Multifaktorielle Fehleranalyse (Root Cause Analysis)

Eine multifaktorielle Fehleranalyse untersucht Ausfälle oder Qualitätsabweichungen anhand des Zusammenwirkens mehrerer Einflussfaktoren. Sie verknüpft dazu systematisch Prozess-, Werkstoff- und Prüfdaten, um nachzuvollziehen, wie diese Faktoren gemeinsam zu einem Fehler geführt haben.

Der Begriff wird häufig im Zusammenhang mit Root-Cause-Analysis (Ursachenanalyse) verwendet. Während klassische Root-Cause-Ansätze oft nach der einen Grundursache eines Problems suchen, geht die multifaktorielle Fehleranalyse einen Schritt weiter: Sie geht davon aus, dass Ausfälle durch das Zusammenspiel mehrerer, teils voneinander abhängiger Faktoren entstehen können.

Warum Fehler oft mehrere Ursachen haben

In der Materialentwicklung und industriellen Fertigung können Fehler durch das Zusammenspiel mehrerer Faktoren entstehen. So kann das Versagen eines Bauteils auf das Zusammenwirken von Fertigungsprozess, Umgebungsbedingungen und Materialstruktur zurückgehen. Wer nur einen Faktor betrachtet, riskiert, wesentliche Zusammenhänge zu übersehen.

Ein Beispiel aus der Batterieforschung veranschaulicht dieses Zusammenspiel: Eine Übersichtsstudie zur Dendritenbildung in Festkörperbatterien zeigt, dass das Versagen von Lithium-Metall-Anoden auf mehrere miteinander zusammenwirkende Degradationsprozesse zurückgeht. Die Forschenden betonen, dass sich das Problem nicht durch die Behebung eines einzelnen Faktors lösen lässt, da sich Hohlraumbildung, Korngrenzeneffekte, elektronische Leitfähigkeit und die Diffusionsgeschwindigkeit des Lithiums gegenseitig beeinflussen. Erst die gemeinsame Betrachtung dieser Faktoren zeigt, wie es zum Versagen kommt.

Dasselbe Prinzip gilt für Fehleranalysen in Labor und Produktion: Prozessparameter, Materialeigenschaften und Prüfergebnisse müssen gemeinsam betrachtet werden, um belastbare Aussagen über die Ausfallursache zu treffen.

Wie eine multifaktorielle Fehleranalyse funktioniert

Im Kern verbindet die multifaktorielle Fehleranalyse drei Datenarten:

• Prozessdaten: Parameter aus Fertigung oder Versuchsaufbau, etwa Temperatur, Druck oder Zykluszahlen.
• Werkstoffdaten: Materialeigenschaften und -zusammensetzung, etwa Reinheit, Struktur oder Formulierung.
• Prüfdaten: Ergebnisse aus Tests und Messungen, die Abweichungen oder Ausfälle dokumentieren.

Erst wenn diese Datenarten im Zusammenhang betrachtet werden, lassen sich Muster erkennen, die, auf eine einzelne Datenquelle beschränkt, oft verborgen bleiben. Liegen Prozess-, Werkstoff- und Prüfdaten in getrennten Systemen oder Dokumenten vor, wird diese Verknüpfung in der Praxis erschwert.

Verwandte Methoden

Die multifaktorielle Fehleranalyse ist ein methodischer Ansatz, der sich mit verschiedenen Analysewerkzeugen wie Ursache-Wirkungs-Diagrammen oder strukturierten Fehlermöglichkeitsanalysen kombinieren lässt. Entscheidend ist dabei die konsequente Einbeziehung mehrerer Datenquellen.

Warum das für F&E und Qualitätssicherung relevant ist

Wird eine Ausfallursache fälschlich auf einen einzelnen Faktor zurückgeführt, führen Korrekturmaßnahmen oft nicht zum gewünschten Ergebnis: Das eigentliche Problem bleibt bestehen und tritt später erneut auf. Eine multifaktorielle Betrachtung reduziert dieses Risiko, erfordert aber eine strukturierte Datenbasis, in der Prozess-, Werkstoff- und Prüfdaten zueinander in Beziehung gesetzt werden können.