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Technisches Gebiet
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Die Erfindung betrifft das Testen von elektronischen Komponenten, insbesondere das Durchführen von Funktionstests und Konformitätstests für elektronische Komponenten in deren Entwicklungsphasen.
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Technischer Hintergrund
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Ein Produktentwicklungsprozess für elektronische Komponenten erfolgt in verschiedenen Stufen, nach denen jeweils Tests der elektronischen Komponente nach verschiedenen Kriterien ausgeführt werden. Solche Tests können beispielsweise Funktionstests und Konformitätstests, wie z.B. Überprüfung von EMV-Kriterien, umfassen. Am Ende der Produktentwicklung stehen wiederum Funktions- und Konformitätstests, die nicht zuletzt gesetzliche Anforderungen erfüllen müssen, um das Produkt für die Marktreife freizugeben.
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Die Entwicklungsstufen entsprechen einer Herstellung von A- bis D-Mustern des Produkts, die jeweils Funktions- und Konformitätstest unterzogen werden, um das Einhalten der Anforderungen an das Endprodukt zu überwachen. A-Muster entsprechen Prototypen und B-Muster Vorserienteilen. C-Muster sind Vorserienteile, die bereits Abstimmungen mit anderen Teilen der Gesamtsystems berücksichtigen. D-Muster entsprechen den Bauteilen, die zur Freigabe für die Serienfertigung bereitgestellt werden.
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Die Testaufbauten, Testbedingungen und Bewertungskriterien für die Funktions- und Konformitätstest ähneln sich und die Ergebnisse der Tests korrelieren teilweise stark. So kann bereits bei Tests an einem A-Muster das Einhalten von Anforderungen des Endprodukts erkannt werden.
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Aus der
DE 698 17 689 T2 ist ein Diagnosessytem zum Auswählen eines oder mehrerer nächster Tests aus einem Satz von Diagnosetests bekannt.
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Offenbarung der Erfindung
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Erfindungsgemäß sind ein Verfahren zum Testen einer elektronischen Komponente gemäß Anspruch 1 sowie eine entsprechende Vorrichtung und ein Testsystem gemäß den nebengeordneten Ansprüchen vorgesehen.
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Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
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Gemäß einem ersten Aspekt ist ein Verfahren zum Testen einer Komponente in einer Reihe von Komponententest vorgesehen, mit folgenden Schritten:
- - Bereitstellen einer Komponente und der Reihe von nacheinander durchzuführenden Komponententests, insbesondere von Funktions- und Konformitätstests, die jeweils durch eine Testkonfiguration charakterisiert sind;
- - Jeweiliges Durchführen der Komponententests abhängig von einem prädizierten Testresultat für den durchzuführenden Komponententest, wobei das prädizierte Testresultat mit Hilfe eines datenbasierten trainierbaren Prädiktionsmodells ermittelt wird, das trainiert ist, um das Testresultat eines als nächstes durchzuführenden Komponententests abhängig von Testvektoren vorangegangener Komponententests, die jeweils eine Testkonfiguration und ein entsprechendes Testresultat umfassen, und einer Testkonfiguration eines durchzuführenden Komponententests zu prädizieren.
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Die Komponententests können EMV-Tests, insbesondere Tests bezüglich der Emission von Störstrahlung und der Störfestigkeit bzw. Schirmdämpfung bezüglich extern einwirkender elektromagnetischer Strahlung, umfassen.
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Während der Produktentwicklung einer elektronischen Komponente, wie z.B. einem integrierten Baustein, einem Sensor, einem Motorensteuergerät, einem Elektromotor und dergleichen, werden zahlreiche Tests durchgeführt. Neben Funktionstests stellen insbesondere Konformitätstests, wie z.B. EMV-Tests, bereits in frühen Entwicklungsstufen Ergebnisse bereit, die eine Einschätzung über ein Erfüllen von Funktions- und Konformitätskriterien des späteren Endprodukts ermöglichen können. Beispielsweise testen EMV-Tests für verschiedene Frequenzspektren die Emission von Störstrahlung und die Störfestigkeit bzw. Schirmdämpfung bezüglich extern einwirkender elektromagnetischer Strahlung. Die Ergebnisse dieser Tests insbesondere in ähnlichen Frequenzbereichen oder mit ähnlichen Testaufbauten korrelieren erfahrungsgemäß stark.
