad 1, Bruch 200 € 50 3 4 70.000 Zahnrad 2, Bruch 250 € 50 3 4 140.000 Wälzlager 1 125 € 50 3 3 420.000 Wälzlager 4 100 € 50 3 3 700.000 RWDR 1, 2 15 € 50 3 1 630.000 intern extern intern extern 1 Spitzenverzahn- ungskräfte zu hoch 314.685,00 375,00 Festigkeits- steigerung durch Lösungsglühen und Warmaus- lagerung 250.000,00 2 - 104,99 0,01 0,21 2 Belastung der einzelnen Zähne zu hoch 59.940,00 85,00 FE-Simulation --------------------- Verringern des Eingriffswinkels der Verzahnung (mehrere Zähne gleichzeitig im Eingriff) 35.000,00 2 2 59,94 0,09 0,42 3 Verspannung des Lagers durch Distanzhülse 11.216,25 48,75 Toleranzrechnung ---------------------- Distanzhülzen in Abhängigkeit der Längentoleranzen klassieren ---------------------- Vermessen der Teile im Montage- prozess und zuordnen der korrekten Distanz- hülsenklasse 55.000,00 2 2 22,48 0,03 -3,88 E neu Geschätzte Fehlerkosten mit Optimierung EffektivitätFall Mögliche Fehlerursache Geschätzte Fehlerkosten ohne Optimierung Optimierungs- maßnahme Geschätzte Konformitäts- kosten A neu geschädigtes Lager 1 = 125 € KNacharbeit = 225 € KGarantie = 325 € geschädigte Zahnräder 1, 2 = 450 € KNacharbeit = 600 € KGarantie = 850 € Gehäusekosten = 400 € präventiver Austausch Zahnräder 1, 2 = 450 € KNacharbeit = 1050 € KGarantie = 1250 € 102 7 Beispielhafte Anwendungen Bild 7.7: Einfluss der externen Fehlerkosten auf die Importanz Durch das Ausfall- und das Reparaturverhalten der einzelnen Komponenten sowie die monetären Aufwendungen bei einem Ausfall des Systems während der Garantiezeit lassen sich die zu erwartenden externen Fehlerkosten mit Unterstützung der Monte- Carlo-Simulation ermitteln. Die Vorgehensweise zur Ermittlung der externen Fehler- kosten ist in Bild 7.8 dargestellt. Durch die Inversionsmethode werden aus gleichver- teilten Pseudozufallszahlen die Ausfallzeiten ti simuliert. Wenn ti größer als das vorge- sehene Instanthaltungsintervall ist, wird eine routinemäßige Instandhaltung durchge- führt. Die Laufzeit der Komponente erhöht sich um die Länge des Instandhaltungsin- tervalls tInstand. Andernfalls fällt das Element vorzeitig aus und muss repariert werden. Dadurch entstehen externe Fehlerkosten, die sich durch jeden weiteren Ausfall aufad- dieren. Die Laufzeit der Komponente erhöht sich in diesem Fall um die Ausfallzeit ti. Anschließend wird solange eine neue Ausfallzeit simuliert, bis die Komponente das Ende der Garantiezeit erreicht hat. 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 0 10 20 30 40 50 K os te n- Im po rt an z Lebensdauer t · 104 [Umdr.] restliche Komponenten Zahnrad 1, Bruch Zahnrad 2, Bruch 7.1 Beispiel: Einstufiges Zahnradgetriebe 103 Bild 7.8: Ablaufschema zur Ermittlung der externen Fehlerkosten Bei 100.000 Simulationen, aus denen die Mittelwerte ermittelt wurden, ergeben sich für beide Zahnräder pro Getriebeeinheit externe Fehlerkosten in Höhe von 24,55 € bzw. 34,58 €, Bild 7.9. Vergleicht man die Summe der Ersatzteilkosten mit den Antei- len, die durch Zahnbruch der beiden Zahnräder entstehen, so entfallen bereits 92 % dieser Kosten auf die beiden Zahnräder. Die Schwachstellen im Beispielgetriebe sind bei der Bewertung durch qualitätsbezo- gene Kosten die Zahnräder 1 und 2, die auch bei den anderen quantitativen Bewertun- gen als kritische Elemente identifiziert wurden. Der Anteil der Fehlerkosten kann durch eine Optimierung der Zahnräder (konstruktive Veränderung, Werkstoffbehandlung usw.) oder auch verkürzte Instandhaltungsinter- valle verringert werden. Dadurch ergeben sich Veränderungen, die in einer neuen Ite- rationsschleife in die qualitativen und quantitativen Zuverlässigkeitsmethoden mit ein- fließen und somit eine Veränderung der Systemlebensdauer und eine Änderung der qualitätsbezogenen Kosten bewirken. 104 7 Beispielhafte Anwendungen Bild 7.9: Externe Fehlerkosten und Anzahl der Ausfälle des Beispielgetriebes 7.2 Beispiel: Sitzlehnenverstellung In Bild 7.10 ist das CAD-Modell der elektromechanischen Sitzlehnenverstellung ab- gebildet. Das zu diesem Beispiel zugehörige Konstruktionsnetz ist in Bild 3.6 zu se- hen. Bild 7.10: CAD-Modell der Sitzlehnenverstellung [Mar98] Die Sitzlehnenverstellung besteht aus den Baugruppen Elektromotor, Schneckenge- triebe, Stirnradgetriebe und Taumelgetriebe. Der Elektromotor wird über die Autobat- terie mit Energie versorgt und treibt das Schneckengetriebe an. Über das Schneckenge- triebe wird ein Stirnradgetriebe und anschließend ein Taumelgetriebe aktiviert, das die Rückenlehne des Sitzes verstellt. Die Zuverlässigkeitsstruktur für die Sitzlehnenverstellung in Bild 7.11 enthält alle Baugruppen und die dazugehörigen Komponenten; zusätzlich sind die Schnittstellen zur Batterie und der Rückenlehne enthalten. Sowohl die Baugruppenobjekte der 0 20 40 60 80 Z1, Bruch Z2, Bruch wl1 wl2 rwdr 1 ex te rn e Fe hl er ko st en [€ ] A nt ei l a n Er sa tz te ilk os te n [% ] externe Fehlerkosten [€] Anzahl der Ausfälle / Teil [‰ ] Anteil an Ersatzteilkosten [%] 80 40 20 0 60 A nz ah l d er A us fä lle / Te il [‰ ] Zahnrad 2, Bruch Wälzlager 1 Wälzlager 4 RWDR 1, 2Zahnrad 1, Bruch 7.2 Beispiel: Sitzlehnenverstellung 105 Sitzlehnenverstellung als auch die Unterkomponenten sind jeweils in Reihe geschal- ten. Bild 7.11: Zuverlässigkeitsstruktur der Sitzlehnenverstellung Die Lebensdauerverteilungen für die Baugruppen dieses Beispiels wurden aus [NPR95] und [Ber04] abgeleitet und sind in Tabelle 7.4 aufgelistet. Tabelle 7.4: Ausfallparameter der Lehnenverstellung [Rze04] Komponente b T [h] t0 [h] Elektromotor 1 2106 0 Schneckengetriebe 1,1 490 160 Stirnradgetriebe 1,3 320 150 Taumelgetriebe 1,4 460 160 Unter der Annahme, dass die Rückenlehne des Sitzes sechsmal am Tag für 15 Sekun- den über 20 Jahre verstellt wird, erhält