Robustheitsbewertungen

Robustheitsbewertungen sind Verfahren zur systematischen Einschätzung der Robustheit von Modellen, Systemen oder Prozessen gegenüber Unsicherheiten in Parametern, Umgebungsbedingungen oder Stochastik. Ziel ist es zu prüfen, wie stark Leistungskennzahlen unter Variationen bleiben, Schwachstellen zu identifizieren und Alternativen vergleichbar zu machen. Sie dienen der Risikominimierung, der Qualitätssicherung und der Entscheidungsunterstützung in Planung, Entwicklung und Betrieb.

Typische Ansätze lassen sich in deterministische und probabilistische Bewertungsverfahren unterteilen. Deterministische Worst-Case-Analysen ermitteln maximale Abweichungen unter festgelegten Grenzfällen. Probabilistische Methoden verwenden Monte-Carlo-Simulationen, Bootstrapping oder Bayesianische Ansätze, um Verteilungen von Ergebnissen unter Unsicherheit abzubilden. Sensitivitätsanalysen unterscheiden Einflussgrößen auf die Ergebniskennzahlen, global (z. B. Sobol-Indizes) oder lokal. Szenariobasierte Analysen prüfen Systemverhalten unter wechselnden zukünftigen Bedingungen. In der Maschinellen Wahrnehmung und im ML-Kontext spielen Adversarial Testing und Robustheit gegen verrauschte Daten oder Angriffe eine wachsende Rolle. In der Regelungstechnik kommen analytische Robustheitsnachweise, Margin-Analysen und Stabilitätskriterien zum Einsatz.

Typische Kennzahlen sind Robustheitsindizes, Sicherheits- und Leistungsgrenzen, Worst- oder Best-Case-Abweichungen, Vertrauensintervalle sowie Metriken zur Verlässlichkeit. Ergebnisse werden oft als Indizes, Margen oder Szenario-Profile dargestellt.

Anwendungsfelder umfassen Ingenieurwesen, Robotik, Automotive, Maschinenlernen, Finanz- und Umweltmodelle. Herausforderungen sind hoher Rechenaufwand, Komplexität hochdimensionaler Unsicherheiten und der Kompromiss zwischen Robustheit und Optimierungsleistung.