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Die Funktionstests und Konformitätstests können mithilfe verschiedener Testaufbauten durchgeführt werden, die Antennen, Strommessgeräte, Oszilloskope, Messempfänger und dergleichen in ggfs. unterschiedlicher Anordnung aufweisen. Jeder der Messaufbauten ermöglicht eine Durchführung eines entsprechend gearteten Tests, wobei sich zahlreiche Tests hinsichtlich ihres Aufbaus ähneln und sich nur durch verschiedene Konfigurationsparameter unterscheiden, wie beispielsweise variierende Abstände von Antennen, Stärke von Anregungssignalen und dergleichen. Da die Tests nacheinander durchgeführt werden, ist die Durchführung aller geforderten Tests zeitaufwändig, da die Testkonfiguration zwischen den Tests geändert werden muss und insbesondere bei EMV-Tests bei gleichem Testaufbau verschiedene Frequenzbereiche getestet werden müssen. Aufgrund des hohen Zeitaufwands zur Durchführung aller Tests, ist es wünschenswert, die Anzahl der Tests im Entwicklungsstadium zu reduzieren, insbesondere dann, wenn die Ergebnisse der einzelnen Testvorgänge stark miteinander korreliert sind.
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Das obige Verfahren sieht das Betreiben eines Testsystems vor, um elektrische Komponenten zu testen. Dazu soll der Entwicklungsprozess der elektrischen Komponente unterstützt werden, indem die Anzahl der durchgeführten Tests auf eine Menge von Tests mit weitestgehend unabhängigen Ergebnissen reduziert wird, ohne dass die Aussagekraft der geforderten Tests reduziert wird. Es ist dafür ein Prädiktionsmodell vorgesehen, das basierend auf den Resultaten von durchgeführten Tests Resultate von noch nicht durchgeführten Tests prädiziert, insbesondere der gesetzlich geforderten Funktions- und Konformitätstests, z.B. zur Evaluierung der Anforderungen an eine EMV-Verträglichkeit.
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Das Prädiktionsmodell kann mithilfe eines neuronalen Netzes ausgebildet sein, das basierend auf Trainingsdaten mit Testkonfigurationen und zugehörigen Testresultaten trainiert worden ist.
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Gemäß einer Ausführungsform kann die Testkonfiguration durch Konfigurationsparameter angegeben werden, wobei die Konfigurationsparameter ein oder mehrere Bewertungskriterien für den Komponententest angeben und mindestens eine der folgenden Angaben charakterisiert: den Testaufbau, die Testanordnung, die Testparameter, die zu testende Komponentenart, die Testart und die Betriebsart der Komponente während des Komponententests. Die Testkonfigurationen können somit in parametrisierter Weise die möglichen Konfigurationen des Testaufbaus, des Testablaufs und der Bewertungskriterien umfassen. So können beispielsweise die Testkonfigurationen durch Testparameter bestimmt sein, wie beispielsweise Antennenabstand, Höhe von Ansteuersignalen, Frequenzbereiche usw. für EMV-Messungen, bzw. Schwellenwerte für Schwellenwertvergleiche für Bewertungskriterien. Das Testresultat entspricht im Wesentlichen einer Angabe über das Erfüllen oder Nichterfüllen des entsprechenden, dem jeweiligen Test zugeordneten Bewertungskriteriums, die beispielsweise über Schwellwertvergleiche von gemessenen Messsignalen ermittelt werden kann.