meine eine geschätzte Laufzeit von ca. 182 Stunden. Bei der Berechnung der Systemzuverlässigkeit kann die Batterie bzw. die Rückenlehne als Teil des Systems „Sitzlehne“ mit integriert werden. Dabei muss aller- dings beachtet werden, dass die Mehrfachverwendung von Komponenten in Reihen- schaltungen die Gesamtzuverlässigkeit des Systems verschlechtert und nur beim Hauptanwendungsfall berücksichtigt werden sollte. Für die Systemzuverlässigkeit er- hält man mit den Komponenten aus Tabelle 7.4 nach (2.18): RSystem (182 h) = 84,6 %. (7.2) Batterie Elektromotor M Schneckengetriebe Stirnradgetriebe Taumelgetriebe Rückenlehne HohlradSchnecke Schneckenrad PlanetRitzel Exzenterwelle Zahnrad Welle 106 7 Beispielhafte Anwendungen Da an die Sitzlehnenverstellung keine besonderen zuverlässigkeitstechnischen Anfor- derungen gestellt werden, ist nach Tabelle 4.1 eine ausreichend hohe Zuverlässigkeit gegeben. In Anlehnung an das Beispiel aus [Rze06] werden mit den Bewertungen aus einer FMEA die Nichtkonformitätskosten und die Konformitätskosten nach den Gleichun- gen (5.1) bis (5.4) beispielhaft für das Stirnradgetriebe der Sitzlehnenverstellung für eine Gesamtproduktionszahl von 500.000 Teilen berechnet. Die Kosten für Ausschuss betragen 6 €, für Nacharbeit 3 € und im Garantiefall 55 €. Die Quoten für Nacharbeit und Ausschuss liegen bei 50 %. In Bild 7.12 sind die Nichtkonformitätskosten als Summe der Ausschuss-, Nacharbeits- und Garantiekosten in Abhängigkeit von dem Produkt der Auftretens- und Entdeckungswahrscheinlichkeiten mit konstantem E = 7 abgebildet. Dabei wurde die Auftretenswahrscheinlichkeit A variiert. Je kleiner der Faktor P(A) · P(E) ist umso höher ist die Zuverlässigkeit. In diesem Beispiel steigen die Nichtkonformitätskosten ab A = 9 signifikant an. Bild 7.12: Nichtkonformitätskosten in Abhängigkeit von P(A) · P(E) Bild 7.13 zeigt die Summe der Nichtkonformitätskosten für unterschiedliche Varianten der Entdeckungswahrscheinlichkeit E in Abhängigkeit von der Auftretenswahr- scheinlichkeit A. Für E = 1 und E = 4 sind die Kosten fast identisch. Erst die Kosten- kurve von E = 10 hebt sich deutlicher von den anderen Kurven ab. 0 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K os te n [€ ] · 10 00 Auftretenswahrscheinlichkeit A P(A) · P(E) mit E = 7 Ausschusskosten Nacharbeitskosten Garantiekosten Nichtkonformitätskosten hoch niedrigZuverlässigkeit 7.2 Beispiel: Sitzlehnenverstellung 107 Bild 7.13: Nichtkonformitätskosten in Abhängigkeit von A und E Ob sich eine Verbesserung der Entdeckungswahrscheinlichkeit lohnt, was mit zusätz- lichen Optimierungskosten nach Gleichung (5.6) verbunden ist, zeigt die Betrachtung der Effizienzsteigerung. In Tabelle 7.5 sind die Konformitätskosten für verschiedene Auftretenswahrscheinlichkeiten bei einer Verbesserung der Entdeckungswahrschein- lichkeit E von sieben auf vier zusammengefasst, die gerade die Rentabilitätsschwelle von „null“ erreichen. Dies bedeutet, dass eine positive Effizienz in diesem Beispiel erst dann erreicht wird, wenn die Konformitätskosten für die Optimierung niedriger sind als die in der Tabelle angegebenen Werte. Tabelle 7.5: Break-even-Point der Konformitätskosten Konformitätskosten für Effizienzsteigerung = 0 bei Verbesserung von E = 7 auf E = 4 A: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [€] 0,48 4,80 47,98 239,88 959,50 2.398,75 4.797,50 14.392,50 47.975,00 239.875,00 0 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K os te n [€ ] · 1 00 0 Auftretenswahrscheinlichkeit A E = 10 E = 4 E = 7 E = 1 8 Zusammenfassung und Ausblick Für Unternehmen ist die gesamte Produktentwicklung bis hin zur Markteinführung ein Schlüsselprozess, der über Erfolg oder Misserfolg entscheiden kann. Bereits während der Entwicklungsphase wird der Grundstein für die zukünftigen Qualitäts- und Kos- tenstandards gelegt. Die Komplexität des Prozesses stellt hohe Anforderungen an alle beteiligten Bereiche und erfordert eine ganzheitliche Betrachtungsweise. Kernpunkt dieser Arbeit bildete die Konzeption eines Aktiven Semantischen Zuverläs- sigkeitsinformationssystems, das in Kooperation mit dem Aktiven Semantischen Konstruktionsnetz die Analyse des betrachtenden Systems sowohl unter zuverlässig- keitstechnischen Aspekten als auch unter Betrachtung zuverlässigkeitsabhängiger Kos- ten erlaubt. Zu Beginn wurde die klassische Vorgehensweise der Produktentwicklung im Konstruktions- und Zuverlässigkeitsprozess erläutert. Diese wurde sowohl durch die qualitativen und quantitativen Zuverlässigkeitsmethoden als auch durch qualitätsbezo- gene Kosten ergänzt. Das Aktive Semantische Konstruktionsnetz bildete die Basis für die Entwicklung des Aktiven Semantischen Zuverlässigkeitsinformationssystems. Da- für wurden zunächst die erforderlichen Zuverlässigkeitsobjekte mit allen notwendigen Parametern und Beziehungen definiert und in das ASZI integriert. Zur Durchführung einer Zuverlässigkeitsanalyse wurden in der Anforderungsliste die Zuverlässigkeitsanforderungen des Produkts festgehalten. Dabei sind verschiedene Methoden vorgestellt worden, wie die geforderten Zuverlässigkeitskennwerte auf die diversen Hierarchieebenen aufgeteilt und in die Analyse mit eingebunden werden kön- nen. Im Folgenden wurde ein grafischer Editor für die Modellierung von Zuverlässig- keitsstrukturen für beliebige Anordnungen in das ASZI integriert. Dabei können die Objekte sowohl aus dem ASK mit allen zuverlässigkeitsrelevanten Informationen im- portiert als auch selbst generiert werden. Im nächsten Schritt erfolgte die Klassifizie- rung nach kritischen bzw. unkritischen Komponenten unter zuverlässigkeitstechni- schen Aspekten. Dazu wurde die ABC-Analyse in das ASZI implementiert. Überdies wurden die gängigen Lebensdauerverteilungen