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TU Berlin

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Applied Data Science for Reliability Engineering

Lupe

Kurzform: DRE

Produkte werden aufgrund der steigenden Funktionalitäten immer komplexer, was die Fehleranfälligkeit erhöht. Damit besteht die Notwendigkeit für Unternehmen, insbesondere auch aus gesetzlichen Produkthaftungsgründen und zur Verringerung von Garantiefällen, Methoden einzusetzen, um mögliche Risiken durch Funktionsausfälle prognostizieren und die Zuverlässigkeit der Produkte steigern zu können. Die Zuverlässigkeit ist somit eine der wichtigsten Eigenschaften heutiger Produkte und bildet einen wichtigen Teilaspekt und integralen Bestandteil der Qualität. 

Die Zuverlässigkeit ist nicht deterministisch, sondern nur über Wahrscheinlichkeiten operationalisierbar. Die Analyse kann folglich nur mit den Methoden des Data Science erfolgsversprechend durchgeführt werden.

Inhalte

Die Weibullverteilung als Basis der Lebensdaueranalyse

  • Beschreibung, Verhalten und Interpretation der Weibullverteilung
  • Beschreibung, Verhalten und Interpretation ihrer Dichtefunktion
  • Ausfallraten auf Basis der Weibullverteilung

Berechnung der Weibullverteilung mit Hilfe analytischer Schätzerverfahren am Beispiel der Median-Rang Regression
Berechnung der Weibullverteilung mit Hilfe numerischer Schätzverfahren am Beispiel der Maximum-Likelihood-Methode

Nichtparametrische Schätzerverfahren für Ausfallteile und intakte Bauteile

  • Verfahren nach Kaplan – Meier
  • Verfahren nach Johnson
  • Verfahren nach Nelson

Lebensdauerdaten aus Tests und Nutzung (Strukturen, Interpretation, Umrechnung)

Mischverteilungen

Lebensdauertests zum Nachweis der Zuverlässigkeit
Planung von Zuverlässigkeitstests

  • die „Success Run“ Methode
  • die „Sudden Death“ Methode

Zuverlässigkeit von Systemen

Absicherung der Lebensdauerprognosen (Vertrauenswahrscheinlichkeiten und Konfidenzen)

Die Anwendung der Lehrinhalte erfolgt durch die Programmiersprache R. Wir verwenden das am Fachgebiet entwickelte Package weibulltools.

Lernziele

Im Rahmen dieses Moduls sollen sich die angehenden Ingenieure fachlich-methodische Kompetenzen der Zuverlässigkeitsbestimmung aneignen. Dabei werden die erlernten Grundlagen aus Applied Data Science for Quality Engineering in einen praxisorientierten Zusammenhang gebracht. Die Studierenden werden befähigt, eigenständig Softwarelösungen im Rahmen der Zuverlässigkeitsanalyse zu entwickeln. Dazu erfolgt in der Lehrveranstaltung die Bearbeitung einer Case-Study mit der Programmiersprache R und die Lösungserarbeitung durch eine interaktive Webapplikation.

Diese Fähigkeiten sollen künftig eingesetzt werden können, um Aufgaben in der Zuverlässigkeitsanalyse zu übernehmen, deren Bearbeitung zu steuern, zu koordinieren und erfolgreich abschließen zu können.

Struktur

Die Integrierte Lehrveranstaltung Applied Data Science for Reliability Engineering wird als Blockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit des Sommersemesters 2018 angeboten. 

Die genauen Termine werden in Kürze kommuniziert. 

Die Blockveranstaltung besteht aus 6 Präsenzterminen (Vorlesungen und Rechnerübungen), einer Präsentation der Projektergebnisse, sowie einer schriftlichen Prüfung.

Zulassungsbeschränkung: keine
ECTS-Anzahl: 6

Hinweis zu ISIS2

Vorlesungs- und Übungsunterlagen, sowie ergänzende Materialien und Links zu weiterführenden Webseiten werden auf der ISIS2-Plattform bereitgestellt.

