Arten der Messunsicherheit verstehen

In allen Industriebereichen, von der petrochemischen Raffination bis zur Luft- und Raumfahrtfertigung, sind präzise Messungen für die Betriebssicherheit, Effizienz und Qualitätssicherung unerlässlich. Jedoch ist keine Messung frei von Messunsicherheit (d.h. dem statistischen Vertrauensgrad hinsichtlich der Annäherung eines Messwerts an seinen wahren Wert). Ob bei der Beurteilung von Temperaturschwankungen in einem Reaktor oder der Kalibrierung kritischer Messmittel, das Verständnis der verschiedenen Arten von Messunsicherheit ist entscheidend für fundierte Entscheidungen.

Dieser Beitrag befasst sich mit den wesentlichen Arten der Messunsicherheit – Typ A und Typ B – sowie deren Auswirkungen und vermittelt praktische Erkenntnisse und Hilfsmittel für ein effizientes Management.

Warum das Verständnis von Messunsicherheit entscheidend ist

Messunsicherheit ist mehr als ein technisches Detail; sie kann erhebliche betriebliche Konsequenzen haben. Beispielsweise kann ein chemischer Reaktor, der oberhalb seiner sicheren Temperaturschwelle betrieben wird, zu katastrophalen Ausfällen führen, während ein Betrieb deutlich unterhalb dieser Schwelle die Produktivität beeinträchtigen könnte.

Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Rechenzentrumswartung und Lebensmittelherstellung sind ebenfalls stark auf präzise Messungen angewiesen, um Konformität, Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten. Beispielsweise können Temperaturspitzen in einem Rechenzentrum zu Serverausfällen führen, die weitreichende Störungen verursachen, wie etwa, wenn ein Systemupdate die Servertemperaturen schnell ansteigen ließ und zu Dienstausfällen führte.

Derartige Fehlfunktionen und Unfälle, die auf unpräzise oder fehlerhafte Messungen zurückzuführen sind, können für Unternehmen finanzielle Verluste zur Folge haben und Sicherheitsrisiken für Personal, Verbraucher und die allgemeine Öffentlichkeit schaffen. Eine präzise Bestimmung der Messunsicherheit kann dazu beitragen, derartige Vorfälle zu vermeiden.

Arten der Messunsicherheit

In der statistischen Analyse gibt es zwei Kategorien von Messunsicherheit: Unsicherheit Typ A und Unsicherheit Typ B. Beide sind für Ingenieure, Statistiker und Metrologen unerlässlich, um die Präzision und Richtigkeit einer Messung genau zu berechnen.

Unsicherheit Typ A

Unsicherheiten Typ A resultieren aus der statistischen Variabilität bei wiederholten Messungen. Mit anderen Worten: Unsicherheiten Typ A sind jene, die wiederholt beobachtet und gemessen werden können. Ihre Quantifizierung erfolgt mittels statistischer Methoden, wie beispielsweise der Berechnung der Standardabweichung aus mehreren Messwerten.

Unsicherheiten Typ A können verschiedene Ursachen haben, darunter Umgebungsfaktoren wie Vibrationen oder elektrisches Rauschen, oder Limitationen des Messgeräts, wie dessen Auflösung. Beispielsweise können in einem petrochemischen Reaktor Temperaturmesswerte aufgrund von Turbulenzen im Messmedium geringfügig variieren.

Das Management und die Reduzierung von Unsicherheiten Typ A stützen sich auf verschiedene Strategien und Techniken. Gängige Schritte umfassen:

• Erfassung von reproduzierbaren und wiederholbaren Daten: Führen Sie mehrere Messungen durch, um einen klaren statistischen Trend der Variabilität zu ermitteln. Dieser Ansatz kann helfen zu bestimmen, welche Faktoren angepasst werden müssen, um die Variabilität und letztendlich die Messunsicherheit zu reduzieren.
• Einsatz präziserer Messgeräte: Wählen Sie hochwertige Messmittel, die vom Hersteller mit geringen Unsicherheitsangaben versehen sind, wie zum Beispiel das Fluke(®) 787B/789 Prozess-Multimeter. Dieses Fluke Prozess-Multimeter protokolliert präzise Strom- und Spannungsmesswerte, um die Variabilität zu identifizieren und zu reduzieren.

Unsicherheit Typ B

Im Gegensatz zu Unsicherheiten Typ A ergeben sich Unsicherheiten Typ B aus Quellen, die nicht statistischer Natur sind und nicht durch wiederholte Messungen beobachtet werden können. Mit anderen Worten: Unsicherheiten Typ B umfassen alle Unsicherheiten, die nicht als Typ A klassifiziert werden können.

Ähnlich wie Unsicherheiten Typ A können auch Unsicherheiten Typ B verschiedene Ursachen haben, darunter Kalibrierdrift, unsachgemäßer Instrumentenaufbau oder externe Einflüsse wie Temperatur und Feuchtigkeit. Beispielsweise könnte ein Druckmessgerät aufgrund von Kalibrierdrift eine konsistente Abweichung aufweisen.