in das ASZI eingebunden, um durch den Einsatz einer quantitativen Zuverlässigkeitsanalyse das Ausfallverhalten des Sys- tems und der Systemelemente untersuchen zu können. Durch einen Soll-Ist-Vergleich erhält der Anwender eine Rückmeldung, ob seine Zuverlässigkeitsanforderungen er- füllt wurden. Durch die Importanzanalyse werden diejenigen Elemente identifiziert, welche die Gesamtüberlebenswahrscheinlichkeit des Systems besonders negativ beein- 8 Zusammenfassung und Ausblick 109 flussen, um gegebenenfalls eine bestmöglichste Systemoptimierung vornehmen zu können. Die Implementierung zuverlässigkeitsabhängiger Fehlerkosten in das ASZI erlaubt eine wirtschaftliche Rentabilitätsanalyse des Produkts. Die diskutierten Verfahren be- werteten einerseits die Wirtschaftlichkeit von FMEA-Maßnahmen in Bezug auf die prognostizierten Fehlerkosten. Andererseits wurden die Fehlerkosten auf ihren struktu- rellen und probabilistischen Einfluss im System untersucht. Mit der Monte-Carlo- Simulation wurden die zuverlässigkeitsabhängigen Fehlerkosten prognostiziert und die Effizienz der Optimierungsmaßnahme bei verschiedenen Instandhaltungsstrategien bewertet. Anhand zweier Beispiele wurde die Notwendigkeit der in das ASZI einge- bundenen Methoden als Entscheidungsbasis für den Anwender verdeutlicht. Das ASZI stellt dem Entwickler zu jedem Zeitpunkt den aktuellen Zuverlässigkeits- stand zur Verfügung. Der Wissensaustausch zwischen allen beteiligten Bereichen wird verbessert und das durchgängige Konzept des ASK und des ASZI verhindert potenzi- elle Fehler, die sich durch Änderungen der Anforderungen oder durch Modifizierung in der Konstruktion bei der Produktentwicklung ergeben. Die Entwicklungszeiten werden somit verkürzt. Der Anwender wird von Routineentscheidungen entlastet und bei komplexen Entscheidungssituationen unterstützt. Die Produktzuverlässigkeit wird bei gleichzeitiger Reduzierung der Garantie- und Kulanzkosten erhöht. Mit den se- mantischen Netzen wird durch die Informationen in den Objekten eine Wissensbasis im Unternehmen aufgebaut, die Stärken und Verbesserungspotenziale eines Produktes erkennen lässt und durch Datensammlung dem Wissensverlust vorbeugt. Doch neben den Vorteilen gibt es auch Nachteile. Es besteht die Gefahr, dass Erfahrungswissen verloren geht, da sich die Nutzer auf das Netz verlassen. Fehler in den Datenbanken müssen konsequent korrigiert werden und es muss das entsprechende Know-how zur Verfügung stehen, um die Wissensbasis zu pflegen. In Verbindung mit dem ASK wurde ein geeignetes Instrument entwickelt, das sowohl konstruktive als auch zuverlässigkeitstechnische Aspekte und ihre wirtschaftlichen Auswirkungen nicht nur mit berücksichtigt, sondern auch miteinander verbindet. Für die zukünftige Erweiterung des ASK sollte die Schnittstelle an die FMEA- Software IQ-FMEA realisiert werden. Die Anbindung und der Aufbau von Zuverläs- sigkeitsdatenbanken, die komponentenspezifische Informationen enthalten, vereinfa- chen die Parametereingabe und führen zu einer Verbesserung der Wissensbasis. Zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Unternehmen sollte mithilfe der se- mantischen Netze nicht nur die Produktentwicklungsphase, sondern der gesamte Pro- duktlebenszyklus betrachtet werden. 9 Literatur [Adj98] Adjallah, K. H.; Touzanne, F.: Reliability Databases: Principles and construction. Proc. ESREL 1998 (European Safety and Reliability Conference), Trondheim, Norway, June 16th - 19th, 1998 [All98] Allstadt, M.; Wengler, M.: Qualitätscontrolling anwenden. In: QZ 9 (1998), S. 1048 - 1052 [Bar81] Barlow, R. E.; Proschan, F.: Statistical Theory of Reliability and Life Testing. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1981 [Bei84] Beichelt, F.: Zuverlässigkeits- und Instandhaltungstheorie. Stuttgart: Teubner, 1984 [Ber04] Bertsche, B.; Lechner, G.: Zuverlässigkeit im Maschinenbau. Berlin: Springer, 2004 [Ber07] Bertsche, B.; Bullinger, H.-J.: Entwicklung und Erprobung innovati- ver Produkte - Rapid Prototyping: Grundlagen, Rahmenbedingungen und Realisierung. Berlin: Springer, 2007 [Bir04] Birolini, A.: Reliability Engineering: Theory and Practice. Berlin: Springer, 2004 [Bir69] Birnbaum, Z.W.: On the importance of different components in a multicomponent system. In: Krishnaiah, P.R. (ed.): Multivariate Analysis II. New York: Academic Press, 1969, S. 581-592. [Bri08] Brissaud, F.; Charpentier, D.: Safety instruments system reliability evaluation with influencing factors. Proc. ESREL 2008 (European Safety and Reliability Conference), Valencia, Spain, September 22th - 25th, 2008 [Bru92] Brunner, F. J.: Wirtschaftlichkeit industrieller Zuverlässigkeitssiche- rung. Braunschweig: Vieweg, 1992 [Bul95] Bullinger, H.-J; u. a.: Integrierte Produktentwicklung: zehn erfolg- reiche Praxisbeispiele. Wiesbaden: Gabler, 1995 [DAT09] N. N.: DAT Report 2009. In: www.autohaus.de/dat-report, Stand 15.12.2009 Literatur 111 [Del06] Delonga, M.: Zuverlässigkeitsmanagement auf Basis von Felddaten. Stuttgart, Universität, Institut für Maschinenelemente, Diss., 2006 [Dhi99] Dhillon, B. S.: Design Reliability: Fundamentals and Applications. London: CRC Press, 1999 [DIN 25424] Norm DIN 25 424: 1981. Fehlerbaumanalyse. Teil 1 [DIN 3990] Norm DIN 3990: 1987. Tragfähigkeitsberechnungen für Stirnräder. Teil 1 - 5 [DIN 55350-11] Norm DIN 55350-11: 2008. Begriffe zum Qualitätsmanagement - Teil 11: Ergänzung zu DIN EN ISO 9000: 2005 [DIN EN 60812] Norm DIN EN 60812: 2006. Analysetechniken für die Funktionsfä- higkeit von Systemen - Verfahren für die Fehlzustandsart- und -aus- wirkungsanalyse [DIN EN 61703] Norm DIN EN 61703: 2002. Mathematische Ausdrücke für Begriffe der Funktionsfähigkeit, Verfügbarkeit, Instandhaltbarkeit und Instandhaltungsbereitschaft [DIN 69905-5] Norm DIN 69905-5: 2009. Projektmanagement - Projektmanage- mentsysteme. Teil 5 [DIN TB 05] DIN (Hrsg.): DIN - Taschenbuch 226: Qualitätsmanagement - Ver- fahren: Normen. Berlin: Beuth, 2005 [Dit07] Dittrich, C.; Dietmüller, T.: Zehnfacher Lohn der frühen Mühe. In: QZ 9 (2007), S. 20 - 24 [Dör94] Dörner, D.: Problemlösen als Informationsverarbeitung. Stuttgart: Kohlhammer, 1994 [Ebe05] Ebeling, C. E.: An Introduction to Reliability and Maintainability Engineering. New York: McGraw-Hill, 2005 [Ebn95] Ebner, C.: Ganzheitliches Verfügbarkeits- und Qualitätsmanagement unter Verwendung von Felddaten. München, Technische Universität, Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaft, Diss., 1995 [Eck00] Eck, O.: Ein kooperatives Transaktionssystem für CAD- Datenbanken. Stuttgart, Universität, Institut für Informatik, Diss., 2000 112 Literatur [Edl01] Edler, A.: Nutzung von Felddaten in der qualitätsgetriebenen Pro- duktentwicklung und im Service. Berlin, Technische Universität, Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb, Diss., 2001 [Eis08] Eisenberg, C.; u. a.: Produkthaftung: Kompaktwissen für Betriebs- wirte, Ingenieure und Juristen. München: Oldenbourg, 2008 [Fra98] Franke, H.-J.; Pfeifer, T.: Qualitätsinformationssysteme. München: Hanser, 1998 [Fri98] Fritz, A.; Körner, T.; Bertsche, B.: Frühzeitige Zuverlässigkeitsaus- sagen aus Kundendienstdaten am Beispiel eines Nutzfahrzeug- Automatgetriebes. VDI-Berichte 1393. Tagung Getriebe in Fahrzeu- gen 1998, Friedrichshafen, 16. - 17. März 1998 [Fri01] Fritz, A.: Berechnung und Monte-Carlo Simulation der Zuverlässig- keit und Verfügbarkeit technischer Systeme. Stuttgart, Universität, Institut für Maschinenelemente, Diss., 2001 [Fri03] Fricks, R. M.; Trivedi, K. S.: Importance Analysis with Markov Chains. Proc. RAMS 2003 (Annual Reliability and Safety Sympo- sium), Tampa, Florida, January 27th - 30th, 2003 [Fri94] Fries, S.: Neuorientierung der Qualitätskostenrechnung in prozess- orientierten TQM-Unternehmen - Entwurf eines ganzheitlichen Ent- wicklungsprozesses zur Auswahl von Prozessmessgrößen. St. Gal- len, Hochschule St. Gallen für Wirtschafts-, Rechts- und Sozialwis- senschaften, Diss., 1994 [Gae85] Gaede, K.-W.: Zuverlässigkeit, Mathematische Modelle. München: Hanser, 1985 [Gao98] Gao, F.; Roller, D.: A semantics-based product model: principles and representations. In: Proceedings of 31st ISATA, Volume Automotive Mechatronics Design and Engineering, Düsseldorf, 2. - 5. Juni 1998 [Gei06] Geissler, H.: Fehler oder Fehlerursache. In: QZ 6 (2006), S. 34 - 35 [Gei08] Geiger W.; Kotte, W.: Handbuch Qualität: Grundlagen und Elemente des Qualitätsmanagements: Systeme - Perspektiven. Wiesbaden: Vieweg, 2008 [Gre72] Green, A. E.; Bourne A. J.: Reliability Technology. London: Wiley, 1972 Literatur 113 [Gro09] Groen, F. J.; Smith, C.: Concept for the NASA Risk and Reliability Data Collection and Analysis Environment. Proc. RAMS 2009 (An- nual Reliability and Safety Symposium), Fort Worth, Texas, January 26th - 29th, 2009 [Hai06] Haibach, E.: Betriebsfestigkeit, Verfahren und Daten zur Bauteilbe- rechnung. Berlin: Springer, 2006 [Han01] Hansen, W.; Kamiske G. F.: Qualität und Wirtschaftlichkeit - QM- Controlling: Grundlagen und Methoden. Düsseldorf: Symposium Publishing GmbH, 2001 [Han96] Hannen, C.: Informationssysteme zur Unterstützung des prozessori- entierten Qualitätscontrolling. Aachen, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule, Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V., Diss., 1996 [Har96] Hartig, J.: Kostenrelativierte Zuverlässigkeitsoptimierung in der Konzeptphase maschinenbaulicher Produktentwicklung. Rostock, Universität, Diss., 1996 [Hei02] Heidtmann, K.: Zuverlässigkeitsbewertung technischer Systeme. Stuttgart: Teubner, 2002 [Hen03] Hentschel, D.; Ehre, G.; Krause, D.: Was kostet Qualität. In: QZ 8 (2003), S. 794 - 797 [Hit07] Hitziger, T.: Übertragbarkeit von Vorkenntnissen bei der Zuverläs- sigkeitstestplanung. Stuttgart, Universität, Institut für Maschinen- elemente, Diss., 2007 [Hor97] Horváth, P.; u. a.: Qualitätscontrolling. Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 1997 [Hub96] Hubka, V.: Theorie technischer Systeme: Grundlagen einer wissen- schaftlichen Konstruktionslehre. Berlin: Springer, 1996 [Kec02] Kececiouglu, D.: Reliability Engineering Handbook, Volume 2. London: PTR Prentice Hall, 2002 [Kec93] Kececiouglu, D.: Reliability & Life Testing Handbook, Volume 1. London: PTR Prentice Hall, 1993 114 Literatur [Kle09] Klein, H.: Datenaustausch zwischen IQ-FMEA und anderen Syste- men im XML/SGML-Format Online: http://www.msr- wg.de/medoc/download/literature/iq-fmea99/msr-tr- Vortrag_IQFMEA_Usertreffen.pdf, Stand 15.12.2009 [Klo09] Kloos, S.; Heitzenröder, H.-F.: Mehr Pepp in den PEP. In: QZ 4 (2009), S. 22 - 24 [Köh06] Köhler, C.; Czenkusch, C.: Vom Risiko zum Restrisiko. In: QZ 10 (2006), S. 45 - 49 [Koh87] Kohlas, J.: Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit. Stuttgart: Teubner, 1987 [Kol94] Koller, R.: Konstruktionslehre für den Maschinenbau: Grundlagen zur Neu- und Weiterentwicklung technischer Produkte mit Beispie- len. Berlin: Springer, 1994 [Kop98] Kopsch, J.: Unterstützung der Konstruktionstätigkeiten mit einem Aktiven Semantischen Netz. Stuttgart, Universität, Institut für Ma- schinenelemente, Diss., 1998 [Kro02] Krolo, A.; Rzepka, B.; Bertsche, B.: The Use of the Bayes Theorem to Accelerated Life Tests. Proc. MMR 2002 (3rd International Con- ference on Mathematical Methods in Reliability), Trondheim, Nor- way, June 17th - 20th, 2002 [Kro04] Krolo, A.: Planung von Zuverlässigkeitstests mit weitreichender Be- rücksichtigung von Vorkenntnissen. Stuttgart, Universität, Institut für Maschinenelemente, 2004 [Kro07] Krolo, A.; Feldhues, T.; Hitziger, T.: Definition und Nachweis von Zuverlässigkeitszielen. In: Entwicklung und Betrieb zuverlässiger Produkte. VDI-Berichte 1984. 