Robusthetsbedömning

Robusthetsbedömning är en process för att utvärdera hur hållbar, stabil eller motståndskraftig en konstruktion, modell, beslut eller system är mot variationer i indata, felkällor och oförutsedda händelser. Syftet är att identifiera svagheter, toleranser och hur prestanda förändras under osäkerhet, så att åtgärder kan prioriteras.

I ingenjörs- och systemvetenskaplig tillämpning testar man ofta hur prestandan påverkas av variationer i parametrar, tillstånd och miljöförhållanden. Vanliga metoder inkluderar känslighetsanalys, Monte Carlo-simulering, worst-case-analys och reliabilitetsbedömning. Robusthetsbedömning syftar till att säkerställa att krav uppfylls också i avvikande scenarier.

I statistik och dataanalys betraktas robusthet i termer av hur estimatorers prestanda påverkas av avvikelser, felaktiga antaganden eller brus. Metoder som robust regression (t.ex. M-estimators), influens- och outlier-analys samt resampling används för att bedöma och förbättra motståndskraften mot missvisande data.

I beslutsanalys och policyarbete används ofta robust beslutsfattande eller scenarioplanering för att hitta strategier som fungerar över ett brett spektrum av framtida förhållanden, istället för att optimera för ett enskilt scenario. Detta inkluderar att testa flera scenarier och mäta risker, kostnader och osäkerhet.

Processen innebär vanligtvis att definiera kriterier och gränsvärden, välja relevanta osäkerhetsfaktorer, genomföra analyser och kommunicera resultat samt osäkerheter till beslutsfattare. Vanliga utmaningar är beräkningskostnader, val av scenarier och kommunikation av hur robusthet tolkas i praktiken.