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Band 21 - Heft 6 (Dezember 1998)

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/16087
Auflistung nach:

Auflistung Band 21 - Heft 6 (Dezember 1998) nach Autor:in "Dal Cin, Mario"

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  • Zeitschriftenartikel
    Verläßlichkeit – Grundlage zur Beherrschung komplexer Rechensysteme
    (Informatik-Spektrum: Vol. 21, No. 6, 1998) Dal Cin, Mario; Großpietsch, Karl-Erwin; Nett, Edgar
  • Zeitschriftenartikel
    Verläßlichkeitsbewertung komplexer Systeme
    (Informatik-Spektrum: Vol. 21, No. 6, 1998) Thurner, Erwin M.; Dal Cin, Mario; Schneeweiß, Winfrid G.
      Die Akzeptanz von technischen Systemen wird wesentlich davon beeeinflußt, daß sie ihre spezifizierte Funktion verläßlich – d.h. sicher und zuverlässig – ausführen. Insbesondere bei komplexen Systemen sind daher eine strukturierte Vorgehensweise und die Verwendung von mathematisch fundierten Methoden unerläßlich zu ihrer Bewertung und zur gezielten Verbesserung. Der vorliegende Aufsatz gibt zunächst einen Überblick über die gebräuchlichsten Meßgrößen zur Ver-läßlichkeitsanalyse. Auf dieser Basis werden Bewertungsmethoden wie Fehlerbäume, Markov-Methoden und Stochastische Petri-Netze vorgestellt und ihre Grenzen diskutiert. Eine Auswahl von Modellierungs-Werk-zeugen gibt Einblick, welche Kriterien bei der Modellierung beachtet werden sollten. Abschließend werden Vorgehensweisen und Methoden anhand eines Beispiels aus der industriellen Praxis erläutert.Summary  The acceptance of technical systems is essentially determined by their performing in a dependable way, i.e. safely and reliably. Particularly in complex systems structured approach and the use of mathematical methods are important for their evaluation and controled enhancement. This paper first gives a survey about the most common measures used in dependability analysis. Based on this, evaluation methods such as fault trees, Markov chains, and stochastic Petri nets are introduced and discussed with respect to their immanent limits. Furthermore, several modeling tools are shown to demonstrate some criteria for system modeling. Finally, modeling tasks and methods are explained by a real-world example.