23. Tagung Technische Zuverlässig- keit TTZ 2007, Stuttgart, 22. - 23. März 2007 [Lam09] Lambeck, P.: Unterstützung der Kreativität von verteilten Konstruk- teuren mit einem Aktiven Semantischen Netz. Stuttgart, Universität, Institut für Maschinenelemente, Diss., 2009 [Leo02] Leonhard, K. W.; Naumann, P.: Managementsysteme - Begriffe: Ihr Weg zu klarer Kommunikation. Berlin: Beuth, 2002 Literatur 115 [Lin72] Lindsay, P. H.; Norman, D. A.: Human Information Processing. New York: Academic Press, 1972 [Mag01] Magnusson, K.; Kroslid, D.; Bergman, B.: Six Sigma umsetzen: Die neue Qualitätsstrategie für Unternehmen. München: Hanser, 2001 [Mar02] Marszeguerra, M.; Zio, E.: Basics of the Monte Carlo Method with Application to System Reliability. Hagen: LiLoLe, 2002 [Mar98] Marx, P.: Durchgängige, bauteilübergreifende Auslegung von Ma- schinenelementen mit unscharfen Vorgaben. Stuttgart, Universität, Institut für Maschinenelemente, Diss., 1998 [Mas07] Masing, W.: Handbuch Qualitätsmanagement. München: Hanser, 2007 [Mas88] Masing, W.: Fehlleistungsaufwand. Qualität und Zuverlässigkeit. In: QZ 1 (1988), S. 11 - 12 [Mas93] Masing, W.: Nachdenken über qualitätsbezogene Kosten. In: QZ 3 (1993), S. 149 - 153 [Mey02] Meyna, A.; Pauli, B.: Taschenbuch der Zuverlässigkeits- und Sicher- heitstechnik: quantitative Bewertungsverfahren. München: Hanser, 2002 [Mey94] Meyna, A.: Zuverlässigkeitsbewertung zukunftsorientierter Techno- logien. Wiesbaden: Vieweg, 1994 [MIL 1629] Norm MIL-STD-1629 A: 1980. Procedures for Performing a Failure Mode, Effects and Critically Analysis [Msr09] http://www.msr-wg.de. Stand 15.12.2009 [Mül06] Müller, P.; Pickard, K.; Bertsche, B.: Extended possibility to identify call for actions in FMEA. Proc. ESREL 2006 (European Safety and Reliability Conference), Estoril, Portugal, September 18th - 22th, 2006 [NPR95] N.N.: NPRD – 95 - Nonelectronic Parts Reliability Data. New York: SRC (RAC), 1995 [Ott06] Otte, B.: Strukturierung und Bewertung von Eingangsdaten für Zu- verlässigkeitsanalysen. Stuttgart, Universität, Institut für Maschinen- elemente, Diss., 2006 116 Literatur [Pah07] Pahl, G.; Beitz, W.; Feldhusen, J.: Konstruktionslehre: Grundlagen erfolgreicher Produktentwicklung; Methoden und Anwendungen. Berlin: Springer, 2007 [Pfe01] Pfeifer, T.: Qualitätsmanagement: Strategien, Methoden, Techniken. München: Hanser, 2001 [Pic09] Pickard, K.: Erweiterte qualitative Zuverlässigkeitsanalyse mit Aus- fallprognose von Systemen. Stuttgart, Universität, Institut für Ma- schinenelemente, Diss., 2009 [Pli06] Plinke, W.; Rese, M.: Industrielle Kostenrechnung. Berlin: Springer, 2006 [Poz04] Pozsgai, P.: Realitätsnahe Modellierung und Analyse der operativen Zuverlässigkeitskennwerte technischer Systeme. Stuttgart, Universi- tät, Institut für Maschinenelemente, Diss., 2004 [Rak01] Rakowsky, U. K.: System - Zuverlässigkeit. Terminologie, Metho- den, Konzepte. Hagen: LiLoLe, 2001 [Rau09] Rausand, M.: Data Sources for Risk and Reliability Studies. Online: http://www.ntnu.no/ross/info/data, Stand 21.12.2009 [Ren04] Renpenning, F.: Reliability Prediction in Railway Signaling. Proc. PSAM 7 / ESREL 2004 (International Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management / European Safety and Relia- bility Conference), Berlin, June 14th - 18th, 2004 [Rod91] Rodenacker, W. G.: Methodisches Konstruieren: Grundlagen, Me- thodik, praktische Beispiele. Berlin: Springer, 1991 [Rot00] Roth, K.-H.: Konstruieren mit Konstruktionskatalogen: Band 2: Konstruktionskataloge. Berlin: Springer, 2000 [Rup02] Ruppert, H.: CAD-integrierte Zuverlässigkeitsanalyse und -opti- mierung. Stuttgart, Universität, Institut für Maschinenelemente, Diss., 2002 [Rze02] Rzepka, B.; Schröpel, H.; Bertsche, B.: Studie zur Anwendung von Zuverlässigkeitsmethoden in der Industrie. In: Zuverlässige Produk- te: Basis für hohe Kundenzufriedenheit. VDI-Berichte 1713. Tagung Technische Zuverlässigkeit TTZ 2002, Stuttgart, 10. - 11. Oktober 2002 Literatur 117 [Rze03] Rzepka, B.; Bertsche, B.: Verfügbarkeit von Bauteilen und Produkti- onsanlagen. Institut für Maschinenelemente, Uni Stuttgart; For- schungsvereinigung Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik e.V., Abschlussbericht. FWF Forschungsvorhaben Nr. 2406, 2003. [Rze04] Rzepka, B.; Wacker, M.; Bertsche, B.: Design of a Reliability Infor- mation System by a Semantic Network. Proc. PSAM 7 / ESREL 2004 (International Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management / European Safety and Reliability Conference), Berlin, June 14th - 18th, 2004 [Rze06] Rzepka, B.: Design of a Reliability Conception with Implementation of Costs by a Semantic Network. Proc. RAMS 2006 (Annual Relia- bility and Safety Symposium), Newport Beach, California, January 23th - 26th, 2006 [San08] Sander, M.: Sicherheit und Betriebsfestigkeit von Maschinen und Anlagen. Berlin: Springer, 2008 [Sch02a] Schnegas, H.; Schlottmann, D.: Auslegung von Konstruktionsele- menten. Berlin: Springer, 2002 [Sch02b] Schlottmann, D.; Schnegas, H.: Sicherheit von Konstruktionselemen- ten. Berlin: Springer, 2002 [Sch06a] Schleining, I.: Integration von qualitativen Zuverlässigkeitsmethoden in das Aktive Semantische Zuverlässigkeitsnetz. Stuttgart, Universi- tät, Institut für Maschinenelemente, interner Bericht, 2006 [Sch06b] Schmitt, R.; Krippner, D.; Betzold, M.: Geringere Fehlerkosten - höhere Zuverlässigkeit. In: QZ 6 (2006), S. 65 - 68 [Ses04] Sesma, E.: Beitrag zur Ermittlung von Kosten und Nutzen der prä- ventiven Qualitätsmethoden QFD und FMEA. Berlin, Universität, Fakultät V, Diss., 2004 [She88] Shetty, Y. K.: Managing Product Quality for Profitability. In: SAM Advanced Management Journal Autum (1988), S. 33 - 38 [Smi01] Smith, D. J.: Field data collection and feedback. In: Reliability, maintainability and risk: practical methods for engineers. 