Stellen Sie sich vor, Sie sind Qualitätsingenieur und entwickeln ein neues Produkt. Bis ein Produkt tatsächlich ausfällt, kann es Monate oder sogar Jahre dauern, was die Bewertung der Zuverlässigkeit in der frühen Entwicklungsphase erschwert. Glücklicherweise verschlechtert sich der Zustand vieler Produkte mit der Zeit allmählich. So verliert beispielsweise ein Handyakku nach wiederholten Ladezyklen langsam an Kapazität, und ein Paar Laufschuhe verliert mit der Zeit an Dämpfung. Durch die Messung dieser Verschlechterung können Sie wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, wann Ausfälle wahrscheinlich auftreten werden.
Nach stunden- oder sogar tagelanger Erfassung und Analyse von Degradationsdaten sind Sie bereit, die Systemzuverlässigkeit zu beurteilen und vorherzusagen. Natürlich können dabei verschiedene Fragen aufkommen:
- Zunächst einmal: Wie bestimmt man, mit welcher Art von Daten man arbeitet?
- Welche Art von Zuverlässigkeitsanalyse ist als Nächstes für Ihre Daten geeignet?
- Und vor allem: Wie lassen sich diese Analysen mit JMP effizient durchführen?
Keine Sorge, wir führen Sie in diesem Blog Schritt für Schritt durch den Prozess. Zunächst erläutern wir verschiedene Arten von Degradationsdaten, damit Sie Ihre gesammelten Daten besser verstehen. Anschließend stellen wir Ihnen die relevanten Plattformen in JMP für die Degradationsanalyse vor. Abschließend erklären wir, warum und wann Sie eine bestimmte Plattform wählen sollten, um die leistungsstarken Funktionen für Zuverlässigkeits- und Überlebenszeitanalyse in JMP optimal zu nutzen. Weitere Details finden Sie in separaten Blogbeiträgen.
Dabei gehen wir auf folgende Fragen ein:
- Was versteht man allgemein unter Degradation? Wie messen wir sie?
- Was sind Degradationsdaten?
- Wie sollten Kovariaten in die Degradationsanalyse einbezogen werden?
- Welche Plattformen zur Degradationsanalyse sind in JMP verfügbar?
- Wie wählt man die richtige Plattform für seine Degradationsdaten aus?
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Abbildung 1. Gesamtablaufdiagramm für die Degradationsanalyse in JMP 19.
Gut, dann lasst uns mal mit unserer Reise in die Degradationsanalyse beginnen.
Was ist Degradation?
Bevor wir uns mit den technischen Details befassen, wollen wir zunächst ein allgemeines Verständnis davon schaffen, was wir unter „Degradation“ verstehen. Wenn Sie mit diesem Begriff bereits vertraut sind, können Sie gerne zu den Abschnitten springen, die sich mit Daten- und Degradationsanalyse in JMP befassen.
Theoretisch lässt sich Zuverlässigkeit, wie Condra (1993) [1] feststellte, als „Qualität über die Zeit“ betrachten. Im Laufe der Lebensdauer eines Produkts bleibt seine Leistung selten konstant. Stattdessen verschlechtert sich die Leistung oft allmählich. Beispielsweise verliert ein Autoreifen nach Tausenden von Kilometern an Profil, eine Klimaanlage wird mit der Zeit weniger effizient und ein Schneidwerkzeug stumpft durch wiederholten Gebrauch allmählich ab. Schließlich erfüllt das Produkt möglicherweise nicht mehr die vorgesehenen Leistungsanforderungen. Dieser allmähliche Leistungsabfall wird als Degradation bezeichnet.
Bei einem herkömmlichen Lebensdauertest werden Produkte so lange beobachtet, bis sie vollständig ausfallen, beispielsweise durch das Durchbrennen einer Glühbirne oder den Stillstand eines Motors. Im Gegensatz dazu überwacht die Degradationsanalyse die Produktleistung über einen längeren Zeitraum und betrachtet ein Produkt als „weich ausgefallen“, wenn seine Leistung unter einen vordefinierten Schwellenwert fällt, selbst wenn es noch funktionsfähig ist. Wichtig ist, dass Degradation oft schon lange vor einem katastrophalen Ausfall beobachtet werden kann. Dies bietet eine wertvolle Möglichkeit, das Zuverlässigkeitsverhalten früher und aussagekräftiger zu verstehen als mit herkömmlichen Ausfallzeitdaten allein.
Wie messen wir Degradation?
