Entwicklung eines Konzeptes zur synthetischen Abbildung komplexer Schadenskausalitäten innerhalb eines Fahrzeuglebenszyklus

Diplomarbeit von Murat Tülek

Einleitung:

In der Automobilindustrie besteht der Wunsch, möglichst umfassende Aussagen über die Lebensdauer einzelner Bauteile, Baugruppen und Systeme in Fahrzeugen zu gewinnen. Dabei ist die Palette der Möglichkeiten diese Erkenntnisse zu erhalten umfangreich.

Die Weibull-Analyse zur Erstellung von Lebensdauertests hat sich in der Automobilindustrie etabliert. Sie gilt als absoluter Standard. Die Zuverlässigkeit ist erfassbar und ermöglicht Vergleiche zwischen Bauteilen, sowie auch Vergleiche von gleichen Bauteilen verschiedener Herstellern. Es können Schwachstellen aufgedeckt und in der Entwicklung frühzeitig verbessert werden.

Konstrukteure und Ingenieure können Änderungen aus der Erkenntnis der Ergebnisse der Weibull-Analyse vornehmen. Problematisch ist die Tatsache, dass ein in der Lebensdauer zu früh ausgefallenes einzelnes Bauteil den Ausfall eines ganzen Systems nach sich ziehen kann. Dies könnte einem Unternehmen einen Image-Verlust zufügen und zusätzlich würden die Kosten durch die Nachbesserung steigen. Somit ist es wichtig für das Qualitätsmanagement eines Unternehmens die Zuverlässigkeit zu berechen und zu testen, um so die Kosten möglichst gering zu halten.

Gang der Untersuchung:

Zu Beginn dieser Diplomarbeit werden die theoretischen Grundlagen behandelt. Dabei wird geklärt, welche Voraussetzungen nötig sind, um komplexe Schadenskausalitäten innerhalb eines Fahrzeuglebenszyklus synthetisch darzustellen. Dazu gehören vor allem Kenntnisse aus dem Bereich des Qualitätsmanagements. Eine weitere Grundlage ist die Software Visual-XSEL 10.0. Diese Software ermöglicht die visuelle Darstellung von Datensätzen, die das Programm mit einem Zufallsgenerator, der Monte-Carlo-Methode, erstellt.

In Kapitel 4 werden die Anforderungen der Datensätze erläutert. Diese Datensätze bilden die Grundlage des Konzeptes zur Beschreibung von umfassenden Schadenskausalitäten. Hier ist das Ziel ein Baukastensystem zu erstellen, welches eine Übersicht über alle Datensätze aufzeigt. Dieses System soll dem Benutzer ermöglichen seine gewünschten Datensätze schnell zu finden. Das ist eine Hilfe, um sich in den sehr umfangreichen Datensätzen zu Recht zu finden. Das System soll zu jedem Zeitpunkt um neue Datensätze ergänzt werden können.

Im folgenden Kapitel 5 wird der Bezug zur Automobilindustrie genommen. Dabei werden Fahrzeugteile auf ihren Produktlebenszyklus hin bewertet. Die Bewertung erfolgt mit der Weibull-Analyse. Diese ist, unter den verschiedenen statistischen Verfahren, die Analyseform mit den vielfältigsten Aussagemöglichkeiten zur Lebensdauer. Dabei stellt die Weibull-Verteilung einen Anstieg der Ausfälle, gemessen an der Lebensdauer dar. Somit kann ein Ausfallverhalten charakterisiert werden. Es werden alle drei Phasen des Produktlebenszyklus über die Zeitachse abgedeckt. Mit den Ergebnissen dieser Analyse lassen sich verschiedene Maßnahmen treffen, um die Lebensdauer zu verlängern.

Die Zielsetzung der Diplomarbeit ist, ein Konzept zu entwickeln, dass synthetisch komplexe Schadenskausalitäten innerhalb eines Fahrzeuglebenszyklus abbildet. Um dies zu realisieren, werden synthetisch erzeugte Datensätze benötigt, die im Vorfeld erstellt werden. Dabei wird untersucht, ob die Weibull-Analyse in der Lage ist realistische Ergebnisse zu ermitteln.