6. ed. Ox- ford: Butterworth-Heinemann, 2001 118 Literatur [Spa98] Spath, D.; u. a.: Gemeinsam zum Erfolg. In: QZ 12 (1998), S. 1478 - 1482 [Str96] Strobel, H.: Präventive Zuverlässigkeitsanalyse von mechanischen Systemen im Frühstadium von Entwicklung und Konstruktion. Hamburg, Universität der Bundeswehr, Diss., 1996 [Tod05a] Todinov, M. T.: Reliability and Risk Models. London: Wiley, 2005 [Tod05b] Todinov, M. T.: Reliability analysis based on the cost of failure. Proc. ESREL 2005 (European Safety and Reliability Conference), Gdansk, Poland, June 27th - 30th, 2005 [Vah98] Vahl, A.: Interaktive Zuverlässigkeitsanalyse von Flugzeug-System- architekturen. Hamburg, Technische Universität, Diss., 1998 [VDA04] VDA e. V. (Hrsg.): Qualitätsmanagement in der Automobilindustrie - Zuverlässigkeitssicherung bei Automobilherstellern und Lieferan- ten. Band 3.2, 3. überarbeitete und erweiterte Auflage. Frankfurt: Verband der Automobilindustrie e.V. (VDA), 2004 [VDA09] VDA e. V. (Hrsg.): Qualitätsmanagement in der Automobilindustrie: Sicherung der Qualität während der Produktrealisierung - Methoden und Verfahren. VDA-Band 4 Ringbuch, 1. Auflage. Frankfurt: Ver- band der Automobilindustrie e.V. (VDA), 2009 [VDI 2221] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 2221: Methodik zum Entwickeln und Konstruieren technischer Systeme und Produkte. Düsseldorf: VDI-Verlag, 1993 [VDI 2222/1] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 2222 Blatt 1: Konstruktionsme- thodik: Methodisches Entwickeln von Lösungsprinzipien. Düssel- dorf: VDI-Verlag, 1997 [VDI 2222/2] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 2222 Blatt 2: Konstruktionsme- thodik: Erstellung und Anwendung von Konstruktionskatalogen. Düsseldorf: VDI-Verlag, 1997 [VDI 3423] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 3423: Verfügbarkeit von Ma- schinen und Anlagen: Begriffe, Definitionen, Zeiterfassung und Be- rechnung. Düsseldorf: VDI-Verlag, 2002 [VDI 4004/2] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 4004 Blatt 2: Zuverlässigkeits- kenngrößen - Überlebenskenngrößen. Düsseldorf: VDI-Verlag, 1986 Literatur 119 [VDI 4004/4] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 4004 Blatt 4: Zuverlässigkeits- kenngrößen: Verfügbarkeit. Düsseldorf: VDI-Verlag, 1986 [VDI 4008/2] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 4008 Blatt 2: Boole´sches Mo- dell. Düsseldorf: VDI-Verlag, 1998 [VDI 4008/6] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 4008 Blatt 6: Monte-Carlo- Simulation. Düsseldorf: VDI-Verlag, 1999 [VDI 4008/7] VDA e. V. (Hrsg.): VDI-Richtlinie 4008 Blatt 7: Strukturfunktionen und ihre Anwendung. Düsseldorf: VDI-Verlag, 1986 [Vol08] Vollmuth, H. J.: Controllinginstrumente von A - Z. 31 ausgewählte Werkzeuge zur Unternehmenssteuerung. Freiburg: Haufe, 2008 [Wan04] Wang, W.; Loman, J.; Vassiliou, P.: Reliability Importance of Com- ponents in a Complex System. Proc. RAMS 2004 (Annual Reliabili- ty and Safety Symposium), Los Angeles, California, January 26th - 29th, 2004 [Wes97] Westkämper, E.: Null-Fehler-Produktion in Prozessketten. Berlin: Springer, 1997 [Wil04] Wilker, H.: Weibull-Statistik in der Praxis: Leitfaden zur Zuverläs- sigkeitsermittlung technischer Produkte. Norderstedt: Books on De- mand GmbH, 2004 [Wol04] Woltereck, M. M.; Vollmar, R.: Reliability Analysis of Automotive Systems: Quantification of Data Uncertainty. Proc. PSAM 7 / ESREL 2004 (International Conference on Probabilistic Safety As- sessment and Management / European Safety and Reliability Confe- rence), Berlin, June 14th - 18th, 2004 [Zol01] Zollondz, H.-D.: Lexikon Qualitätsmanagement. München: Oldenbourg, 2001 Lebenslauf Bettina Rzepka geboren am 07.11.1966 in Uhingen Schulbildung 1973 - 1974 Grundschule Albershausen 1974 - 1975 Grundschule Uhingen 1975 - 1984 Raichberg-Gymnasium Ebersbach 1984 - 1986 Mörike-Gymnasium Göppingen 09/86 - 12/86 Sprachschule Stuttgart 01/87 - 06/87 Sprachschule Montreux Studium 04/90 - 06/95 Betriebswirtschaftslehre an der Universität Augsburg Hauptfächer: - Produktion und Logistik - Unternehmensforschung 10/95 - 05/00 Maschinenwesen an der Universität Stuttgart Hauptfächer: - Materialprüfung, Werkstoffkunde und Festig- keitslehre - Technologiemanagement Beruf 08/87 - 01/90 Ausbildung Bankkauffrau, Kreissparkasse Göppingen 01/90 - 04/90 Bankkauffrau, Kreissparkasse Göppingen 06/00 - 04/04 Akamischer Mitarbeiter am IMA 04/04 - 11/08 Akademische Rätin am IMA seit 11/08 Akademische Oberrätin am IMA Liste der bisher erschienenen Berichte aus dem IMA: Nr. Verfasser Titel 1 H.K. Müller Beitrag zur Berechnung und Konstruktion von Hochdruckdichtungen an schnellaufenden Wellen 2 W. Passera Konzentrisch laufende Gewinde-Wellen-Dichtung im laminaren Bereich K. Karow Konzentrische Doppelgewindewellendichtung im laminaren Bereich 3 F.E. Breit Die Kreiszylinderschalendichtung: Eine Axialspaltdichtung mit druckabhängiger Spaltweite W. Sommer Dichtungen an Mehrphasensystemen: Berührungsfreie Wellendichtungen mit hochviskosen Sperrflüssigkeiten 4 K. Heitel Beitrag zur Berechnung und Konstruktion konzentrisch und exzentrisch betriebener Gewin- dewellendichtungen im laminaren Bereich 5 K.-H. Hirschmann Beitrag zur Berechnung der Geometrie von Evolventenverzahnungen 6 H. Däuble Durchfluß und Druckverlauf im radial durchströmten Dichtspalt bei pulsierendem Druck 7 J. Rybak Einheitliche Berechnung von Schneidrädern für Außen- und Innenverzahnungen. Beitrag zu Eingriffsstörungen beim Hohlrad-Verzahnen mittels Schneidräder 8 D. Franz Rechnergestütztes Entwerfen von Varianten auf der Grundlage gesammelter Erfahrungs- werte 9 E. Lauster Untersuchungen und Berechnungen zum Wärmehaushalt mechanischer Schaltgetriebe 10 Festschrift zum 70. Geburtstag von Prof. Dr.