Die Zuverlässigkeit eines technischen Produkts oder Systems ist eine Eigenschaft (Verhaltensmerkmal), die angibt, wie verlässlich eine dem Produkt oder System zugewiesene Funktion in einem Zeitintervall erfüllt wird. Sie unterliegt einem stochastischen Prozess und kann qualitativ oder auch quantitativ (durch die Überlebenswahrscheinlichkeit) beschrieben werden; sie ist nicht unmittelbar messbar.

Hiervon sind die sogenannten deterministischen Eigenschaften (Merkmale) eines Produkts zu unterscheiden, welche direkt messbar sind (wie Gewicht, Abmessungen, Festigkeit, Farbe, elektrische und Wärmeleitfähigkeit).

Das Merkmal Zuverlässigkeit ist allen technischen Produkten inhärent, das heißt, dass kein technisches Produkt frei von der Möglichkeit ist, auszufallen.

Die Zuverlässigkeit eines Produkts kann entweder empirisch, durch die Ermittlung der Ausfallhäufigkeit, oder analytisch, aus der Ableitung der Zuverlässigkeitswerte der Teile des Produkts, ermittelt werden. Bei einfachen technischen Geräten wird in der Regel der empirische Ansatz gewählt. Bei komplexen industriellen Großanlagen lässt sich der Zuverlässigkeitsnachweis hinsichtlich gefährlicher Zustände in aller Regel nur analytisch führen.

Historie der Zuverlässigkeitstechnik Die Entwicklung militärischer Fluggeräte in den 1940er und -50er Jahren war mit hohen Ausfallraten der Fluggeräte verbunden (V1-Marschflugkörper in Deutschland, Minuteman System in den USA (VDI 4002), (MIL-HDBK-338)). Je umfangreicher und komplexer ein Gerät war, desto fehleranfälliger zeigte es sich. Es bestand daher die Notwendigkeit, Methoden zu entwickeln, mit denen die Zuverlässigkeit der Geräte gesteigert werden konnte. Dieses leitete die Entwicklung der Zuverlässigkeitsmethoden ein und ließ die Disziplin der Zuverlässigkeitstechnik entstehen.

In einer der ersten deutschsprachigen Zuverlässigkeitsliteratur, Technische Zuverlässigkeit, Messerschmitt-Bölkow-Blohm, Springer Verlag, 1977 heißt es:

Der Bedarf nach geeigneten Methoden zur Ermittlung der Zuverlässigkeit technischer Produkte zeigte sich insbesondere in der Luft- und Raumfahrt und mit einigem Zeitversatz in der Kerntechnik. Die Modellierung der großtechnischen Systeme mit dem einfachen Blockdiagramm (Black Box) war nicht mehr ausreichend und erforderte verbesserte Methoden. In der amerikanischen Luft- und Raumfahrt kamen bereits Ende der 1960er-Jahre die Methoden der Fehlerbaum-, Ausfallart- und Fehlereffekt- (FMEA) und Fault Hazard Analyse zur Anwendung (beispielsweise Boeing – System Safety Documents).

In Deutschland erhielt die Zuverlässigkeitstechnik mit der Gründung des VDI-Fachausschusses Zuverlässigkeit und Qualitätskontrolle im Jahr 1964 (VDI 4001) und dem DIN-Facharbeitskreis Fachbereich KT Zuverlässigkeit kerntechnischer Anlagen ihre wesentliche methodische Grundlage. Sie fand ihren Niederschlag im VDI-Handbuch Technische Zuverlässigkeit (VDI 4001) sowie in den DIN-Normen Fehlerbaum-, Ereignisbaum-, Ausfallart- und Fehlereffekt-Analyse (DIN 25419, DIN 25424 und EN 60812). Diese Normen wurden über mehrere Jahre der Facharbeitstätigkeit erarbeitet und haben noch heute ihre Gültigkeit. Die Verwendung der verschiedenen Analysearten war jedoch je nach Erfahrungsstand des Anwenders sehr unterschiedlich. Es fehlte noch ein gesamtheitlicher Ansatz für die Methoden.

Aus diesem Erfahrungsstand heraus entwickelte sich auch die Methode der Risikoanalyse, die sich gleichermaßen der Methoden der Zuverlässigkeitstechnik bedient. Mit der ersten Risikoanalyse für eine großtechnische Anlage, der sogenannten „Rasmussen-Studie“ (WASH-1400) Reactor Safety Study, an Assessment of Accident Risk in US Commercial NPP, NUREG -75/014, 1975nrc.gov, WASH-1400: „Reactor Safety Study, an Assessment of Accident Risk in US Commercial NPP“. wurde auch erstmals ein gesamtheitlicher Ansatz für die Ereignisbaum- und Fehlerbaumanalyse erarbeitet. Die zu analysierenden Störfallabläufe waren derart komplex, dass sie nicht unmittelbar in einem Fehlerbaummodell dargestellt werden konnten. Die logischen Strukturen der Störfallabläufe ließen sich ungleich übersichtlicher in Ereignisbäumen darstellen. Über die Verzweigungspunkte im Ereignisbaum sind die Systeme, die zur Beherrschung des Störfalls dienen, eingebunden. Sie werden dann in den Fehlerbäumen analysiert und dargestellt. Das Risikomodell der Gesamtanlage besteht dementsprechend aus einer Vielzahl von ineinander verzahnten Ereignis- und Fehlerbäumen, die in ihrer Gesamtheit nur noch mit den Mitteln eines Rechenprogramms analysiert und qualitätsgesichert werden können.