Inhaltsverzeichnis:

Textprobe:

Kapitel 3.3.1, Frühausfälle: Frühausfälle sind durch eine abnehmende Ausfallrate gekennzeichnet. Das Risiko, dass Bauteile, Baugruppen und Systeme ausfallen, nimmt mit zunehmender Laufzeit ab. Zu Beginn der Betriebsdauer treten Frühausfälle verstärkt auf und klingen im späteren Verlauf ab. Sie sind dadurch gekennzeichnet, dass sie eine höhere Ausfallrate als im nachfolgenden Abschnitt der Betriebsdauer haben. Häufig sind Frühausfälle durch Produktionsfehler in der Fertigung oder der Montage zu erklären. Bsp.: fehlerhafte Schweißverbindungen.

Kapitel 3.3.2, Zufallsausfälle: Bei Zufallsausfällen ist die Ausfallrate konstant. Somit ist das Ausfallrisiko eines Objektes immer gleich groß. Diese Ausfälle sind im Voraus sehr schlecht abzuschätzen. Zufallsausfälle treten auch in den Bereichen der Frühausfälle und der Verschleißausfälle auf. Sie können zu jedem Zeitpunkt der Betriebsdauer auftreten. Diese Art der Ausfälle wird durch eine konkrete Ursache hervorgerufen, die aber erst zu einem bestimmten Zeitpunkt wirksam wird. Bsp.: Materialfehler, Fremdteile bei der Montage.

Kapitel 3.3.3, Verschleißausfall: Bei den Verschleiß- und Ermüdungsausfällen steigt die Ausfallrate stark an. Mit zunehmender Zeit wird das Risiko für ein Objekt auszufallen, immer größer. Diese Ausfälle treten am Ende der Betriebsdauer auf und veranlassen eine zunehmende Ausfallrate. Ihre Ursache liegt häufig in der fortschreitenden Alterung der Bauteile und kann somit zum einen von der Materialauswahl und zum anderen von der geometrischen Gestaltung abhängen. Beides wird in der Konstruktionsphase festgestellt. Bsp.: Materialermüdung.

Kapitel 3.3.4, Zuverlässigkeit von Bauteilen: Erst wenn alle Ausfälle (Lebensdauer) des zu betrachtenden Objektes vorliegen, lässt sich die Zuverlässigkeit von Bauteilen, Baugruppen und Systemen bestimmen. Es muss in Versuchen oder im Feld die Lebensdauer nachgewiesen werden, damit eine Aussage über die Zuverlässigkeit getroffen werden kann.

Will man eine Analyse von ausgefallenen Bauteilen durchführen, die bei Kunden im Einsatz waren, die sog. Feldausfälle, so lässt sich die Ausfallwahrscheinlichkeit mit der Weibull-Methode durchführen. Man betrachtet eine bestimmte Produktionsstückzahl n für einen bestimmten Produktionszeitraum und bezieht die Anzahl der Ausfälle auf diese Menge.

Kapitel 3.3.5, Fehlbefunde von Bauteilen: Bei Fehlbefunden handelt es sich um Bauteile, die z.B. in einer Werkstatt aus einem Fahrzeug ausgebaut werden, die aber nicht die Ursache für die den Ausfall sind. Diese Teile müssen vom Fehlbefund ausgeschlossen werden, da sie keine Fehler haben und deshalb auch nicht ausgefallen sind. Der Analyst muss auf die Lebensdauermerkmale achten, dies bedeutet, dass er keine Bauteile mit in die Bewertung nehmen darf, die aufgrund anderer Einflüsse beschädigt worden sind, wie z.B. durch einen Unfall.

Es sollte immer eine sorgfältige Schadensanalyse durchgeführt werden, bevor mit der Datenanalyse begonnen wird. Die Vorraussetzung für die Datenanalyse ist, dass alle Ausfälle für die Produktionsstückzahl bekannt sind und keine Fehlbefunde vorliegen.

Bei der Schadensanalyse ist zusätzlich auf die mehrfache Beanstandung zu achten. Fällt z.B. ein ersetztes Bauteil erneut aus, so hat es eine geringere Laufleistung als die Kilometeranzeige im Fahrzeug anzeigt. Wichtig für die Auswertung ist die Differenz aus dem Kilometerwert des Einbaus und dem wiederholten Ausfall des Bauteils.

