Statistische Versuchsplanung zur Parametrisierung von Funktionsmodellen

Die Vision

Angesichts der globalen Herausforderungen im Umgang mit Ressourcen und Nachhaltigkeit befindet sich die Welt an einem entscheidenden Wendepunkt. Traditionelle Wirtschaftsmodelle, die auf dem linearen Prinzip „nehmen, herstellen, nutzen, entsorgen“ beruhen, stoßen an ihre Grenzen. Mit der Kreislaufwirtschaft ist ein vielversprechender Ansatz gegeben, um jene Grenzen zu überwinden. Die Vision der Kreislauffabrik zielt darauf ab, Gebrauchtprodukte so aufzuarbeiten, dass sie linear produzierten Neuprodukten der aktuellen Generation in nichts nachstehen.
Ein essentieller Aspekt dieser Vision ist die Prognose der Funktionserfüllung im nächsten Produktlebenszyklus. Die Prognose dient als Entscheidungsgrundlage, wie ein Gebrauchtprodukt innerhalb der Kreislauffabrik zirkulär prozessiert werden soll. Dabei verknüpft das quantitative Funktionsmodell die relevanten Zusammenhänge zwischen Gestalt und Funktion, um eine Aussage über die Funktionsgüte zu treffen.

Dein Beitrag

Ziel der Arbeit ist der Entwurf einer statistischen Versuchsplanung zur Parametrisierung des Funktionsmodells.

Aufgaben

1. Recherche und Evaluation: 
   Die Funktionsgüte des technischen Systems wird durch viele Gestaltparameter beeinflusst. Neben einfaktoriellen Einflüssen existieren außerdem Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Parametern. Aus diesen Anforderungen heraus sollen vorhandene Methoden inklusive Stärken und Schwächen identifiziert werden.
2. Konzeptionierung:
   Aus dem Stand der Forschung ist eine geeignete Methode für die Versuchsplanung abzuleiten. Dabei liegt der Fokus auf der statistischen Absicherung der Wechselwirkungen.
3. Implementierung:
   Die Formulierung der Versuchsplanung wird anhand eines ausgewählten Parametersatzes durchgeführt. Zur Auswertung sind experimentelle Daten aus dem X-in-the-Loop Prüfstand geplant.
4. Bewertung und Optimierung:
   Zum Abschluss soll die Eignung der statistischen Versuchsplanung bewertet werden. Auf dieser Basis sind Grenzen und Optimierungsmöglichkeiten der Methode abzuleiten.

Durch deine statistische Versuchsplanung ist der Grundstein für die effiziente Durchführung der experimentellen Parametrisierung gelegt.