Mit der Anwendung der Risikoanalyse (Probabilistische Sicherheitsanalyse) wurde auch der Bedarf für eine Weiterführung der Zuverlässigkeits-Methoden deutlich, wie zum Beispiel die Human Factor Analyse (Menschlicher Faktor) (VDI 4006), die Analyse des abhängigen Ausfalls redundanter Komponenten (Common Cause Failure ~ Gemeinsam verursachte Ausfälle, GVA oder CCF) und die Quantifizierung der Unsicherheiten der Analyseergebnisse.

Dieser Entwicklungsstand spiegelt sich auch in der neuen Norm zur Ausfallart- und Fehlereffektanalyse (FMEA) (2006) gegenüber DIN 25448 (1990) wider. Im Änderungsvermerk zur neuen Norm wurden nachbeuth.de, DIN EN 60812:2006-11. die folgenden Änderungen vorgenommen:

Die Methoden und Begriffe der Zuverlässigkeitstechnik sind heute in den nationalen und internationalen Normenwerken und Risikostandards umfassend beschrieben und gelten im Grundsatz für alle technischen Produkte und Systeme (vergleiche auch Abschnitt Anwendungsbereiche der Zuverlässigkeitstechnik).

Zuverlässigkeitsmodelle Die Zuverlässigkeiten großtechnischer Anlagen – wie ein Chemiewerk oder Kernkraftwerk – können aufgrund ihrer Komplexität und der geringen Versagenswahrscheinlichkeiten nicht allein aus der Betriebsbeobachtung gewonnen werden. Hierzu bedient man sich analytischer Zuverlässigkeitsmodelle, wie dem Fehlerbaum- und Ereignisbaummodell, in denen die Ausfallstruktur des Gesamtsystems abgebildet und berechnet wird. Die Berechnung der Zuverlässigkeit beziehungsweise der Versagenswahrscheinlichkeit des Gesamtsystems erfolgt dann auf der Grundlage der empirisch gewonnenen Ausfallhäufigkeiten (Ausfallraten) der Einzelkomponenten des Systems. Die mathematische Ableitung der Zuverlässigkeit durch die Ausfallrate ist in Ausfallrate dargestellt.

Die Durchführung komplexer Zuverlässigkeitsanalysen erfordert ein erfahrenes Bearbeitungsteam, eine systematische Planung aller erforderlichen Arbeitsschritte, eine geeignete Zuverlässigkeitsdatenbasis und eine Zuverlässigkeitssoftware.

Diese organisatorische Aufgabe wird mit Zuverlässigkeitsmanagement (Dependability Management) bezeichnet und ist in VDI 4003 und IEC 60300 umfassend beschrieben. VDI 4003 gibt auch einen Gesamtüberblick über die Vielzahl der heute zur Anwendung kommenden analytischen Methoden zur Zuverlässigkeitsanalyse und -ermittlung.

Software-Zuverlässigkeit Software-Zuverlässigkeit wird definiert als die Wahrscheinlichkeit einer fehlerfreien Software-Anwendung über eine spezifizierte Zeitdauer und unter spezifizierten Umgebungsbedingungen (nach ANSI91,cse.cuhk.edu.hk, Handbook of Software Reliability Engineering, IEEE Computer Society Press and McGraw-Hill Book Company. MIL-HDBK-338B, Kap. 9.1everyspec.com, MIL-HDBK-338B, ELECTRONIC RELIABILITY DESIGN HANDBOOK.).

Software ist immateriell und unterliegt keinem Verschleißmechanismus, wie es bei Hardware der Fall ist. Die Fehlerrate der Software ist damit unabhängig von ihrem Alter und der Häufigkeit ihrer Anwendungece.cmu.edu, J. Pan, Software Reliability, Dependable Embedded Systems, Carnegie Mellon University, Spring 1999..