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Die Trainingsdaten können verschiedene Komponentenarten umfassen, die ggfs. als Bestandteil der Trainingsdaten, insbesondere kategorisiert, angegeben werden können. Das neuronale Netz kann somit für ein oder mehrere Komponentenarten trainiert sein, so dass durch Vorgabe eines Testkonfigurationsvektors, der die Testkonfiguration eines Testaufbaus beschreibt, das Testresultat der entsprechenden Testkonfiguration prädiziert werden kann.
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Gemäß dem obigen Verfahren wird das Prädiktionsmodell dazu benutzt, basierend auf vorhandenen Testkonfigurationen und Testresultaten, die durch Testvektoren beschrieben werden, auszugeben, ob ein geplanter Test mit einer bestimmten Testkonfiguration bestanden wird oder nicht. Das Prädiktionsmodell ist dazu basierend auf Testkonfigurationsvektoren, die jeweils eine Testkonfiguration charakterisieren, und dem dazu gehörigen Testresultat, insbesondere eines Labels, ob der Test bestanden wurde oder nicht, trainiert.
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Für eine Komponente ist eine Reihe von Funktions- und Konformitätstests vorgesehen, die durch eine jeweilige Testkonfiguration, in parametrisierter Weise bereitgestellt wird. Für die jeweils nächste zu evaluierende Testkonfiguration soll eine Prognose durchgeführt werden, ob ein realer Testvorgang mit dem entsprechenden Testaufbau bestanden wird oder nicht. Abhängig davon, ob ein Test mit dem Testaufbau bestanden wird, und abhängig von einer Aussage über die Zuverlässigkeit der Prädiktion kann entschieden werden, ob der Test mit der entsprechenden Testkonfiguration durchgeführt wird oder ausgelassen wird.
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Es kann vorgesehen sein, dass das prädizierte Testresultat einem Wert zwischen einem ersten Wert, der ein Bestehen des Komponententests angibt, und einem zweiten Wert, der ein Nicht-Bestehen des Komponententests angibt, entspricht, wobei der Komponententest nur dann durchgeführt wird, wenn das prädizierte Testresultat von dem ersten Wert und/oder von dem zweiten Wert um nicht mehr als einen vorgegebenen Schwellenwert abweicht.
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Insbesondere ergibt sich aus der Ausgangsgröße des Prädiktionsmodells (Testresultat), mit welcher Zuverlässigkeit ein Bestehen oder ein Nicht-Bestehen eines Komponententests prädiziert werden kann. Sind die Testresultate beispielsweise mit 1 für ein Bestehen eines Tests und mit 0 für ein Nichtbestehen eines Tests codiert, können bei der Anwendung des Prädiktionsmodells Ergebnisse zwischen 0 und 1 eine Zuverlässigkeit der Prädiktion repräsentieren. Auf diese Weise ist es möglich, den Testaufwand für eine Testreihe mit mehreren Testkonfigurationen zu verringern, indem ein Test mit einer Testkonfiguration ausgelassen wird, für den ein prädiziertes Testresultat bestimmt wurde, das nahe an dem Wert 1 liegt. Auf diese Weise kann der Testaufwand für die verschiedenen Produktentwicklungsphasen deutlich reduziert werden, da Testkonfigurationen, die ähnlich sind oder zu ähnlichen Ergebnissen führen, nicht redundant ausgeführt werden müssen.
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Alternativ oder zusätzlich kann der Komponententest nur dann durchgeführt werden, wenn das prädizierte Testresultat mit einer vorgegebenen Zuverlässigkeit ein Nicht-Bestehen des Komponententests prädiziert.
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Es kann vorgesehen sein, dass das eine oder die mehreren Bewertungskriterien basierend auf einem oder mehreren der folgenden Messgrößen bewertet werden: einen Strom, eine Spannung, einen Pegel, eine Frequenz, ein Spektrum und eine Bitfehlerrate.