Den ISIS2-Kurs finden Sie unter folgendem Link: 
https://isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=12612

Zielgruppe

Diese Veranstaltung wird für Studierende der folgenden Studiengänge als Wahlpflichtmodul angeboten:

Applied Data Science for Reliability Engineering in verschiedenen Studiengängen
Studiengang
Stupo
Gruppenname
Typ
Bachelor Informationstechnik im Maschinenwesen
29.12.2012
09.2b Wahlbereich Produktionstechnik
Wahlpflicht
Master Informationstechnik im Maschinenwesen
29.09.2008
4.2b Profilbereich Produktionstechnik
Wahlpflicht
Bachelor Verkehrswesen
2009
03. Technisch-methodische Grundlagen/Wahlpflichtmodule
Wahlpflicht
Bachelor Maschinenbau
2009
05.1 Informationst. und rechnerunterst. Modellierung
Wahlpflicht
Master Produktionstechnik
12.03.2008
3. Informationstechnik  und 
4.2 Automatisierungs- und Informationstechnik
Wahlpflicht
Master Biomedizinische Technik
19.12.2007
1.2 Kernmodule - Informationstechnik & 
2.4 Profilmodule - Ingenieurwissenschaftliche Vertiefungen
Wahlpflicht
Master Wirtschaftsingenieurwesen
2015
Integrationsbereich/Quality Management
Wahlpflicht

Weitere Studiengänge sind herzlich willkommen!

Voraussetzungen

Verpflichtende Voraussetzung für die Teilnahme an der Lehrveranstaltung: 

  • keine

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an der Lehrveranstaltung: 

Bewertung

Die Prüfungsform für dieses Modul ist die Portfolioprüfung.

Dazu müssen die unten aufgeführten Teilleistungen mit entsprechender Gewichtung absolviert werden:

  • Projektbearbeitung: 30 von 100 Punkten (Präsentation nach den Präsenzterminen)
  • Schriftliche Prüfung: 70 von 100 Punkten (nach den Präsenzterminen)

Anmeldung

Zur Teilnahme am Modul sind ALLE folgenden Schritte erforderlich:

  • Anmeldung zur Teilnahme bei Herrn Hensel
  • Registrierung als Nutzer der Online-Lernplattform ISIS2
  • Einschreibung in den Kurs "Applied Data Science for Reliability Engineering" auf der Online-Plattform ISIS2
  • Anmeldung zum Modul "Applied Data Science for Reliability Engineering" unter QISPOS, sonst beim Prüfungsamt

Bitte beachten Sie die Anmeldefristen in der unten dargestellten Tabelle. Das Modul ist nicht teilnahmebeschränkt, der ISIS2 Kurs wird zu Beginn der Blockveranstaltung eingerichtet. 

Termine

Das Modul findet turnusmäßig nur im Sommersemester als Blockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit statt.

Anmeldefristen
Anmeldung zum Modul am Fachgebiet
ab dem 01.05.2018 formlos bei Herrn Hensel
Anmeldung zum Gesamtmodul
03.09. - 07.09.2018 
Veranstaltungszeiten 2018
Vorlesungszeitraum: 
23.08, 24.08, 30.08, 31.08, 06.09, 07.09
Raum & Zeit:
PTZ 001, ganztägig jeweils von 09 - 17 Uhr 
Präsentation der Projektergebnisse
Termin:          
25 - 26.09.2018
Raum & Zeit:
PTZ 407, 09:30 - 17:00 Uhr
Schriftliche Prüfung
Termin:          
14.09.2018
Raum & Zeit:
PTZ 001, 10 - 12 Uhr

Hinweis: Mündliche Prüfungen dienen nur als (Letzte-) Wiederholungsprüfung. Kommen Sie dazu bitte in die Sprechstunde von Herrn Hensel. 

Kontakt und Feedback

Fragen sind bitte über das jeweilige ISIS2-Forum zu stellen oder im FAQ einzusehen.
In Ausnahmefällen können Anfragen direkt an den jeweiligen Ansprechpartner via Mail (Kontaktformular) gestellt werden. Eine telefonische Rücksprache ist ausschließlich zu Sprechstundenzeiten möglich.

Für Anregungen verwenden Sie bitte die Feedbackfunktion unseres Fachgebiets.

Sprechstunden

nach Vereinbarung.

Zusatzinformationen / Extras

Direktzugang

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Verantwortlicher

Prof. Dr.-Ing. Roland Jochem
Leiter des Fachgebiets
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb IWF
Fakultät V
Sekr. PTZ 3
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
fon: +49 (0) 30 / 314 22005
fax: +49 (0) 30 / 314 79685
Lupe

Dozent

Dr.-Ing. Rudolf Schubert
Leiter Risikoevaluierung
Continental AG
Externer Lehrbeauftragter
Lupe

Ansprechpartner

Tim-Gunnar Hensel, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb
Fakultät V
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Raum 428
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
+49 (0)30/ 314 24055