Lehrangebot

Einführung in die Methoden des „Reliability Engineering“

Das „Reliability Engineering“ umfasst die systematische Anwendung von Methoden der Zuverlässigkeitsanalyse und -bewertung über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg, um die Systemzuverlässigkeit zu gewährleisten. Es beschreibt die Zuverlässigkeit, Funktionssicherheit, Verfügbarkeit und Wartungsfähigkeit einer in Wechselwirkung miteinander stehenden Gesamtheit technischer Elemente. Von immer komplexeren technischen Produkten (modernen Kraftfahrzeugen, Flugzeugen, vielen medizinischen Geräten und auch smarten Systeme) wird neben einer gesteigerten Leistungsfähigkeit auch eine erhöhte Zuverlässigkeit erwartet. Die Methoden des „Reliability Engineering“ dienen der Erkennung und Beseitigung von Schwachstellen (qualitativ) sowie der Prognose der erwarteten Zuverlässigkeit (quantitativ).

Die Vorlesung setzt sich aus folgenden Themenbereichen zusammen

  • Einführung in die Grundbegriffe der Systemzuverlässigkeit
  • Qualitative Zuverlässigkeitsanalyse: Fehler-, Möglichkeits- und Einfluss-Analyse (FMEA), Fehlerbaum-Analyse (FTA), Beispiele aus der Elektromobilität
  • Quantitative Zuverlässigkeitsanalyse: Boolesche Systemtheorie (nichtreparierbare Systeme) und Markov Prozesse (reparierbare Systeme)
  • Maßnahmen der Zuverlässigkeitssteigerung: Redundanzkonzepte, Methoden der Unsicherheitsanalyse, Fehlertoleranz und Funktionale Sicherheit (FuSi)
  • Numerische und experimentelle Simulation: Systemzuverlässigkeitsanalyse smarter Systeme
  • Qualitätsmanagement: Einführung der Grundbegriffe und Total Quality Management (TQM)

Die Vorlesung behandelt die Grundlagen der Zuverlässigkeitstheorie von Systemen sowie entsprechende Methoden zur Analyse der Verfügbarkeit reparierbarer und der Überlebenswahrscheinlichkeit nichtreparierbarer Systeme.

Termine Die Vorlesung ist in Planung und startet voraussichtlich im WS 2020/21
Beginn
Ort
Dozenten Dr.-Ing. Elena Slomski-Vetter
Prüfungsart Mündliche oder schriftliche Prüfung
Prüfungstermin
Studienleistung Master MPE:
WS: V2
Credit-Points: 4