Das Management und die Reduzierung von Unsicherheiten Typ B kann schwierig sein, da sie im Gegensatz zu Unsicherheiten Typ A nicht auf wiederholten Beobachtungen und Datenerfassungen basieren. Dennoch umfassen einige primäre Methoden zur Eliminierung oder Reduzierung von Unsicherheiten Typ B:

• Einsatz rückführbarer, kalibrierter Messmittel: Validieren Sie die Richtigkeit und Präzision von Messmitteln, indem Sie diese gegen Referenzinstrumente kalibrieren. Kalibrierte Messmittel sollten auf das Internationale Einheitensystem (SI) rückführbar sein.
• Einhaltung angemessener Kalibrierintervalle: Kalibrieren Sie Messmittel regelmäßig mit hochpräzisen Geräten neu, um optimale Messungen zu gewährleisten. Die Kalibrierfrequenz hängt von Faktoren wie der Nutzungsintensität und dem ordnungsgemäßen Gebrauch ab.

Der Zusammenhang zwischen Fehler und Messunsicherheit

Obwohl viele Menschen Fehler und Unsicherheit miteinander verwechseln, sind sie in der Statistik und Metrologie zwei unterschiedliche Konzepte. Dieses Verständnis ist unerlässlich, um höchst präzise und zuverlässige Messungen zu gewährleisten.

• Fehler (Messabweichung): Die Differenz zwischen einem gemessenen Wert und dem wahren Wert. Er kann systematisch (d.h. ein Fehler, der konsistent auftritt) oder zufällig sein (d.h. ein Fehler, der unvorhersehbar auftritt).
• Messunsicherheit: Der Bereich möglicher Messwerte, innerhalb dessen der wahre Wert liegt. Sie kann sowohl systematische als auch zufällige Fehler (Messabweichungen) berücksichtigen.

Ein Beispiel für eine Messabweichung ist ein Temperatursensor, der eine Außentemperatur von 20 °C (68 °F) anzeigt, während die tatsächliche Temperatur 19,5 °C (67,1 °F) beträgt. Die Messabweichung in diesem Fall beträgt 0,5 °C (0,9 °F).

Der Hersteller dieses Temperatursensors könnte seine Messunsicherheit mit ±0,5 °C (±0,9 °F) angeben. Beträgt die wahre Außentemperatur 20 °C (68 °F), sollte der Sensor, ordnungsgemäß kalibriert, eine Temperatur zwischen 19,5 °C (67,1 °F) und 20,5 °C (68,9 °F) anzeigen. Zeigt der Sensor bei einer wahren Temperatur von 20 °C (68 °F) eine Temperatur außerhalb dieses Bereichs an, so ist die Messunsicherheit zu hoch, und der Sensor ist nicht mehr zuverlässig.

Die Korrektur von Messabweichungen und Messunsicherheiten erfordert eine Neukalibrierung des Sensors, damit seine Messungen präziser und richtiger werden.

Methoden zur Beurteilung von Messunsicherheit

Die korrekte Berechnung der Messunsicherheit ist ein komplexer Prozess, der eine spezifische statistische Analyse erfordert. Dennoch können Ihnen verschiedene praktische Methoden den Einstieg erleichtern:

Statistische Analyse anwenden (Typ A)

Zur Beurteilung der Unsicherheit Typ A:

• Führen Sie mehrere Messungen unter identischen Bedingungen durch.
• Berechnen Sie die Standardabweichung, um die Messwertstreuung zu verstehen.

Auf Expertenurteil stützen (Typ B)

Die Beurteilung der Unsicherheit Typ B erfordert oft externe Daten oder Expertenwissen.

• Bewerten Sie die Kalibrierhistorie der Messmittel.
• Nutzen Sie Normen, Richtlinien oder andere Dokumentationen, wie die Herstellerangaben oder das Kalibrierzertifikat des Geräts, um bekannte Umgebungsunsicherheiten zu berücksichtigen.

Messunsicherheit Ihrer Geräte minimieren

Die erhebliche Auswirkung von Messunsicherheit in allen Branchen ist offensichtlich. Um diese Unsicherheit zu reduzieren, können die Kontrolle und Minimierung von Umwelteinflüssen einen wesentlichen Unterschied bewirken. Darüber hinaus gehören zu den wichtigsten Minderungsmaßnahmen die regelmäßige Kalibrierung von Messmitteln und der Einsatz hochpräziser Geräte.

Fluke(®) Kalibrierlösungen bieten eine breite Palette präziser, rückführbarer Kalibrierstandards, um sicherzustellen, dass Ihre Messgeräte präzise, konsistent und zuverlässig arbeiten.

Häufig gestellte Fragen (FAQs) zur Messunsicherheit

F: Was ist der Unterschied zwischen zufälligen und systematischen Fehlern (Messabweichungen)?

A: Zufällige Fehler (Messabweichungen) verursachen unvorhersehbare Variabilität, während systematische Fehler eine konsistente Abweichung erzeugen.

F: Wie oft sollten Messmittel neu kalibriert werden?

A: Die Häufigkeit der Neukalibrierung hängt von der Nutzungsintensität und den Industriestandards ab und reicht typischerweise von vierteljährlich bis jährlich.