Kapitel 3.4, Visual-XSEL 10.0: Diese Software vereint Weilbull-Analysen, Systemzuverlässigkeit und statistische Versuchsplanung mit der Auswertung in einem Tool. Hauptsächlich wird nur mit dem Weibull-Netz gearbeitet. Dieses Tool hat mehrere Optionen zur Auswahl. Hier sind die Punkte aufgelistet mit denen diese Analyse ausgearbeitet wurde:

-Ausgleichsgerade (Lineare Regression XY oder YX) -Nichtlinearer Verlauf (Kurvenfunktion) -Vertrauensbereich einstellbar -Zweiparametrige Darstellung -Dreiparametrige Darstellung -Charakteristische Lebensdauer T -Ausfallfreie Zeit -Logarithmische Darstellungsformen -Lineare Darstellungsformen -Achsenskalierung in % oder ppm -Rechte Achse für die Steigung b -Monte-Carlo-Simulation Kapitel 3.4.1, Erzeugen von Datensätzen: Mit Visual-Xsel 10.0 werden die Datensätze generiert. Nachdem die Software geöffnet wird, hat der Benutzer die Möglichkeit, aus einer Vielzahl von Optionen zur Darstellung und Berechnung von Weilbull-Analysen auszuwählen. Für das spätere Erzeugen von Datensätzen wird die Weibull-Verteilung in Kombination mit einem Zufallsgenerator, der die Monte-Carlo-Methode durchführt, genutzt.

Im Hauptmenu wird das Programm gestartet. Danach werden die Parameter eingegeben, die den Rahmen des Datensatzes bilden (Abbildung 3.4-2):

-die Anzahl der Daten, -die Begrenzung der Häufigkeit -und die Definitionen von b, T und .

Die Software berechnet nach der Monte-Carlo-Methode Zufallszahlen, die den Datensatz erzeugen.

Kapitel 3.4.2, Monte-Carlo-Methode: Der Geschichte zufolge wurde die Monte-Carlo-Methode von einem Mathematiker erfunden, der einen Betrunkenen bei seinen Bewegungen beobachtet hat. Dieser Betrunkene bewegte sich von einer Laterne aus, wobei er bei jedem Schritt sich in eine andere Richtung bewegte. Die Frage, die sich der Mathematiker stellte war, wie weit sich der Betrunkene von der Laterne nach einer bestimmten Anzahl von Schritten entfernen würde. Der Mathematiker versuchte für sich einen bestimmten Algorithmus zu entwickeln, um den Weg des Betrunkenen zu simulieren, anstatt viele Betrunkene zu beobachten.

In Analogie zu Wahrscheinlichkeitsexperimenten werden bei der Monte Carlo-Methode mit Hilfe von so genannten Zufallszahlen künstliche, zufällige Stichproben erzeugt und hiermit Zusammenhänge simuliert, bei denen die Größe als zufällige Variable auftritt.

Die Genauigkeit des Simulationsergebnisses hängt davon ab, wie viele Stichproben gezogen werden, d.h. wie viele Simulationsdurchläufe durchgeführt werden. Die Simulation darf nicht zu früh abgebrochen werden, da die Genauigkeit nur mit der Wurzel aus der Zahl der Simulationsdurchläufe wächst, d.h. man muss die Zahl der Durchläufe verhundertfachen, wenn man die Genauigkeit verzehnfachen will. So wird die Bedeutung von EDV-Anlagen ersichtlich, mit denen man Simulationen beliebig langer Dauer durchführen kann.

Zufallszahlen bei digitaler Simulation Das Problem bei der maschinellen Erzeugung von Zufallszahlen liegt darin, dass die Zahlen zwar stochastisch (zufällig) sein sollen, ihre Erzeugung jedoch streng deterministisch ist. Solche deterministisch erzeugten stochastischen Zahlen sind streng genommen keine echten Zufallszahlen. Man nennt sie deshalb Pseudo-Zufallszahlen. In der Schnelligkeit der Erzeugung (300-900 pro Sekunde) und in der beliebigen Reproduzierbarkeit liegt der Vorteil der mathematisch erzeugten, gegenüber den mechanisch erzeugten, Zufallszahlen.