Software-Suite für den statistischen Zuverlässigkeitsnachweis

Herausforderung: Der Zuverlässigkeitsnachweis ist teuer

Bevor Bauteile in Serie produziert werden, stehen für den Zuverlässigkeitsnachweis nur wenige, teure Prototypen zur Verfügung. Dennoch muss die Lebensdauer jeweils gerade für sicherheitsrelevante Bauteile zuverlässig nachgewiesen werden.

Um den Nachweis effizient zu planen, müssen viele Fragen beantwortet werden

• Wie viele Bauteile müssen bis zu welcher Lebensdauer getestet werden?
• Besser viele kurze oder wenige lange Versuche?
• Wie werden die Daten ausgewertet?
• Mit welcher statistischen Aussagesicherheit sollte gearbeitet werden?
• Stellen Zulieferer die gleiche Qualität bereit?
• Kann die Freigabe eines Bauteils auf ein modifiziertes Bauteil ausgedehnt werden?
• usw.

Mit Hilfe von statistischer Zuverlässigkeitstheorie könnte man die Fragen prinzipiell beantworten. Leider ist diese Theorie fast immer nur für größere Stichprobenumfänge formuliert. Zusätzlich ist es schwierig, einen Zugang zu den Denkmustern der Statistik zu finden.

Unsere Mission

Jurojin ist das Software-Produkt für Ingenieure, die gelegentlich Betriebsfestigkeitsdaten statistisch auswerten müssen, und dabei Wert auf einfach zu erzeugende, korrekte Auswertungen legen, deren Interpretation man sich nicht erst noch mühsam erarbeiten muss.

Anders als in gängigen Statistik-Paketen benötigt man keine Fachkenntnis in Statistik während man sich durch riesige Menüstrukturen wühlen muss.

Lösung in JUROJIN

Jurojin verfolgt drei Ansätze zum effizienten Zuverlässigkeitsnachweis:

Ansatz 1: Die korrekte Statistik

Unsere Algorithmen verwenden alle Informationen einer Stichprobe, insbesondere können auch Durchläufer (Prüfungen ohne beobachteten Ausfall) korrekt ausgewertet werden. Darüber hinaus ist Jurojin auf kleine Stichprobenumfänge spezialisiert.

Ansatz 2: Beanspruchung berücksichtigen

Sie können den Zuverlässigkeitsnachweis gegen ein definiertes Prüfszenario bzw. Auslegungskunden führen, oder sogar ein Modell der Kundenbeanspruchung importieren oder erstellen lassen. Damit lassen sich Ausfälle im Feld noch besser vorhersagen und Sie kontrollieren das Risiko von Überdimensionierung.

Ansatz 3: Nutzung von Vorerfahrung

Hinterlegen Sie Ihre Auswertungsresultate strukturiert in der angeschlossenen Datenbank. Für kommende Zuverlässigkeitsnachweise können Sie auf dieses Vorwissen zurückgreifen. Mit Hilfe von geschickter Bayes’scher Statistik lässt sich der Prüfaufwand spürbar reduzieren. Optional können Sie dieses Vorwissen auch aus Garantiedaten ableiten lassen.

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