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Auszeichnung

Thomas L. Fagan, Jr. RAMS Student Paper Award

Erster Platz für einen Fachbeitrag zur Zuverlässigkeitsschätzung von Systemen mit konkurrierenden Ausfallarten.

Kevin Lucan, Martin Dazer, Kim Hintz und Bernd Bertsche erhielten den ersten Platz des Thomas L. Fagan, Jr. RAMS Student Paper Award für ihren Beitrag „Effect of Competing Failure Modes on the System Reliability Estimation“.

Symbolbild: moderner Glasaward mit der Originalbeschriftung des RAMS Student Paper Award
Symbolbild mit der Originalbeschriftung des RAMS Student Paper Award; die Gestaltung der tatsächlichen Plakette weicht ab.

Die Auszeichnung

Die Plakette nennt den ersten Platz des RAMS Student Paper Award 2019 und die vier Autoren Kevin Lucan, Martin Dazer, Kim Hintz und Bernd Bertsche. Verliehen wurde die Auszeichnung im Januar 2020 im Rahmen des Reliability and Maintainability Symposium in Palm Springs, Kalifornien.

Worum es im ausgezeichneten Beitrag geht

Untersucht wird, wie konkurrierende Ausfallarten die Schätzung der Systemzuverlässigkeit beeinflussen. Eine Parameterstudie betrachtet unter anderem Ermüdungs- und Zufallsausfälle, ihre jeweiligen Anteile sowie den Einfluss des Stichprobenumfangs. Daraus werden Empfehlungen für Mindeststichproben und geeignete Schätzverfahren abgeleitet.

Warum konkurrierende Ausfälle anspruchsvoll sind

Tritt eine Ausfallart zuerst ein, kann sie die Beobachtung einer anderen Ausfallart verhindern. Die Datensätze sind dadurch nicht unabhängig und dürfen nicht ohne Prüfung als getrennte Lebensdauerprobleme behandelt werden. Für eine belastbare Systemaussage müssen Ausfallursache, Zensierung und Modellannahmen gemeinsam berücksichtigt werden.

Bedeutung für technische Projekte

Die Arbeit zeigt, weshalb eine reine Gesamtzählung von Ausfällen wichtige Unterschiede verdecken kann. Für Erprobung und Felddatenanalyse bedeutet das: Ausfallarten sauber klassifizieren, die Systemstruktur berücksichtigen und vor der Auswertung festlegen, welche Zuverlässigkeitsgröße tatsächlich nachgewiesen werden soll.

RAMS und Zuverlässigkeit einordnen

Wir helfen, Systemrisiken und Nachweise methodisch zu strukturieren.