Lernergebnisse
Produkte werden aufgrund der steigenden Funktionalitäten immer komplexer, was die Fehleranfälligkeit erhöht. Damit besteht die Notwendigkeit für Unternehmen - insbesondere auch aus gesetzlichen Haftungsgründen 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.
In dieser Lehrveranstaltung 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.
