Betrachtungen zur Zuverlässigkeit

Zuverlässigkeit bestimmen, Lebensdauer verlängern

24. Juli 2023, 10:24 Uhr | Von Hermann Püthe, inpotron Schaltnetzteile
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Technische Produkte sind vielfältigen Einflüssen ausgesetzt, die ihre Funktionsfähigkeit gefährden. Mithilfe statistischer Werkzeuge kann ihre Zuverlässigkeit abgeschätzt und verbessert werden.

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Die Kunden wünschen sich Geräte, die möglichst lange zuverlässig funktionieren, dabei aber nur geringe Kosten verursachen, sowohl in der Anschaffung als auch im Betrieb. Um in diesem Spannungsfeld eine greifbare und möglichst realistische Abschätzung zu finden, bedient man sich in der Technik verschiedener statistischer Methoden.

Mit dem Terminus »Mean Time Between Failures« (MTBF), zu Deutsch »mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen«, wird ein Maß für die Zuverlässigkeit technischer Systeme beschrieben (Bild 1). Unter »Betrieb« wird dabei die Zeitspanne zwischen der Inbetriebnahme, etwa bei Produkteinführung oder nach einer Reparatur, und dem Ausfall eines Gerätes verstanden. Dividiert man die Summe der Betriebszeiten durch die Anzahl der Ausfälle, erhält man die MTBF. Je größer diese ist, desto zuverlässiger arbeitet das System. Ein Gerät mit einer MTBF von 100 Stunden fällt beispielsweise häufiger aus als ein Gerät mit einer MTBF von 1000 Stunden. Kann ein technisches Gerät nach einem Ausfall nicht mehr repariert werden, spricht man von »Mean Time To Failure«, kurz: MTTF. Gleiches gilt für den ersten auftretenden Fehler.

Abschätzen lässt sich die MTBF eines Geräts anhand der Ausfallraten der verwendeten Komponenten. Diese geben die Hersteller für ihre Komponenten als »Failure In Time«, kurz: FIT, an. 1 FIT entspricht dabei 10–9 Ausfällen pro Stunde. Eine Sammlung von FITs verschiedener Komponenten ist zum Beispiel in der Siemens-Werksnorm SN29500 zusammengestellt. Für die MTBF einer Baugruppe oder des gesamten Gerätes werden die FITs der einzelnen Komponenten entsprechend ihrer Beanspruchung gewichtet und addiert. Aus dem Kehrwert der Summe der gemeinsamen FITs (siehe Bild 2) ergibt sich dann die MTBF. Allerdings müssen die sich so ergebenden großen Zahlen immer in Relation zur Lebensdauer gesehen werden. Hat beispielsweise ein Netzteil eine MTBF von 750.000 Stunden und ist rund um die Uhr in Betrieb, bedeutet dies immer noch eine Ausfallwahrscheinlichkeit von gut 1,2 Prozent im Jahr.

MTBF und Lebensdauer

Bei Zukunftsprognosen mittels MTBF ist allerdings zu beachten, dass sich damit nur die Zuverlässigkeit von Geräten beurteilen lässt, die ihre Kinderkrankheiten schon hinter sich haben. Betrachtet man die Ausfallhäufigkeit einer Geräteserie über ihre gesamte Lebensdauer, so ergibt sich ein charakteristisches Bild, sofern eine statistisch relevante Menge dieser Serie in Umlauf ist.

Insbesondere bekannt alterungsgefährdete Bauteile wie Elektrolytkondensatoren sind bei der Lebensdauerprognose zu berücksichtigen. Grundsätzlich sind heute sehr gute, extrem langlebige Elektrolytkondensatoren der führenden Hersteller auf dem Markt, die eine Gerätelebensdauer von über zehn Jahren im Dauerbetrieb problemlos ermöglichen.

Betrachtet man für eine Modellreihe mit statistisch relevanter Stückzahl die Anzahl der Ausfälle über die geplante Lebensdauer, so entsteht bei der graphischen Auswertung eine Kurve, die dem Querschnitt einer Badewanne ähnelt. Innerhalb dieser Kurve lassen sich drei typische Abschnitte isolieren: zu Beginn eine kurze, aber merkliche Spanne von Frühausfällen, gefolgt von einer relativ langen Zeit mit wenigen Zufallsausfällen und am Ende der Lebensdauer wieder ein deutlicher Anstieg der Altersausfälle.

Fehler in Design und Produktion machen sich früh bemerkbar

Zu Beginn einer neuen Geräteserie ist die Ausfallrate am höchsten. Konstruktions-, Material- oder Fertigungsfehler machen sich meist gleich zu Beginn bemerkbar, weshalb man hier auch von Kinderkrankheiten spricht. Ursachen für Ausfälle können hier beispielsweise neue Bauteile sein, über deren Langzeitverhalten unter den vorgesehenen Betriebsbedingungen noch wenig bekannt ist. Oder es werden aus Gründen der Kosteneinsparung Komponenten mit zu geringen Belastungsreserven gewählt.

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  1. Zuverlässigkeit bestimmen, Lebensdauer verlängern
  2. Frühausfälle lassen sich deutlich reduzieren


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