Nachdem wir nun den Begriff der Degradation verstanden haben, geht es im nächsten Schritt darum, die Messmethode festzulegen. Zunächst wird eine Leistungskennzahl, die die Produktdegradation widerspiegelt (z. B. Batteriekapazität, Lichtausbeute oder Materialfestigkeit), als Zielgröße ausgewählt. Diese Kennzahl wird dann über einen bestimmten Zeitraum wiederholt gemessen, wobei die Zeit als primäre Einflussgröße dient. Je nach Studie können weitere experimentelle Faktoren wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit erfasst oder gezielt variiert werden. Zusammen ergeben diese Messungen die Degradationsdaten.
Die Art der Datenerhebung hängt vom Studiendesign ab. Beispielsweise beobachten manche Studien dieselbe Einheit über einen längeren Zeitraum, während andere verschiedene Einheiten unter unterschiedlichen Belastungsbedingungen untersuchen. Diese Unterschiede im Studiendesign bestimmen die Struktur der resultierenden Degradationsdaten und letztlich die Wahl der Analysemethode.
Arten von Degradationsdaten
In der Praxis lassen sich Degradationsdaten im Allgemeinen in eine von mehreren Kategorien einteilen. Die zwei häufigsten Kategorien sind:
- Daten aus wiederholten Degradationsprüfungen (RMDT).
- Daten aus beschleunigten zerstörenden Alterungsprüfungen (ADDT).
Schauen wir uns die einzelnen Typen genauer an.
1. RMDT-Daten
RMDT-Daten werden gewonnen, wenn dasselbe Gerät über einen längeren Zeitraum wiederholt gemessen wird, ohne dabei beschädigt zu werden. Da das Messverfahren zerstörungsfrei ist, bleibt das Gerät funktionsfähig und kann kontinuierlich beobachtet werden.
Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie überwachen die Batteriekapazität eines Elektrofahrzeugs. Monatlich erfassen Sie die verbleibende Kapazität derselben Batterie, während das Fahrzeug normal weiterläuft. Da die Batterie bei den Tests nicht zerstört wird, können Sie ihren allmählichen Kapazitätsverlust im Laufe der Zeit verfolgen. Dies ist ein typisches Beispiel für RMDT-Daten (Remote Measurement Device).
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Abbildung 2. Beispiel für einen Degradationstest mit wiederholten Messungen.
Fragen Sie sich: Enthält Ihr Datensatz mehrere Degradationsmessungen, die über einen bestimmten Zeitraum an derselben Einheit durchgeführt wurden? Wenn ja, fallen Ihre Daten wahrscheinlich in die RMDT-Kategorie. Diese Art von Daten ermöglicht es uns, den Degradationsverlauf jeder Einheit in Echtzeit zu beobachten.
2. ADDT-Daten
Betrachten wir nun die ADDT-Daten. In diesem Fall ist das Messverfahren destruktiv, d. h. jede Einheit kann nur einmal gemessen werden. Der Test selbst beschädigt die Einheit, sodass sie nicht erneut untersucht werden kann. Anstatt dieselbe Einheit über einen bestimmten Zeitraum wiederholt zu messen, wird die Degradation anhand von Messungen bewertet, die an verschiedenen Einheiten zu unterschiedlichen Zeitpunkten durchgeführt wurden.
RMDT ist geeignet, wenn die Degradationscharakteristik an demselben Gerät wiederholt gemessen werden kann, ohne dessen zukünftige Leistung zu beeinträchtigen. ADDT hingegen kommt zum Einsatz, wenn die Evaluierung das Gerät dauerhaft zerstört und somit wiederholte Messungen unmöglich macht. Da der Degradationsverlauf an einem einzelnen Gerät nicht direkt beobachtet werden kann, wird er durch die Kombination von Messungen an mehreren Geräten rekonstruiert.
Betrachten wir beispielsweise die Untersuchung der zeitlichen Veränderung der Klebefestigkeit bei höheren Temperaturen. Mehrere Proben werden derselben Temperatur, jedoch unterschiedlich lange, ausgesetzt. Nach einer festgelegten Einwirkungszeit wird eine Probe entnommen und so lange gezogen, bis die Klebeverbindung bricht. Die zum Brechen der Verbindung erforderliche Kraft gibt Aufschluss über die verbleibende Festigkeit. Da die Verbindung zum Messen ihrer Festigkeit gebrochen werden muss, kann diese Probe nicht erneut getestet werden. Daher wird für jede Einwirkungszeit eine andere Probe benötigt. Derselbe Prozess kann bei verschiedenen erhöhten Temperaturen wiederholt werden, um den Abbau zu beschleunigen. Durch die Kombination von Messungen bei unterschiedlichen Temperaturen und Einwirkungszeiten lässt sich der zeitliche Abbau der Klebeverbindung charakterisieren und ihre Leistungsfähigkeit unter normalen Gebrauchsbedingungen vorhersagen.