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Gemäß einer Ausführungsform kann das Prädiktionsmodell ein neuronales Netz umfassen, wobei die Testvektoren jeweils paarweise in einer oder mehreren Schichten eines tiefen neuronalen Netz verarbeitet werden, um einen Merkmalsvektor zu erhalten, wobei der Merkmalsvektor und die Testkonfiguration eines nächsten durchzuführenden Komponententest in einem konvolutionellen neuronalen Netz verarbeitet wird, um das Testresultat für die Testkonfiguration des nächsten durchzuführenden Komponententest zu prädizieren.
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Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Vorrichtung, insbesondere eine Steuereinheit, zum Durchführen von Tests einer bereitgestellten Komponente, insbesondere von Funktions- und Konformitätstests, in einem Testsystem vorgesehen, wobei die Vorrichtung ausgebildet ist, um jeweils Komponententests aus einer Reihe von nacheinander durchzuführenden Komponententests, die durch jeweils eine Testkonfiguration charakterisiert sind, abhängig von einem prädizierten Testresultat für den durchzuführenden Komponententest durchzuführen, wobei das prädizierte Testresultat mit Hilfe eines datenbasierten trainierbaren Prädiktionsmodells ermittelt wird, das trainiert ist, um das Testresultat eines als nächsten durchzuführenden Komponententests abhängig von Testvektoren vorangegangener Komponententests, die jeweils eine Testkonfiguration und ein entsprechendes Testresultat umfassen, und einer Testkonfiguration eines durchzuführenden Komponententests zu prädizieren.
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Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein Testsystem mit der obigen Vorrichtung vorgesehen.
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Figurenliste
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Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
- 1a und 1b beispielhafte Testkonfigurationen zum Ermitteln einer elektromagnetischen Emission bzw. zum Ermitteln einer Störfestigkeit einer zu testenden Komponente;
- 2 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Durchführen von Funktions- und Konformitätstests einer Komponente während einer bestimmten Produktentwicklungsstufe; und
- 3 eine schematische Darstellung einer Struktur eines neuronalen Netzes als Beispiel für ein Prädiktionsmodell zum Ermitteln einer Bestehenswahrscheinlichkeit für einen vorgegebenen zu evaluierenden Testaufbau.
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Beschreibung von Ausführungsformen
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In 1a ist beispielhaft für die Emissionsmessungen ein Testsystem 1 zur Messung und Überprüfung einer strahlungsgebundenen elektromagnetischen Emission einer Komponente 2 in einer Entwicklungsstufe dargestellt. Die nachfolgenden Beschreibungen und Vorgehensweisen gelten im übertragenen Sinne auch für leitungsgebundene Messungen an einer sogenannten Netznachbildung. Die Komponente 2 wird dazu an einer vorgegebenen Position auf einem Messtisch 3 bzw. einer Halterung positioniert und durch eine Versorgungsquelle 4 mit elektrischer Energie versorgt. Je nach durchzuführendem Test dient eine Steuereinheit 5 dazu, die Komponente 2 in verschiedenen Betriebszuständen zu betreiben. Diese Betriebszustände können Leerlauf, Teillast, Volllast, Anlauf bzw. Konstantlauf bei elektromechanischen Wandlern, einer Ansteuerung mit bestimmten Ansteuer- oder Regelungsmustern und dergleichen umfassen.
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Für eine EMV-Konformitätsprüfung kann durch Anordnen von einer oder mehreren Antennen 6 im Umfeld der Komponente 2 mithilfe eines geeigneten Tests jeweils ein Spektrum einer empfangenen elektromagnetischen Emission der Komponente 2 insbesondere mit einem sogenannten EMI Messempfänger 8 als eine Auswerteeinheit aufgezeichnet werden. Durch Anwenden eines bestimmten Bewertungskriteriums, das insbesondere Schwellwerte für ein Energieniveau einer elektromagnetischen Emission für bestimmte Frequenzbereiche vorgeben kann, kann nun festgestellt werden, ob die Bewertungskriterien eingehalten werden oder nicht. Die Fortsetzung des Entwicklungsprozesses bzw. eine Freigabe der Komponente 2 für die Serienproduktion hängt von den Ergebnissen der Prüfungen anhand der Bewertungskriterien für eine Reihe von vorgegebenen Funktions- und Konformitätstests ab.