-Ing. K. Talke 11 G. Ott Untersuchungen zum dynamischen Leckage- und Reibverhalten von Radialwellen- dichtringen 12 E. Fuchs Untersuchung des elastohydrodynamischen Verhaltens von berührungsfreien Hochdruck- dichtungen 13 G. Sedlak Rechnerunterstütztes Aufnehmen und Auswerten spannungsoptischer Bilder 14 W. Wolf Programmsystem zur Analyse und Optimierung von Fahrzeuggetrieben 15 H. v. Eiff Einfluß der Verzahnungsgeometrie auf die Zahnfußbeanspruchung innen- und außenver- zahnter Geradstirnräder 16 N. Messner Untersuchung von Hydraulikstangendichtungen aus Polytetrafluoräthylen 17 V. Schade Entwicklung eines Verfahrens zur Einflanken-Wälzprüfung und einer rechnergestützten Auswertemethode für Stirnräder 18 A. Gührer Beitrag zur Optimierung von Antriebssträngen bei Fahrzeugen 19 R. Nill Das Schwingungsverhalten loser Bauteile in Fahrzeuggetrieben 20 M. Kammüller Zum Abdichtverhalten von Radial-Wellendichtringen 21 H. Truong Strukturorientiertes Modellieren, Optimieren und Identifizieren von Mehrkörpersystemen 22 H. Liu Rechnergestützte Bilderfassung, -verarbeitung und -auswertung in der Spannungsoptik 23 W. Haas Berührungsfreie Wellendichtungen für flüssigkeitsbespritzte Dichtstellen 24 M. Plank Das Betriebsverhalten von Wälzlagern im Drehzahlbereich bis 100.000/min bei Kleinstmengenschmierung 25 A. Wolf Untersuchungen zum Abdichtverhalten von druckbelastbaren Elastomer- und PTFE- Wellendichtungen 26 P. Waidner Vorgänge im Dichtspalt wasserabdichtender Gleitringdichtungen 27 Hirschmann u.a. Veröffentlichungen aus Anlaß des 75. Geburtstags von Prof. Dr.-Ing. Kurt Talke 28 B. Bertsche Zur Berechnung der Systemzuverlässigkeit von Maschinenbau-Produkten 29 G. Lechner; K.-H.Hirschmann; B. Bertsche Forschungsarbeiten zur Zuverlässigkeit im Maschinenbau 30 H.-J. Prokop Zum Abdicht- und Reibungsverhalten von Hydraulikstangendichtungen aus Polytetrafluor- äthylen 31 K. Kleinbach Qualitätsbeurteilung von Kegelradsätzen durch integrierte Prüfung von Tragbild, Einflankenwälzabweichung und Spielverlauf 32 E. Zürn Beitrag zur Erhöhung der Meßgenauigkeit und -geschwindigkeit eines Mehrkoordinaten- tasters 33 F. Jauch Optimierung des Antriebsstranges von Kraftfahrzeugen durch Fahrsimulation 34 J. Grabscheid Entwicklung einer Kegelrad-Laufprüfmaschine mit thermografischer Tragbilderfassung 35 A. Hölderlin Verknüpfung von rechnerunterstützter Konstruktion und Koordinatenmeßtechnik 36 J. Kurfess Abdichten von Flüssigkeiten mit Magnetflüssigkeitsdichtungen 37 G. Borenius Zur rechnerischen Schädigungsakkumulation in der Erprobung von Kraftfahrzeugteilen bei stochastischer Belastung mit variabler Mittellast 38 E. Fritz Abdichtung von Maschinenspindeln 39 E. Fritz; W. Haas; H.K. Müller Βerührungsfreie Spindelabdichtungen im Werkzeugmaschinenbau. Konstruktionskatalog Nr. Verfasser Titel 40 B. Jenisch Abdichten mit Radial-Wellendichtringen aus Elastomer und Polytetrafluorethylen 41 G. Weidner Klappern und Rasseln von Fahrzeuggetrieben 42 A. Herzog Erweiterung des Datenmodells eines 2D CAD-Systems zur Programmierung von Mehrko- ordinatenmeßgeräten 43 T. Roser Wissensbasiertes Konstruieren am Beispiel von Getrieben 44 P. Wäschle Entlastete Wellendichtringe 45 Z. Wu Vergleich und Entwicklung von Methoden zur Zuverlässigkeitsanalyse von Systemen 46 W. Richter Nichtwiederholbarer Schlag von Wälzlagereinheiten für Festplattenlaufwerke 47 R. Durst Rechnerunterstützte Nutprofilentwicklung und clusteranalytische Methoden zur Optimierung von Gewindewerkzeugen 48 G.S. Müller Das Abdichtverhalten von Gleitringdichtungen aus Siliziumkarbid 49 W.-E. Krieg Untersuchungen an Gehäuseabdichtungen von hochbelasteten Getrieben 50 J. Grill Zur Krümmungstheorie von Hüllflächen und ihrer Anwendung bei Werkzeugen und Verzahnungen 51 M. Jäckle Entlüftung von Getrieben 52 M. Köchling Beitrag zur Auslegung von geradverzahnten Stirnrädern mit beliebiger Flankenform 53 M. Hildebrandt Schadensfrüherkennung an Wälzkontakten mit Körperschall-Referenzsignalen 54 H. Kaiser Konstruieren im Verbund von Expertensystem, CAD-System, Datenbank und Wiederholteil- suchsystem 55 N. Stanger Berührungsfrei abdichten bei kleinem Bauraum 56 R. Lenk Zuverlässigkeitsanalyse von komplexen Systemen am Beispiel PKW-Automatikgetriebe 57 H. Naunheimer Beitrag zur Entwicklung von Stufenlosgetrieben mittels Fahrsimulation 58 G. Neumann Thermografische Tragbilderfassung an rotierenden Zahnrädern 59 G. Wüstenhagen Beitrag zur Optimierung des Entlasteten Wellendichtrings 60 P. Brodbeck Experimentelle und theoretische Untersuchungen zur Bauteilzuverlässigkeit und zur System- berechnung nach dem Booleschen Modell 61 Ch. Hoffmann Untersuchungen an PTFE-Wellendichtungen 62 V. Hettich Identifikation und Modellierung des Materialverhaltens dynamisch beanspruchter Flächen- dichtungen 63 K. Riedl Pulsationsoptimierte Außenzahnradpumpen mit ungleichförmig übersetzenden Radpaaren 64 D. Schwuchow Sonderverzahnungen für Zahnradpumpen mit minimaler Volumenstrompulsation 65 T. Spörl Modulares Fahrsimulationsprogramm für beliebig aufgebaute Fahrzeugtriebstränge und An- wendung auf Hybridantriebe 66 K. Zhao Entwicklung eines räumlichen Toleranzmodells zur Optimierung der Produktqualität 67 K. Heusel Qualitätssteigerung von Planetengetrieben durch Selektive Montage 68 T. Wagner Entwicklung eines Qualitätsinformationssystems für die Konstruktion 69 H. Zelßmann Optimierung des Betriebsverhaltens von Getriebeentlüftungen 70 E. Bock Schwimmende Wellendichtringe 71 S. Ring Anwendung der Verzahnungstheorie auf die Modellierung und Simulation des Werkzeug- schleifens 72 M. Klöpfer Dynamisch beanspruchte Dichtverbindungen von Getriebegehäusen 73 C.