Analyse des Datensatzes "Space Shuttle O-Ring Failures" mit RStudio (German Edition)

Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Luft- und Raumfahrttechnik, Note: 1,3, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Unter Verwendung des Programms RStudio wird in der Hausarbeit eine statistische Analyse des Datensatzes "Space Shuttle O-ring Failures" durchgeführt. Der Datensatz stammt von dem NASA-Space-Shuttle-Programm und behandelt O-Ring-Ausfälle, die zu dem bisher schwersten Unglück in der US-Rumfahrtgeschichte führten. Die NASA-Shuttle-Orbiter-Mission STS-51-L startete am 28. Januar 1986, und schon nach 73 Sekunden Flugzeit explodierte die Trägerrakete und tötete alle sieben Besatzungsmitglieder. Die Raumfahrzeuge zerbrachen über dem Atlantischen Ozean, vor der Küste von Cape Canaveral, Florida. Zur Explosion kam es, da ein O-Ring in seinem rechten festen Raketenverstärker (SRB) im Liftoff versagt hatte. Das nicht robuste Design des O-Ring verursachte einen Bruch in der SRB-Verbindung, die es versiegelte, so dass unter Druck gesetztes Gas von dem Raketenmotor nach außen gelang und auf die benachbarten SRB auftraf. Dies führte zu der Trennung der mechanischen Verfestigung und dem strukturellen Ausfall des externen Tanks. Aerodynamische Kräfte zerbrachen den Orbiter. Innerhalb der Arbeit wird eine statistische Datenanalyse durchgeführt und verschiedene grafische Auswertungen erstellt. Es sollen Zusammenhänge zwischen den Einflussfaktoren und dem Fehlerauftreten des Unglücks identifiziert werden. Hierzu werden Hypothesen als mögliche Kausalketten erstellt um denkbare Zusammenhänge zu analysieren. Der Leser bekommt einen Einblick in die Datenanalyse mit dem Programm RStudio und erhält einen Überblick über die Methoden: Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, Logistische Regression, Multiple Regression, Explorative Analyse, sowie Methoden zur Inferenzstatistik.

Stephan Röß ist Competitive Intelligence Manager bei Vitesco Technologies, ehemals Continental Division Powertrain. Seinen Master of Science in Technologie- und Innovationsmanagement absolvierte er an der FOM Hochschule in Nürnberg. Aufgrund seiner Leidenschaft für Mobilität kam er vor 20 Jahren zu Continental. Lange Zeit lag sein Fokus im Qualitätsmanagement auf statistischen Methoden zur Optimierung von Prozessen und Produkten. Nach einem Zwischenstopp in der Forschung und Entwicklung ist er aktuell im Business Development tätig. Seine Forschungsschwerpunkte sind Autonomes Fahren, Blockchain, Elektrifizierung, Künstliche Intelligenz, Mikromobilität und Smart Grid Technologien.