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Abbildung 3. Beispiel für eine beschleunigte zerstörende Alterungsprüfung
Einbeziehung von Kovariaten in Degradationsmodelle
In Degradationsstudien kann die Degradation nicht nur von der Zeit, sondern auch von anderen Faktoren abhängen, die den gesamten Degradationsprozess beeinflussen. Wenn sich diese Kovariablen im Laufe der Zeit ändern, werden sie als dynamische Kovariablen bezeichnet.
Im Gegensatz zu statischen Kovariablen erfassen dynamische Kovariablen, wie sich die Merkmale einer Einheit im Laufe des Beobachtungszeitraums entwickeln. Ihre Entwicklung liefert ein Expositionsprofil, das dazu beitragen kann, die von jeder Einheit erfahrenen Beeinträchtigungen zu charakterisieren.
Betrachten wir beispielsweise zwei Fahrzeuge, die unter ähnlichen Umgebungsbedingungen betrieben werden. Ihre Nutzungsmerkmale, wie Geschwindigkeit, Bremsfrequenz und Fahrlast, können sich von Tag zu Tag ändern. Ein Fahrzeug mag in einem Zeitraum häufige Kurzstrecken mit wiederholtem Beschleunigen und Bremsen absolvieren, gefolgt von längeren Autobahnfahrten in einem anderen Zeitraum, während das zweite Fahrzeug eine andere Nutzungshistorie aufweist. Obwohl die Fahrzeuge unter ähnlichen Umgebungsbedingungen betrieben werden, können diese unterschiedlichen Belastungshistorien zu unterschiedlichen Verschleißverläufen führen. Dies verdeutlicht ein wesentliches Merkmal dynamischer Kovariaten: Der Verschleiß kann von der Belastungshistorie eines Bauteils abhängen und nicht von einer einzelnen statischen Messung.
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Abbildung 4. Degradationsdaten mit dynamischem Covariatenbeispiel
Welche Plattformen sind in JMP 19 verfügbar?
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Abbildung 5. In JMP 19 verfügbare Plattformen zur Degradationsanalyse.
Die in JMP 19 verfügbaren Werkzeuge zur Degradationsanalyse finden Sie im Menü „Analysieren“ im Bereich „Zuverlässigkeit und Überlebensfähigkeit“. Für die Durchführung von Degradationsanalysen stehen drei Hauptplattformen zur Verfügung:
- Degradation durch wiederholte Messungen: Diese Methode wird angewendet, wenn dasselbe Bauteil über einen bestimmten Zeitraum hinweg mehrfach mit einem zerstörungsfreien Verfahren gemessen wird. Dadurch lässt sich der gesamte Degradationsprozess jedes Bauteils beobachten.
- Destruktive Degradation: Konzipiert für Situationen, in denen der Messvorgang das Gerät beschädigt oder zerstört, sodass jedes Gerät nur einmal gemessen werden kann.
- Degradation: Eine allgemeinere Plattform, die flexible Modellierungsoptionen zur Analyse von Degradationsdaten unter verschiedenen Bedingungen bietet.
Die geeignete Vorgehensweise bei der Degradationsanalyse hängt primär davon ab, wie die Degradationsdaten erfasst werden. Unterschiedliche Datenstrukturen können mit verschiedenen JMP-Plattformen analysiert werden, wobei es zwischen den verfügbaren Plattformen teilweise Überschneidungen im Funktionsumfang gibt.
Im zweiten Blogbeitrag dieser Reihe konzentrieren wir uns zunächst auf die Plattform zur Analyse von Degradationsanalysen mittels wiederholter Messungen. Wir erläutern ihren Anwendungsbereich, ihre Funktionsweise, die Aufbereitung geeigneter Daten für die Analyse sowie die potenziellen Grenzen dieses Ansatzes.
Bleiben Sie dran! Im nächsten Blogbeitrag gehen wir tiefer auf die technischen Details ein.
Referenzen
[1] Kromholtz, G. A., & Condra, L. W. (1993). Ein neuer Ansatz zur Zuverlässigkeit von Produkten für die zivile und militärische Luft- und Raumfahrt: Jenseits militärischer Qualitäts- und Zuverlässigkeitsstandards. Quality and Reliability Engineering International, 9(3), 211–215.
[2] Clark, JM, Min, J., Li, M., Warr, RL, DeHart, SP, King, CB, Lu, L. & Hong, Y. (2026). Was Qualitätsingenieure über Degradationsmodelle wissen müssen. Quality Engineering, 1-22.