-H. Lang Losteilgeräusche von Fahrzeuggetrieben 74 W. Haas Berührungsfreies Abdichten im Maschinenbau unter besonderer Berücksichtigung der Fang- labyrinthe 75 P. Schiberna Geschwindigkeitsvorgabe für Fahrsimulationen mittels Verkehrssimulation 76 W. Elser Beitrag zur Optimierung von Wälzgetrieben 77 P. Marx Durchgängige, bauteilübergreifende Auslegung von Maschinenelementen mit unscharfen Vorgaben 78 J. Kopsch Unterstützung der Konstruktionstätigkeiten mit einem Aktiven Semantischen Netz 79 J. Rach Beitrag zur Minimierung von Klapper- und Rasselgeräuschen von Fahrzeuggetrieben 80 U. Häussler Generalisierte Berechnung räumlicher Verzahnungen und ihre Anwendung auf Wälzfräserherstellung und Wälzfräsen 81 M. Hüsges Steigerung der Tolerierungsfähigkeit unter fertigungstechnischen Gesichtspunkten 82 X. Nastos Ein räumliches Toleranzbewertungssystem für die Konstruktion 83 A. Seifried Eine neue Methode zur Berechnung von Rollenlagern über lagerinterne Kontakt- Beanspruchungen 84 Ch. Dörr Ermittlung von Getriebelastkollektiven mittels Winkelbeschleunigungen 85 A. Veil Integration der Berechnung von Systemzuverlässigkeiten in den CAD-Konstruktionsprozeß 86 U. Frenzel Rückenstrukturierte Hydraulikstangendichtungen aus Polyurethan 87 U. Braun Optimierung von Außenzahnradpumpen mit pulsationsarmer Sonderverzahnung 88 M. Lambert Abdichtung von Werkzeugmaschinen-Flachführungen 89 R. Kubalczyk Gehäusegestaltung von Fahrzeuggetrieben im Abdichtbereich Nr. Verfasser Titel 90 M. Oberle Spielbeeinflussende Toleranzparameter bei Planetengetrieben 91 S. N. Dogan Zur Minimierung der Losteilgeräusche von Fahrzeuggetrieben 92 M. Bast Beitrag zur werkstückorientierten Konstruktion von Zerspanwerkzeugen 93 M. Ebenhoch Eignung von additiv generierten Prototypen zur frühzeitigen Spannungsanalyse im Produkt- entwicklungsprozeß 94 A. Fritz Berechnung und Monte-Carlo Simulation der Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit technischer Systeme 95 O. Schrems Die Fertigung als Versuchsfeld für die qualitätsgerechte Produktoptimierung 96 M. Jäckle Untersuchungen zur elastischen Verformung von Fahrzeuggetrieben 97 H. Haiser PTFE-Compounds im dynamischen Dichtkontakt bei druckbelastbaren Radial- Wellendichtungen 98 M. Rettenmaier Entwicklung eines Modellierungs-Hilfssystems für Rapid Prototyping gerechte Bauteile 99 M. Przybilla Methodisches Konstruieren von Leichtbauelementen für hochdynamische Werkzeug- maschinen 100 M. Olbrich Werkstoffmodelle zur Finiten-Elemente-Analyse von PTFE-Wellendichtungen 101 M. Kunz Ermittlung des Einflusses fahrzeug-, fahrer- und verkehrsspezifischer Parameter auf die Getriebelastkollektive mittels Fahrsimulation 102 H. Ruppert CAD-integrierte Zuverlässigkeitsanalyse und -optimierung 103 S. Kilian Entwicklung hochdynamisch beanspruchter Flächendichtverbindungen 104 A. Flaig Untersuchung von umweltschonenden Antriebskonzepten für Kraftfahrzeuge mittels Simulation 105 B. Luo Überprüfung und Weiterentwicklung der Zuverlässigkeitsmodelle im Maschinenbau mittels Mono-Bauteil-Systemen 106 L. Schüppenhauer Erhöhung der Verfügbarkeit von Daten für die Gestaltung und Berechnung der Zuverlässig- keit von Systemen 107 J. Ryborz Klapper - und Rasselgeräuschverhalten von Pkw- und Nkw- Getrieben 108 M. Würthner Rotierende Wellen gegen Kühlschmierstoff und Partikel berührungsfrei abdichten 109 C. Gitt Analyse und Synthese leistungsverzweigter Stufenlosgetriebe 110 A. Krolo Planung von Zuverlässigkeitstests mit weitreichender Berücksichtigung von Vorkenntnissen 111 G. Schöllhammer Entwicklung und Untersuchung inverser Wellendichtsysteme 112 K. Fronius Gehäusegestaltung im Abdichtbereich unter pulsierendem Innendruck 113 A. Weidler Ermittlung von Raffungsfaktoren für die Getriebeerprobung 114 B. Stiegler Berührungsfreie Dichtsysteme für Anwendungen im Fahrzeug- und Maschinenbau 115 T. Kunstfeld Einfluss der Wellenoberfläche auf das Dichtverhalten von Radial-Wellendichtungen 116 M. Janssen Abstreifer für Werkzeugmaschinenführungen 117 S. Buhl Wechselbeziehungen im Dichtsystem von Radial-Wellendichtring, Gegenlauffläche und Fluid 118 P. Pozsgai Realitätsnahe Modellierung und Analyse der operativen Zuverlässigkeitskennwerte technischer Systeme 119 H. Li Untersuchungen zum realen Bewegungsverhalten von Losteilen in Fahrzeuggetrieben 120 B. Otte Strukturierung und Bewertung von Eingangsdaten für Zuverlässigkeitsanalysen 121 P. Jäger Zuverlässigkeitsbewertung mechatronischer Systeme in frühen Entwicklungsphasen 122 T. Hitziger Übertragbarkeit von Vorkenntnissen bei der Zuverlässigkeitstestplanung 123 M. Delonga Zuverlässigkeitsmanagementsystem auf Basis von Felddaten 124 M. Maisch Zuverlässigkeitsorientiertes Erprobungskonzept für Nutzfahrzeuggetriebe unter Berücksich- tigung von Betriebsdaten 125 J. Orso Berührungsfreies Abdichten schnelllaufender Spindeln gegen feine Stäube 126 F. Bauer PTFE-Manschettendichtungen mit Spiralrille - Analyse, Funktionsweise und Erweiterung der Einsatzgrenzen 127 M. Stockmeier Entwicklung von Klapper- und rasselgeräuschfreien Fahrzeuggetrieben 128 M. Trost Gesamtheitliche Anlagenmodellierung und -analyse auf Basis stochastischer Netzverfahren 129 P. Lambeck Unterstützung der Kreativität von verteilten Konstrukteuren mit einem Aktiven Semantischen Netz 130 K. Pickard Erweiterte qualitative Zuverlässigkeitsanalyse mit Ausfallprognose von Systemen 131 W. Novak Geräusch- und Wirkungsgradoptimierung bei Fahrzeuggetrieben durch Festradentkopplung 132 M. Henzler Radialdichtungen unter hoher Druckbelastung in Drehübertragern von Werkzeugmaschinen