Wien (TU). – Von Accelerated Life Testing (ALT) ist die Rede, wenn das Verhalten eines technischen Produkts über einen längeren Zeitraum unter erhöhten Belastungen und besonderen Stressituationen simuliert wird. Grundlage für diese Methode bei der potenzielle Schwächen von Produkten bereits vor der Markteinführung erkannt werden sollen, sind statistische Analysen, die auf unscharfen Daten beruhen. „Sogenannte unscharfe Zahlen sind ‚Fuzzy-Mengen‘. Sie können in mathematischen Modellen erfasst werden. Zur Bestimmung der Lebensdauer von Systemen, zum Beispiel Sicherheitsanlagen, wird die Belastung auf diese technische Ausrüstung erhöht und so kann ein Rückschluss auf die Zuverlässigkeit dieser Systeme unter normaler Belastung gewonnen werden. Viele Risiken, auch gesellschaftlicher Natur, wie beispielsweise der Klimawandel, werden immer mehr zum Thema für die Risikoforschung“, so der Vorstand des Instituts für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie der TU Wien Professor Reinhard Viertl.
Zuverlässigkeitsanalysen, die die Einsturzgefahr von Brücken, Bauwerken, Stiegenhäusern oder die Sicherheit von Aufzügen bewerten sollen, sind ebenso Thema wissenschaftlicher Forschungsprojekte, wie die Einschätzung der Kreditwürdigkeit von KundInnen im Auftrag der Banken. Derzeit beteiligt sich das Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie an einem EU-Projekt, das die tatsächliche Armut innerhalb der Europäischen Union erfasst und dabei Indikatoren herausfinden soll, welche die Wahrscheinlichkeit der Verarmung beschreiben. Die Lebensmittelsicherheit beschäftigt sich mit Schadstoffen in der Nahrung. Auch hierfür wird bereits Risikoforschung betrieben. Viertl: „Es können natürlich nicht alle Risiken, mit denen wir beispielsweise tagtäglich konfrontiert sind, völlig ausgeschaltet werden. Es geht vielmehr darum, herauszufinden, welches Risiko noch vertretbar beziehungsweise zumutbar ist.“ Um das Gebiet der Risikoforschung, das sich nicht zuletzt auch mit der derzeitigen Finanzkrise auseinandersetzt, besser zu etablieren, plädiert Viertl für die Gründung eines Ludwig Boltzmann-Institutes für Risikoforschung.
Zu guter Letzt wurde die Risikoforschung auch im Zusammenhang mit dem Teilchenbeschleuniger (LHC) am Genfer CERN erwähnt. Wie groß die Wahrscheinlichkeit oder das Risiko des Auftretens von schwarzen Löchern ist, lautet eine in der Öffentlichkeit häufig diskutierte Fragestellung.
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Rückfragehinweis:
O. Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Reinhard Viertl
Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
Technische Universität Wien
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Aussender:
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TU Wien - PR und Kommunikation
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Unscharfe Zahlen für die Risikoforschung
Lebensmittelsicherheit, technische Zuverlässigkeitsanalysen und die Bestimmung von Umweltrisiken, die durch Klimaerwärmung beeinflusst werden, beschäftigen die Risikoforschung als mathematische Disziplin und spielen eine immer größere Rolle. Um beispielsweise die Lebensdauer von technischen Produkten besser vorhersagen zu können, arbeiten MathematikerInnen an der Technischen Universität (TU) Wien mit der Analyse von unscharfen Daten. Aus den als „Soft Data“ oder mit „Fuzzy Information“ bezeichneten Daten können konkrete quantifizierbare Aussagen und Ergebnisse über die Belastbarkeit von Geräten mit sogenannten „Fuzzy Modellen“ abgeleitet werden.
Risikoforschung für technische Zuverlässigkeitsanalysen, zum Beispiel um die Einsturzgefahr bei Gebäuden einzudämmen by wolfgangplusk zur Verwendung unter Angabe der Quelle
Risikoforschung für technische Zuverlässigkeitsanalysen, zum Beispiel um die Einsturzgefahr bei Gebäuden einzudämmen by wolfgangplusk zur Verwendung unter Angabe der Quelle
Risikoforschung für technische Zuverlässigkeitsanalysen, zum Beispiel um die Einsturzgefahr bei Gebäuden einzudämmen by wolfgangplusk zur Verwendung unter Angabe der Quelle