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Die Testkonfiguration kann für jeden durchzuführenden vorgegebenen Funktions- und Konformitätstest mithilfe geeigneter Konfigurationsparameter charakterisiert werden, die beispielsweise eine Art des Tests, eine Anordnung von Testkomponenten, wie z.B. einen Abstand der Antenne von der zu testenden Komponente, eine Ansteuerung oder Betriebsart der Komponente, die Quantität von Ansteuersignalen und Versorgungen und dergleichen vorgibt. Weiterhin können die Konfigurationsparameter die Bewertungskriterien angeben, die für jeden durchzuführenden Funktions- und Konformitätstest vorgegeben sind. Die Konfigurationsparameter des jeweiligen Funktions- und Konformitätstest können in einem Konfigurationsvektor parametrisiert werden.
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1b zeigt eine weitere Art einer Testkonfiguration 11 für eine weitere Art eines EMV-Konformitätstest, bei dem die Störfestigkeit getestet wird. Bei diesem Testaufbau wird eine Störanfälligkeit der Komponente 2 gegen von außen auf das System künstlich eingeprägte elektromagnetische Leistung getestet. Auch können Störsignale auch auf andere Weise, wie z.B. induktiv oder kapazitiv, eingekoppelt werden. Dazu ist die Komponente 2 an eine Versorgungsquelle 14 und an eine Steuereinheit 15 angeschlossen und wird entsprechend der Vorgabe des Funktions- und Konformitätstest entsprechend in einem vorgegebenen Betriebszustand betrieben. Die Komponente 2 ist mit einer Messeinrichtung 16 als eine Auswerteeinheit verbunden, um einen oder mehrere Betriebszustände der Komponente 2 zu erfassen.
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Es ist eine Störquelle 17 zum Aussenden elektromagnetischer Energie zum Beaufschlagen der zu prüfenden Komponente 2 oder zum Einbringen von Störsignalen, wie in 1b beispielhaft durch die Einkopplung in Anschlussleitungen zwischen der Versorgungsquelle 14 und der Steuereinheit 15 und der Komponente 2 mit induktiv eingekoppelten Störsignalen skizziert ist. Die Komponente 2 kann für verschiedene EMV-Konformitätstests beispielsweise einem Störsignal in verschiedenen Frequenzbereichen ausgesetzt sein. Ein Test, der anhand der Messeinrichtung 16 ausgeführt werden kann, überprüft anhand von Messgrößen die Funktionsfähigkeit und die Konformität der Komponente 2 bezüglich für den jeweiligen Test vorgegebenen Bewertungskriterien. Die Messgrößen können einen Strom, eine Spannung, einen Pegel, eine Feldstärke, eine Bitfehlerrate oder dergleichen umfassen.
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Ein solcher Test ist entsprechend des jeweiligen Bewertungskriterium bestanden, wenn die Funktionsfestigkeit bei einem Einwirken eines Störsignals bei einer vorgegebenen Frequenz nicht zu einer Fehlfunktion der Komponente 2 führt bzw. wenn ein Indikator für eine Störfestigkeit einen vorgegebenen Schwellenwert nicht überschreitet.
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Konfigurationsparameter für den Testaufbau können dabei die Betriebszustände der Komponente 2 sowie die Stärke und Frequenz der auf die Komponente einwirkenden Störsignale bzw. Position, Größe und Polarisation der einen oder der mehreren Störquellen, die die Störsignale bereitstellt, umfassen.
