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Monte-Carlo-Simulation und Toleranzanalyse

Ermitteln Sie vor der Fertigung, wie viele Teile außerhalb der Spezifikation liegen werden: Die Streuung jeder Eingangsgröße wird zur Streuung des Ergebnisses, und die Seite zeigt, welche Toleranz sich anzupassen lohnt. Sie schreiben die Gleichung (z. B. Volumenstrom = Fläche × Hub × Drehzahl) oder listen die Maße der Baugruppe auf, geben Mittelwert und Streuung jeder Eingangsgröße an, und die Seite zieht Tausende virtueller Teile.

Werkzeug zur Vorauslegung und Abschätzung: Die Ergebnisse ersetzen weder Planung, Berechnung oder Gutachten einer fachkundigen Person noch die Prüfung nach den geltenden Normen.

PrüfungRevision 03.11.2026
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Beispiele:
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Parameter je Verteilung: normal (Mittelwert, Standardabweichung) · uniform (Minimum, Maximum) · triangular (Minimum, Maximum, Modus) · lognormal (Mittelwert, Standardabweichung, Schwelle) · Weibull (Form, Skala, Schwelle) · konstant (Wert).

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Richtung +: Das Maß vergrößert das Ergebnis (z. B. vergrößert das Gehäuse das Spiel); −: verkleinert es (die innen montierten Teile). Toleranz − ist die Abweichung nach unten, ohne Vorzeichen. Normal: Die Toleranz entspricht ± k σ (3σ = 99,73 % der Teile); uniform und triangular: Das Maß füllt den ganzen Bereich.

Spezifikation des Ergebnisses
Simulation

Derselbe Startwert wiederholt exakt dieselben Zahlen; ändern Sie ihn, um die Schwankung von einer Simulation zur nächsten zu sehen.

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—Monte-Carlo-Simulation
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Worst Case, RSS und Monte Carlo

So lesen Sie es: Die Tabelle vergleicht drei Arten, die Toleranzen der Kette zu addieren: Worst Case (alle Maße gleichzeitig an der Grenze: sicher, aber teuer), RSS (Wurzel aus der Quadratsumme: setzt voraus, dass sich die Abweichungen ausgleichen) und Monte Carlo (zieht reale Baugruppen). Im Diagramm ist jeder Balken der Ergebnisbereich einer Methode; die senkrechten Linien sind Mindest- und Höchstspiel. Balken innerhalb der Linien = die Baugruppe erfüllt die Anforderung.

Histogramm des simulierten Ergebnisses

Balken = simulierte Werte (rot = außerhalb der Spezifikation); Kurve = Normalverteilung mit gleichem Mittelwert und gleicher Standardabweichung.

So lesen Sie es: Jeder Balken zählt, wie viele simulierte Teile in diesen Ergebnisbereich fielen; rot = außerhalb der Spezifikation (gestrichelte Linien). Die Kurve ist die äquivalente Normalverteilung: Weicht das Histogramm davon ab (Schiefe, lange Flanke), verlassen Sie sich auf den Ppk über Perzentile. Gut: der ganze Hügel zwischen den Grenzen, mit Abstand auf beiden Seiten.

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Ergebnisse der Simulation

So lesen Sie es: % außerhalb und ppm = Anteil der simulierten Baugruppen außerhalb der Spezifikation (ppm = pro Million), mit dem Konfidenzintervall der Simulation; Pp vergleicht die Breite der Spezifikation mit der Streuung des Ergebnisses; Ppk berücksichtigt zusätzlich die Zentrierung (≥ 1,33 ist das übliche Ziel). Die letzte Tabelle prüft, ob jede Eingangsgröße mit dem geforderten Mittelwert und der geforderten Standardabweichung gezogen wurde.

Beitrag jeder Eingangsgröße zur Streuung

Anteil der Varianz des Ergebnisses, der von jeder Eingangsgröße stammt; die oberste lohnt sich am meisten zu beherrschen.

So lesen Sie es: Jeder Balken ist eine Eingangsgröße (Maß oder Variable der Gleichung), und die Länge ist der Anteil der Streuung des Ergebnisses, der von ihr stammt; die Balken ergeben zusammen etwa 100 %. Die Toleranz des obersten Balkens einzuengen reduziert die Teile außerhalb am stärksten; eine Eingangsgröße mit wenigen % einzuengen ändert fast nichts und verteuert nur.

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Tornado: Wirkung jeder Eingangsgröße

Ergebnis mit jeder Eingangsgröße auf ihrem 5-%- und 95-%-Perzentil und den übrigen auf ihrem Mittelwert; die Linie ist das Ergebnis mit allen auf ihrem Mittelwert.

So lesen Sie es: Die senkrechte Linie ist das Ergebnis mit allen Eingangsgrößen auf ihrem Mittelwert. Jeder Balken zeigt, wie weit das Ergebnis reicht, wenn nur diese Eingangsgröße zwischen einem niedrigen (5 %) und hohen (95 %) Wert ihres Bereichs variiert. Breitere Balken oben = die Eingangsgrößen, die das Ergebnis am stärksten bewegen; die Seite, zu der der Balken wächst, zeigt die Richtung der Wirkung.

