@phdthesis{41964,
  abstract     = {{Die digitale Transformation prägt die Entwicklung intelligenter technischer Systeme, welche durch Vernetzung und inhärente Intelligenz einen weiten Funktionsumfang aufweisen. Selbstoptimierende Systeme sind als Stellvertreter der Klasse intelligenter Systeme durch die autonome zielkonforme Adaption des Systemverhaltens charakterisiert. Dabei stellen mechatronische Systeme eine der Grundlagen dieser Systemklasse dar, indem die Umwelt- und Betriebsbedingungen sowie die Systemzustände sensorisch erfasst und das dynamische Systemverhalten zielgerichtet beeinflusst werden. Der große Funktionsumfang intelligenter technischer Systeme geht mit einer Zunahme der Systemkomplexität einher, die eine Herausforderung bei der Absicherung der Verlässlichkeit darstellt. Dem gegenüber bieten insbesondere selbstoptimierende Systeme Potenziale zur Steigerung der Verlässlichkeit. Die Umsetzung entsprechender Maßnahmen erfordert die Unterstützung des Entwicklungsprozesses durch geeignete Methoden. Die Beherrschung der zunehmenden Systemkomplexität ist durch die Verwendung vorhandener Modelle des Entwicklungsprozesses möglich, wird aber in aktuellen Methoden nicht umfänglich genutzt. Das Ziel ist die Absicherung der Verlässlichkeit bereits in frühen Entwicklungsphasen bis hin in späte Lebenszyklusphasen. Es wird eine Methode für die integrierte Modellierung der Zuverlässigkeit, als zentrale Kenngröße der Verlässlichkeit, und des dynamischen Systemverhaltens entwickelt. Anhand von drei Anwendungsbeispielen wird gezeigt, dass diese Methode die Entwicklung von Maßnahmen zur Steigerung der Verlässlichkeit in selbstoptimierenden Systemen ermöglicht, auf komplexe Systeme anwendbar ist und die Absicherung der Verlässlichkeit während des Betriebs mit Hilfe eines Digitalen Zwillings unterstützt.}},
  author       = {{Kaul, Thorben}},
  isbn         = {{978-3-8440-7450-5}},
  keywords     = {{Integrierte Modellierung, geschlossene Modellierung, mechatronische Systeme, intelligente Systeme, Zuverlässigkeit, Dynamische Bayes’sche Netze, Verlässlichkeit, Systemzuverlässigkeit, Digitaler Zwilling, selbstoptimierende Systeme, Mehrzieloptimierung}},
  pages        = {{156}},
  publisher    = {{Shaker}},
  title        = {{{Integrierte Modellierung von Zuverlässigkeit und dynamischem Verhalten mechatronischer Systeme}}},
  doi          = {{10.17619/UNIPB/1-966}},
  volume       = {{10}},
  year         = {{2020}},
}

@inproceedings{9985,
  abstract     = {{Intelligente technische Systeme sind durch einen erhöhten Funktionsumfang charakterisiert, der diese dazu befähigt, autonom auf wechselnde Umgebungsbedingungen, Anforderungen und inhärente Systemzustände zu reagieren. Dies kann mit den Methoden der Selbstoptimie-rung erreicht werden. Hier werden mit Verfahren der Mehrzieloptimierung mögliche Betriebs-punkte des Systems bestimmt zwischen denen das System im Betrieb autonom auswählt und somit eine Verhaltensadaption erwirkt. Zur Berechnung der Betriebspunkte ist es notwendig ein Modell des Systemverhaltens aufzustellen und das Verhalten hinsichtlich verschiedener, meist konfliktärer, Ziele zu quantifizieren. Bei der Modellierung des Systemverhaltens und der Formulierung der Ziele stellt die Absiche-rung der Verlässlichkeit auf Grund der zunehmenden Systemkomplexität eine große Heraus-forderung dar, der im Entwicklungsprozess begegnet werden muss. Die Implementierung von Selbstoptimierung bietet darüber hinaus in Kombination mit einer Zustandsüberwachung im Betrieb die Möglichkeit einer zuverlässigkeitsbasierten Verhaltensanpassung, deren Potential zu einer Steigerung der Verlässlichkeit genutzt werden kann. In dieser Arbeit werden die Entwicklung intelligenter technischer Systeme und die damit ver-bundenen notwendigen Entwicklungsschritte zur Absicherung der Verlässlichkeit anhand von selbstoptimierenden Systemen betrachtet. Dazu gehören die Formulierung verlässlichkeitsre-levanter Ziele und die Implementierung einer Zustandsüberwachung als Basis für eine zuver-lässigkeitsbasierte Verhaltensanpassung. Es werden auf Grundlage einer Beschreibung der Entwicklungsschritte, Potentiale zur Steigerung der Verlässlichkeit sowie Chancen und zukünf-tige Herausforderungen herausgestellt und diskutiert.}},
  author       = {{Sextro, Walter and Meyer, Tobias and Kaul, Thorben and Kimotho, James Kuria}},
  booktitle    = {{VDI-Berichte 2307–28. Tagung Technische Zuverlässigkeit (TTZ 2017) - Entwicklung und Betrieb zuverlässiger Produkte.}},
  keywords     = {{intelligente Systeme}},
  pages        = {{17–30}},
  title        = {{{Entwicklung verlässlicher, intelligenter Systeme}}},
  year         = {{2017}},
}