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Allgemein geben die Konfigurationsparameter die Testart, den Testaufbau, Anordnungsparameter, die Betriebsweise der Komponente, die Betriebsweise der Testanordnung, die Bewertungskriterien an. Insgesamt können alle vorgesehenen Testkonfigurationen mithilfe von Konfigurationsparametern in einem Konfigurationsvektor beschrieben werden, unabhängig davon, ob diese eine Funktionalität, abgegebene Emissionen oder eine Störanfälligkeit der Komponente 2 bewerten.
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Während der Produktentwicklung durchläuft eine Komponente mehrere verschiedene Entwicklungsstufen, in denen jeweils Komponententests durchgeführt werden. So können in den Entwicklungsstufen Musterkomponenten erstellt werden, mit denen die Funktions- und Konformitätstests durchgeführt werden. So kann ein Funktionsnachweis anhand eines A-Musters, ein Produktfunktionsnachweis anhand eines B-Musters, eine Serienproduktionsfähigkeit anhand eines C-Musters getestet werden. Bis zur Zulassung der Komponente für die Serienproduktion sind zahlreiche Komponententests notwendig, und insbesondere zur Zulassung der Komponente für die Inbetriebnahme zwingend vorgeschrieben.
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Aufgrund der vielen Freiheitsgrade bei der Testkonfiguration werden in der Regel zahlreiche Tests durchgeführt, die ähnliche Testkonfigurationen und entsprechend ähnliche Testkonfigurationsparameter aufweisen. Da die vielen Tests auf identischen Testaufbauten mit variierten Anordnungs- und Betriebsparametern beruhen, sind ähnliche bzw. korrelierte Testresultate zu erwarten. Somit besteht ein hohes Potenzial, im Wesentlichen redundante und nicht zwingend notwendige Tests zu vermeiden.
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Dazu wird ein computerimplementiertes Verfahren vorgeschlagen, wie es in dem Flussdiagramm der 2 veranschaulicht ist.
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In Schritt S1 wird ein Prädiktionsmodell zur Verfügung gestellt, das mit den Ergebnissen von bereits durchgeführten Tests, ggfs. für verschiedene Komponenten und Komponentenarten trainiert worden ist. Das Prädiktionsmodell ermöglicht es, unter Vorgabe von bereits durchgeführten Tests für eine bestimmte Komponente ein Testresultat für eine weitere Testkonfiguration anzugeben. Mit anderen Worten, das Prädiktionsmodell weist einer Reihe von Testvektoren, die jeweils eine Testkonfiguration und ein entsprechendes Testresultat für bereits mit der Komponente durchgeführten Test angeben, und einem Testkonfigurationsvektor TK, der einen durchzuführenden Test charakterisiert, ein voraussichtliches Testresultat zu. Das Testresultat kann einem Ergebnis zwischen einem ersten Wert (z.B. „1“) (sicher bestanden) und einem zweiten Wert (z.B. „0“) (sicher nicht bestanden) entsprechen.
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Die entsprechenden Trainingsdaten für das Training des Prädiktionsmodells umfassen Testkonfigurationen und Testresultate. Dazu werden die Testkonfigurationsvektoren TK, die neben dem Testaufbau auch den Testablauf charakterisieren, einem Testresultat zugeordnet, das ein Bestehen oder Nichtbestehen des entsprechenden Tests angibt, z.B. durch den Wert „1“ bzw. den Wert „0“. Die Testkonfigurationsvektoren TK werden für eine oder mehrere Komponentenarten bereitgestellt, die der zu testenden Komponente entspricht. Derartige Komponenten können Sensoren, Aktoren, Motoren, Steuergeräte und dergleichen umfassen.
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In Schritt S2 wird ein Funktions- oder ein Konformitätstest durchgeführt, der aus einer Reihe von vorgegebenen Testkonfigurationen ausgewählt ist. Ein Testresultat entsprechend einem für den ausgewählten Test vorgegebenen Bewertungskriterium wird gemeinsam mit der Testkonfiguration in einem Testvektor gespeichert.