Drei verschiedene Fehlerarten von Software werden unterschieden:R. Dunn, „Software Defect Removal,“ McGraw-Hill, 1984. Fehlerhafte Anforderung: Fehler in der Software-Anforderung, die die Umgebungsbedingungen, in der die Software verwendet wird, spezifiziert. Auslegungsfehler: Fehlerhafte Auslegung in Bezug auf die spezifizierte Anforderung. Programmfehler: Fehlerhafte Programmierung hinsichtlich Übereinstimmung mit dem Software-Entwurf.

Software muss immer in Hardware implementiert werden, bevor sie getestet werden kann. Wenn ein Fehler auftritt, ist in der Regel schwierig festzustellen, ob der Fehler auf die Hardware, Software oder auf deren Interaktion zurückzuführen ist ( Kap. 9-3).

Softwarefehler, soweit sie nicht bereits bei den Entwicklungsprüfungen erkannt und eliminiert wurden, liegen als verdeckte Fehlermechanismen vor (latente Fehler, vgl. Kap. 2.2), die erst unter bestimmten Systembedingungen in Erscheinung treten. Mit der Häufigkeit unterschiedlicher Systemanwendungen wächst auch die Häufigkeit der Erkennung latenter Fehler, und durch die Elimination der latenten Fehler sinkt die Fehlerrate der Software (entsprechend den Frühausfällen von Hardware-Systemen, vgl.).

(Testverfahren zur Überprüfung der Software, siehe Software-Zuverlässigkeit)

Zuverlässigkeitsdaten

Allgemeines Die Ermittlung verlässlicher probabilistischer Daten ist für die Zuverlässigkeitsanalyse von besonderer Bedeutung. Sie werden aus der Betriebserfahrung im Einsatz der technischen Produkte gewonnen, in dem die Häufigkeiten und Ursachen der Ausfälle gleichartiger Produkte systematisch ausgewertet werden.

Die Erfahrungen aus diesen Datenerhebungen zeigen, dass das Ausfallverhalten technischer Produkte über ihre Lebensdauern generell drei verschiedene Phasen durchläuft. Zu Beginn des Einsatzes des Produktes treten vermehrt die sogenannten Frühausfälle auf, die durch anfängliche Auslegungsschwächen begründet sind und mit zunehmender Betriebserfahrung korrigiert werden. Danach schließt sich die sogenannte Brauchbarkeitsphase an, die durch ein geringes und weitgehend konstantes Ausfallverhalten gekennzeichnet ist. Die Ausfallwahrscheinlichkeit eines solchen Systems ist exponentialverteilt. Am Ende der Lebensdauer treten vermehrt Verschleißausfälle auf, die wiederum zum Anstieg der Ausfallhäufigkeit – bis hin zur Unbrauchbarkeit des Produktes – führen. Der Verlauf der Ausfallrate ist durch die sogenannte „Badewannen-Kurve“ („Bathtub curve“) (Gerätelebensdauer) charakterisiert (VDI 4010, Blatt 3). Zur Modellierung von Zuverlässigkeit, die durch fallende, konstante oder steigende Ausfallraten charakterisiert ist, kann die Weibull-Verteilung mit ihrer, diesbezüglich sehr flexiblen Parametrisierung, verwendet werden.

MTBF (engl.: mean time between failures) ist auch ein Maß für die Zuverlässigkeit von Einheiten (Baugruppen, Geräte oder Anlagen), die sich instand setzen (reparieren) lassen. Für den Fall, dass die Ausfallrate konstant ist (die Zuverlässigkeitsgröße ist exponentialverteilt; es gibt lediglich Zufallsausfälle), erhält man aus dem Kehrwert der Ausfallrate den MTBF. Letzteres gilt auch für die Zuverlässigkeitsangabe MTTF (engl.: mean time to failure), welche für nicht-reparierbare Einheiten genutzt wird.

Die systematische Erhebung von Zuverlässigkeitsdaten aus der Betriebserfahrung ist in der Regel aufwendig, kostenintensiv und über längere Zeiträume notwendig. Die Bereitstellung qualifizierter Zuverlässigkeitsdaten erfordert nicht nur ein erfahrenes Team von Zuverlässigkeitsexperten, sondern auch die – nicht immer selbstverständliche – Mitwirkung von erfahrenen Betriebsingenieuren, die für eine qualifizierte Beurteilung der beobachteten Ausfallursachen notwendig sind. Allgemein zugängliche Zuverlässigkeitsdatenbanken standen daher – im Vergleich zu den Zuverlässigkeitsmethoden – auch erst zu einem sehr viel späteren Zeitpunkt zur Verfügung (vgl.stralsakerhetsmyndigheten.se (PDF; 772 kB), Reliability Data Handbook for Piping Components in Nordic Nuclear Power Plants – R-Book, Phase 2, 2011-06.).

Weitere wichtige Zuverlässigkeitsgrößen sind die Nichtverfügbarkeit sowie die Fehlerrate des „Gemeinsamverursachten Ausfalls“ (GVA) redundanter technischer Einrichtungen und Komponenten.