KAUSAL - Transparent Modelling of Causal Chains regarding Failure Development in Complex Systems
Production Systems, Operations Management, Quality Management and Factory Planning
Final Report Abstract
Anhand des Anwendungsbeispiels K-VEC wurde im Projektverlauf zunächst ein standardisiertes Systemmodell entworfen, welches als strukturierter Informationspool für die Kausalketten der Fehlerentstehung diente. Hierauf aufbauend wurden Fehler, also Ausfälle sowie Systemeinschränkungen, formalisiert beschrieben und in ein Kausalkettenmodell übertragen, an dem darauffolgend Verfahren zur qualitativen und quantitativen Auswertung erprobt werden konnten. Hierbei ist ein Excel-basiertes Fehlerbeschreibungs-Tool entwickelt worden, dass Fehlerketten in beliebiger Länge und über verschiedene Systemebenen hinweg erfasst und bewertet. Im Ergebnis steht die validierte modellbasierte KAUSAL-Methodik zur Verfügung, mit der potentielle Fehler in der Produktentwicklung hinsichtlich ihrer Ursachen und Wirkungen in unbegrenzter Elementlänge fachdisziplinübergreifend nachverfolgt werden können. Die transparente Darstellung der Fehler ermöglicht ein besseres Systemverständnis und dient als Diskussionsgrundlage für verschiedene Ingenieurdisziplinen und in Kunden-/Lieferantenbeziehungen.
Publications
- (2015): Fehler vermeiden heißt Fehler verstehen – Anforderungen an eine neue Methodik. In: Bracke, S.; Mamrot, M.; Winzer, P. (Hrsg.), Qualitätsmethoden im Diskurs zwischen Wissenschaft und Praxis, Bericht zur GQW-Jahrestagung 2015 in Wuppertal. Band: 2015,17. Reihe: Berichte zum Qualitätsmanagement, S.303 – 320
Willing, M.; Winzer, P.
- (2016): Development of an innovative Approach for complex, causually determined Failure Chains. In: Proceedings of the 19th QMOD-ICQSS Conference, International Conference on Quality and Service Science, Rome, Italy, pp. 1413-143
Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Schlüter, N.; Winzer, P.; Yazdanmadad, S.
- (2016): Modellbasierte Analyse komplexer Fehlerketten zur Erhöhung der Verlässlichkeit in der Produktentwicklung. In: Christian Tschirner: Tag des Systems Engineering. (Print-on-Demand). Hg. v. Sven-Olaf Schulze und Christian Muggeo. München: Hanser, Carl, S. 163–172
Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Schlüter, N.; Yazdanmadad, S.; Winzer, P.
(See online at https://doi.org/10.3139/9783446451414.016) - (2017): Development of an innovative approach for complex, causally determined failure chains. In: Management and Production Engineering Review, Volume 8, Number 3, pp. 3-12
Bielefeld, O.; Dransfeld, H; Schlüter, N; Winzer, P
(See online at https://doi.org/10.1515/mper-2017-0023) - (2017): Entwicklung einer Methodik zur transparenten Darstellung von Kausalketten von Fehlern in komplexen Systemen. In: Otten, H.; Götz, J.; Pollak, S. (Hrsg.) Heutige und zukünftige Herausforderungen an die Qualitätswissenschaften in Forschung und Praxis, Bericht zur GQW-Jahrestagung 2017, Erlangen, S. 283-308
Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Schlüter, N.; Winzer, P.; Yazdanmadad, S.
- (2018): Development of a Procedure for Analysis of Failure Chains in Complex Mechatronic Systems to Improve Sustainability. 15th Global Conference on Sustainable Manufacturing. In: Seliger G., Wertheim R., Kohl H., Shpitalni M., Fischer A. (Ed.), Procedia Manufacturing, Volume 21, pp. 870–877
Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Schlüter, N.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.02.195) - (2018): KAUSAL: A new methodological approach for model based analysis of complex failure chains by example of an electromobility concept. In: Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, IEEE, pp 943-948
Schlüter, N.; Winzer, P.; Ansari, A.; Bielefeld, O.; Dransfeld, H.; Heinrichsmeyer, M.
(See online at https://doi.org/10.1109/SMC.2018.00168)