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In Schritt S3 wird überprüft, ob eine vorgegebenen Mindestanzahl von Tests durchgeführt worden ist.
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Ist dies der Fall (Alternative: Ja), wird das Verfahren mit Schritt S4 fortgesetzt, andernfalls (Alternative: Nein) wird zu Schritt S2 zurückgesprungen.
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In Schritt S4 wird ein nächster durchzuführender Komponententest ausgewählt.
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In Schritt S5 wird das Prädiktionsmodell verwendet, um abhängig von den bereits ermittelten Testvektoren und einer Testkonfiguration für den als nächstes durchzuführenden, ausgewählten Funktions- oder Konformitätstest ein Testresultat zu ermitteln. Ein beispielhaftes neuronales Netz 30 als Beispiel für ein Prädiktionsmodell zum Ermitteln, ob auf einen Komponententest verzichtet werden kann, ist in 3 schematisch dargestellt.
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Das neuronale Netz 30 weist eine oder mehrere Schichten 31 eines DNN (tiefen neuronalen Netzes) auf, die die mehreren bereits erfassten Testvektoren TV, die jeweils eine Testkonfiguration TK (bereitgestellt als Testkonfigurationsvektor) und ein entsprechendes Testresultat TR für bereits mit der Komponente 2 durchgeführten Test angeben bzw. beinhalten, zu einem Merkmalsvektor MV verbinden. Der Merkmalsvektor MV wird in einem konvolutionellen neuronalen Netz 32 (CNN, Faltungsnetzwerk) weiterverarbeitet. Es kann vorgesehen sein, dass die Testvektoren TV jeweils paarweise in einer Schicht des tiefen neuronalen Netzes 31 kombiniert werden und der resultierende Merkmalsvektor MV dann durch Anwenden mehrerer konvolutioneller Schichten die Abhängigkeit zwischen den verschiedenen Testkonfigurationen bestimmt wird.
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Weiterhin wird dem konvolutionellen neuronalen Netz 32 ein Testkonfigurationsvektor TKnext eines nächsten auszuführenden Tests zugeführt.
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Am Ausgang des konvolutionellen neuronalen Netz 32 erhält man ein zu erwartendes Testresultat TRnext, das einem Ergebnis zwischen dem ersten Wert (z.B. „1“) (sicher bestanden) und dem zweiten Wert (z.B. „0“) (sicher nicht bestanden) entspricht. Die Abweichung des Ausgangs des neuronalen Netzes 30 von dem ersten Wert kann als eine Bestehenswahrscheinlichkeit für den zu evaluierenden Komponententest interpretiert werden.
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In Schritt S6 wird überprüft, ob der evaluierte Komponententest durchgeführt werden soll oder nicht. Dazu kann ein Schwellenwertvergleich durchgeführt werden, der die Zuverlässigkeit einer Testergebnisvorhersage abfragt. Liegt das prädizierte Testresultat in einem vorgegebenen Bereich um den ersten oder zweiten Wert, z.B. im Bereich von 10% oder 20% bezüglich der Differenz zwischen dem ersten und zweiten Wert, so kann der Komponententest ausgelassen werden (Alternative: Ja). Andernfalls (Alternative: Nein), d.h. die Prädiktion des Testresultats des Komponententests weist keine ausreichende Zuverlässigkeit auf, so wird in Schritt S7 der ausgewählte Komponententest durchgeführt.
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In Schritt S8 wird überprüft, ob weitere auszuführender Komponententests vorliegen. Ist dies der Fall (Alternative: Ja), wird zu Schritt S4 zurückgesprungen. Andernfalls (Alternative: Nein) wird das Verfahren beendet.
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Mit dem obigen Verfahren kann erreicht werden, dass nur diejenigen Komponententests durchgeführt werden, deren Testresultat nicht bereits durch zuvor durchgeführte Komponententests mit vorgegebener Zuverlässigkeit vorhersagbar ist.
