Nuffer, JürgenJürgenNufferKupjetz, Simon MatthiasSimon MatthiasKupjetzJackel, MarcoMarcoJackelMay, ThorstenThorstenMay2025-04-292025-04-292025https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/487066Einem fahrerlosen Transportsystem (FTS) fehlt die Fahrerin oder der Fahrer als wesentlicher Teil in der Kette der funktionalen Sicherheit und damit die menschliche Fähigkeit, auftretende Fehler am FTS zu erkennen und entsprechend zu handeln. Sollen diese Fähigkeiten nun durch Sensorik und automatisierte Analytik ersetzt werden, entsteht ein komplexeres Gesamtsystem, das neue Herausforderungen an die Bewertung von Zuverlässigkeit und Sicherheit stellt. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung einer Methodik, die die Sicherheit und Verfügbarkeitskriterien mit jeder Änderung der Auslegung neu bewertet, sodass beide Aspekte untersucht und optimiert werden können. Die Methodik umfasst daher eine Modellierungssoftware, welche die Auslegung und die automatisierte Auswertung kombiniert. Ein probabilistisches Modell des Fahrzeugs verknüpft die über Sensoren erfassten Zustände der Komponenten mit Risiken und Ausfallwahrscheinlichkeiten für das gesamte System. In der Praxis müssen bei der Auslegung die Aufwände für den Einbau von Sensorik und Analytik abgewogen werden gegenüber einem höheren Unsicherheitsfaktor bzgl. des Zustands einer bestimmten Komponente. Weil dieser Faktor sich auf alle verbundenem Teilsysteme überträgt, hilft das Modell dabei, die Auswirkungen im Gesamtsystem zu berechnen. Diese Berechnung geschieht „live“, d.h. jede Auslegungsmodifikation in der Software wird mit neu berechneten Kennzahlen zur Sicherheit und Zuverlässigkeit beantwortet. Anstelle einer qualitativen Beschreibung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und Risiken wie bei der Fehlermöglichkeits- und -Einflussanalyse (FMEA) basiert das erarbeitete Modell auf einer quantitativen Beschreibung. Die Wechselwirkungen der Komponenten im Gesamtsystem werden auf diese Weise berechenbar. Dies erlaubt automatisierte Simulationen zum Test von Auslegungsvarianten und auch eine Überwachung im Betrieb. Die anspruchsvollere quantitative Modellierung wird durch visuelle Schnittstellen unterstützt, die beispielsweise Lücken in der Spezifikation identifizieren und für den Anwender nach Wahrscheinlichkeiten priorisieren.deBranche: Automotive IndustryResearch Line: Modeling (MOD)LTA: Interactive decision-making support and assistance systemsLTA: Monitoring and control of processes and systemsBayesian networksProduct modelingFailure mode and effects analysis (FMEA)Interactive information visualizationconference paper