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Sensitivität: Was, wenn sich die Standardabweichung ändert?

Anteil außerhalb (oder Standardabweichung des Ergebnisses), wenn die Standardabweichung einer Eingangsgröße zwischen 25 % und 150 % der aktuellen liegt. Steile Linie = Eingangsgröße, die angepasst werden sollte; flach = kann gelockert werden.

So lesen Sie es: Die horizontale Achse ist die Standardabweichung jeder Eingangsgröße in % der aktuellen (100 % = heute; 50 % = halbe Streuung); die vertikale der % der Teile außerhalb. Jede Linie ist eine Eingangsgröße. Linie, die nach links stark fällt = diese Toleranz sollte eingeengt werden; flache Linie = kann gelockert werden und spart Kosten, ohne das Ergebnis zu verschlechtern.

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Welche Eingangsgröße anpassen?

So lesen Sie es: Eine Zeile je Eingangsgröße, von der gewichtigsten zur geringsten: ihr Beitrag zur Streuung, die aktuelle Toleranz (oder Standardabweichung), der Ppk, der sich ergäbe, wenn nur diese Streuung halbiert würde, und die Toleranz, die allein den Ppk auf das Ziel bringen würde (rot = einengen; grün = kann gelockert werden). „Allein nicht ausreichend“ bedeutet, dass mehr als eine Eingangsgröße geändert oder der Prozess zentriert werden muss.

Ergebnis × einflussreichste Eingangsgröße

Jeder Punkt ist eine simulierte Baugruppe (Stichprobe von bis zu 1.500); die horizontalen Linien sind die Spezifikation.

So lesen Sie es: Jeder Punkt ist eine simulierte Baugruppe: auf der horizontalen Achse der gezogene Wert der einflussreichsten Eingangsgröße, auf der vertikalen das Ergebnis. Die horizontalen Linien sind die Spezifikation. Erscheinen die Punkte außerhalb (rot) nur an einem Ende der horizontalen Achse, löst eine Begrenzung dieser Eingangsgröße auf dieser Seite den Großteil des Problems.

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Konvergenz der Simulation

Kumulierter Mittelwert und Anteil außerhalb bei jeder Iteration: Wenn die Kurven abflachen, reicht die Anzahl der Iterationen.

So lesen Sie es: Die horizontale Achse ist die Anzahl der bereits gezogenen Iterationen; die Kurven zeigen Mittelwert und Anteil außerhalb, berechnet bis dahin. Anfangs schwanken sie; wenn sie abflachen, ändern weitere Iterationen die Antwort nicht. Schwankt die Kurve des Anteils außerhalb am Ende noch, erhöhen Sie die Iterationen, bevor Sie entscheiden.

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Nächster Schritt

Übernehmen Sie die Ergebnisse dieser Seite in einen anderen Rechner, mit bereits ausgefüllten Feldern.

Der Berechnungsbericht fasst Eingaben, Ergebnisse, Gleichungen, Annahmen und Quellen dieser Seite zusammen, mit Feldern für Projekt, Bearbeiter und Revision. Der Gesamtbericht enthält zusätzlich die Diagramme und Interpretationen in Farbe. Wählen Sie im Druckdialog „Als PDF speichern“.

Methode, Annahmen und Quellen

Verwendete Gleichungen

Y⁽ⁱ⁾ = f(X₁⁽ⁱ⁾, …, Xₙ⁽ⁱ⁾), i = 1 … N, wobei jedes Xⱼ aus seiner Verteilung gezogen wird (Generator xoshiro128** mit Startwert; normal nach der Polarmethode)
Maßkette: Y = Σ sⱼ·Xⱼ; Worst Case: Y₀ ± Σ|sⱼ|·Tⱼ; RSS: Y₀ ± √Σ sⱼ²·Tⱼ²; modifizierte RSS: Y₀ ± 1,5·√Σ sⱼ²·Tⱼ²; normal: σⱼ = Tⱼ/k
% außerhalb = Anz. Y < UGW oder > OGW / N, KI nach Clopper-Pearson; Ppk (normal) = min[(OGW − ȳ)/3s; (ȳ − UGW)/3s]; Ppk (Perzentile) = min[(OGW − Y₅₀)/(Y₉₉,₈₆₅ − Y₅₀); (Y₅₀ − UGW)/(Y₅₀ − Y₀,₁₃₅)]
Beitrag zur Varianz: rⱼ²/Σr² (r = Pearson-Korrelation zwischen Xⱼ und Y); bei der Maßkette sⱼ²σⱼ²/Σ sⱼ²σⱼ²
Sensitivität und Optimierung: Xⱼ′ = μⱼ + f·(Xⱼ − μⱼ) mit denselben gezogenen Zahlen; f für den Ziel-Ppk per Bisektion

Annahmen und Grenzen

  • Voneinander unabhängige Eingangsgrößen; die Gleichung beschreibt den Prozess im simulierten Bereich gut (Regressions- oder DoE-Gleichungen gelten nur innerhalb des untersuchten Bereichs).
  • Bei der Maßkette sind die Maße linear (Richtung ±1 oder der angegebene Koeffizient); für Ketten mit Winkeln oder Radien verwenden Sie den Gleichungsmodus.
  • Sensitivität, Tornado und Optimierung ändern nur die Streuung jeder Eingangsgröße um ihren Mittelwert und behalten die Form der Verteilung bei.

