Die vorliegende Arbeit ist ein Beitrag zur Verbesserung der modellgestützten Fehlerdiagnose. Die Aufgaben der Fehlerdiagnose sind aufeinanderfolgend: Fehlerdetektion, Fehlerisolation und Fehleridentifikation. Fehleridentifikation stellt den anspruchsvollsten Schritt der Fehlerdiagnose dar. Eine genaue Schätzung kann selten erreicht werden, selbst dann, wenn eine hohe Anzahl an Messungen vorhanden ist, (Varga, 2017). Eine bessere Fehleridentifikation soll erreicht werden indem zunächst die Qualität der Messdaten verbessert wird. Das heißt, dass in dem vorhandenen Datensatz Ausreißer erkannt und entfernt werden. Die Erkennung der Ausreißer wird mit dem Nalimov Ausreißer Test durchgeführt. Dabei wird keine Annahme bezüglich der Anzahl der Ausreißer getroffen. Es kann also durchaus sein, dass in einem Cluster keine Ausreißer erkannt werden. Allerdings besteht dabei eine Begrenzung bezüglich der Anzahl der Arbeitspunkte in einem Cluster. Es wird eine minimale Anzahl von drei Arbeitspunkten vorausgesetzt. Damit die Ausreißer in dem gesamten gemessenen Drehzahl-Last-Bereich erkannt werden können wird ein Verfahren vorgeschlagen, das die Plausibilisierung aller Messdaten ermöglicht. Des Weiteren beeinflusst ein Fehler in einem System mehrere physikalische Größen. Dadurch kann eine Informationsredundanz erreicht werden. Das bedeutet, dass der Fehler sowohl anhand einer als auch einer redundanten Informationsquelle identifiziert werden kann. Die Ergebnisse weisen aber eine unterschiedliche Genauigkeit und Konfidenz der Schätzung auf. Aus diesem Grund wird ein Ansatz vorgeschlagen, der basierend auf der Redundanz der Informationsquellen einen Fehler identifizieren soll, indem die Informationsquellen instantan berücksichtigt werden.
Aktualisiert: 2022-03-24
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Die Suche nach dem Verursacher eines Fehlers steht insbesondere bei Anwendung eines Null-Fehler-Programms nicht selten im Mittelpunkt. Dabei wirkt sich die mit diesem Vorgehen verbundene Fehlerkultur sowohl für die betroffene Person als auch für das Unternehmen negativ aus.
Am Beispiel eines produzierenden Unternehmens wurden anhand einer empirischen Studie vier Hypothesen überprüft, welche sich auf die Verringerung von Fehlern sowie den sich ergebenden Kosten durch die Förderung von Fehlertoleranz in und zwischen den Bereichen der Einzel- und Serienfertigung beziehen. Die Förderung an Fehlertoleranz erfolgte mithilfe von entwickelten Leitlinien zum Umgang mit Fehlern sowie ergänzenden Maßnahmen. Infolge dieser Anpassungen konnte die emotionale Belastung durch begangene Fehler bei den Beschäftigten signifikant reduziert werden, was auf einen positiven Einfluss auf den Umgang mit Fehlern durch die Förderung von Fehlertoleranz schließen lässt. Darüber hinaus haben sich unter gleichzeitiger Verfolgung des Ziels der Fehlerfreiheit sowohl die Anzahl an Fehlern als auch die damit verbundenen Kosten signifikant verringert. Im Vergleich zur Einzelfertigung fiel der Rückgang in der Serienfertigung signifikant höher aus, was auf den prototypischen Charakter zurückgeführt wird. Die Ergebnisse bieten produzierenden Unternehmen einen Mehrwert, da Potenziale zur Verringerung von Fehlern und den damit verbundenen Kosten aufgezeigt wurden, welche durch die entwickelten Leitlinien und deren unterstützenden Maßnahmen ausgeschöpft werden können.
Aktualisiert: 2023-01-01
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