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Die Herstellung qualitativ hochwertiger Produkte erfordert genaue Kenntnisse über die Zusammenhänge innerhalb des Produktionsprozesses. Deshalb werden heute Extrusionsanlagen mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet und aufgrund derer Daten automatisiert. Die Signale der Sensoren werden von der Anlagensteuerung ausgewertet. Bei modernen Steuerungen gibt es eine Schnittstelle zu einem Prozeßdatenverarbeitungssystem. Dort werden Funktionen der Erfassung, Darstellung und Auswertungen von Prozeßdaten zusammengefaßt. Integriert sind Aufgaben wie eine Sicherheitsüberwachung, eine Sensorfehlererkennung oder ein Diagnosesystem. Der Beitrag beschäftigt sich mit der Sensorfehlererkennung. Bei den eingesetzten Methoden ist die Sensorfehlererkennung durch Hardwareschaltungen Stand der Technik. Die Fehlererkennung kann durch analytische Redundanz, durch Auswertung der Signalstatistik oder durch eine Betrachtung des dynamischen Signalverhaltens erfolgen. Als Beispiel werden im Beitrag die Ergebnisse aus der Überprüfung der Signalstatistik gezeigt. Im Gegensatz zur analytischen Redundanz ist bei der Methode der statistischen Signalauswertung kein mathematisches Prozeßmodell notwendig. Vielmehr dienen bei diesem Verfahren die Meßdaten selbst als Ausgangsbasis zur Fehlererkennung. Mit Hilfe der deskriptiven Statistik werden die Kennwerte der Signale ermittelt. Je nachdem, ob ein Fehler an einem Temperaturfühler vorhanden ist oder nicht, ändern sich die Kennwerte. Aus den Abweichungen wird eine 'Fehlerprofil' des untersuchten Fühlers erstellt, d.h eine Angabe darüber, welche Kennwerte welcher einzelner Meßgrößen sich verändern. Mit einem fehlerbehafteten Temperaturfühler wurden entsprechende Versuche durchgeführt. Dabei werden auch Lösungen zur Datenreduktion vorgestellt, die die Protokollierung im Sinne einer Qualitätssicherung ermöglicht.