Normen und technische Dokumente

  • ASME Y14.5-2018 Dimensioning and Tolerancing; Fortini, E. T. Dimensioning for Interchangeable Manufacture. Industrial Press, 1967
  • Bender, A. Statistical tolerancing as it relates to quality control and the designer. SAE Transactions 77, 1968
  • JCGM 101:2008 Evaluation of measurement data — Supplement 1 to the GUM: Propagation of distributions using a Monte Carlo method
  • ISO 22514-2:2017 Statistical methods in process management — Capability and performance — Part 2
  • Blackman, D.; Vigna, S. Scrambled linear pseudorandom number generators. ACM TOMS 47(4), 2021 (xoshiro128**)
  • Creveling, C. M. Tolerance Design: A Handbook for Developing Optimal Specifications. Addison-Wesley, 1997

Geltende Vorschriften

  • Beachten Sie die in Ihrem Land geltenden Vorschriften zu Arbeitssicherheit und Gesundheitsschutz, Druckgeräten, elektrischen Anlagen und Umweltschutz, die für diese Anlage gelten.

Häufige Fragen

Was ist die Monte-Carlo-Simulation?

Man zieht tausendfach Werte für die Eingangsgrößen (Durchmesser, Längen, Temperaturen), jede nach ihrer Verteilung, berechnet bei jeder Ziehung das Ergebnis und zählt, wie viele außerhalb der Spezifikation liegen. Mit 100.000 Iterationen wird der Anteil außerhalb mit guter Genauigkeit geschätzt, ohne ein einziges Teil zu fertigen.

Worin unterscheiden sich Worst Case, RSS und Monte Carlo?

Der Worst Case addiert alle Toleranzen, als kämen alle Teile gleichzeitig an der Grenze: Er garantiert 100 %, verlangt aber enge Toleranzen. RSS setzt unabhängige, normalverteilte Maße voraus und addiert die Quadrate. Monte Carlo nutzt die Verteilung jedes Maßes und liefert den tatsächlichen Anteil der Baugruppen außerhalb. Im Beispiel der Lagerbaugruppe ergibt der Worst Case ±0,45 mm (nicht erfüllt) und RSS ±0,24 mm (erfüllt).

Wie schreibe ich die Gleichung?

Verwenden Sie die Namen aus der Tabelle der Eingangsgrößen, + − * / ^, Klammern und Funktionen wie sqrt, exp, ln, log, sin und cos. Beispiel: Volumenstrom = pi*(D/2)^2*L*RPM. Trennen Sie Argumente mit Semikolon, wie in max(A; B). Die Seite interpretiert die Gleichung, ohne Code auszuführen.

Welche Verteilung wähle ich für jede Eingangsgröße?

Normal, wenn das Maß aus einem beherrschten Prozess stammt (Mittelwert und Standardabweichung aus der Fähigkeit). Uniform, wenn nur bekannt ist, dass das Teil innerhalb der Toleranz liegt. Triangular (Dreieck), wenn es einen wahrscheinlichsten Wert gibt. Lognormal oder Weibull für nur positive, schiefe Größen wie Zeiten und Rauheit.

Warum Ppk über Perzentile?

Weil das Ergebnis einer nichtlinearen Gleichung selten normalverteilt ist. Der Ppk über Perzentile (ISO 22514) verwendet den Median und die Perzentile 0,135 % und 99,865 % der simulierten Werte, ohne eine Normalverteilung anzunehmen. Bei normalverteilten Ergebnissen stimmen beide Berechnungen überein.

Woran erkenne ich, welche Toleranz anzupassen ist?

Sehen Sie sich den Beitrag zur Streuung und die Tabelle „Welche Eingangsgröße anpassen?“ an. Bei der Kolbenpumpe erklärt der Hub (L) rund 90 % der Streuung des Volumenstroms: Den Durchmesser einzuengen bringt fast nichts. Die Tabelle zeigt die nötige Standardabweichung jeder Eingangsgröße, um den Ziel-Ppk zu erreichen, und welche gelockert werden können.

Wie viele Iterationen sollte man verwenden?

100.000 reichen in den meisten Fällen. Die Regel lautet: mindestens 100 Ergebnisse außerhalb der Spezifikation, damit der Anteil außerhalb einen Fehler von 10 % hat. Liegt kein Teil außerhalb, sind die tatsächlichen ppm kleiner als 3 geteilt durch die Anzahl der Iterationen; verwenden Sie den Ppk. Derselbe Startwert wiederholt exakt dieselben Zahlen.