Was die ISO/IEC 17025 verlangt
- Abschnitt 7.6.1: Das Labor identifiziert die Beiträge zur Messunsicherheit, einschließlich derer aus der Probenahme, wo relevant.
- Abschnitt 7.6.2: Kalibrierlabore ermitteln die Messunsicherheit für alle Kalibrierungen, auch für die eigenen Geräte.
- Abschnitt 7.6.3: Prüflabore ermitteln die Messunsicherheit. Lässt das Prüfverfahren keine strenge Ermittlung zu, wird sie auf Grundlage des Verständnisses der theoretischen Prinzipien oder praktischer Erfahrung mit dem Verfahren abgeschätzt.
- Legt ein anerkanntes Prüfverfahren Grenzen für die Hauptquellen der Unsicherheit und die Form der Ergebnisdarstellung fest, ist die Anforderung durch Befolgen des Verfahrens erfüllt.
- Abschnitt 7.8.3.1 c): Die Messunsicherheit wird angegeben, wenn sie für die Gültigkeit oder Anwendung des Ergebnisses relevant ist, wenn der Kunde sie verlangt oder wenn sie die Konformität mit einer Spezifikationsgrenze beeinflusst.
Wichtig für Prüflabore: Die Norm unterscheidet klar zwischen Kalibrieren und Prüfen. Ein Prüflabor muss nicht für jede Prüfung ein vollständiges mathematisches Modell aufstellen, aber zeigen können, dass es seine Hauptunsicherheitsquellen kennt und begründet beziffert hat.
Die wichtigsten Begriffe
| Begriff | Bedeutung |
|---|---|
| Standardunsicherheit u | Unsicherheit eines einzelnen Beitrags, ausgedrückt als Standardabweichung. |
| Ermittlung nach Typ A | Statistisch aus wiederholten Messungen, z. B. Standardabweichung des Mittelwerts. |
| Ermittlung nach Typ B | Aus anderen Informationen: Kalibrierscheine, Herstellerangaben, Auflösung, Erfahrung. |
| Kombinierte Standardunsicherheit uc | Alle Beiträge zusammengefasst, meist als Wurzel aus der Summe der quadrierten (mit Sensitivität gewichteten) Beiträge. |
| Erweiterungsfaktor k | Faktor für das Vertrauensniveau; k = 2 entspricht bei Normalverteilung rund 95 %. |
| Erweiterte Messunsicherheit U | U = k × uc — der Wert im Bericht, z. B. 12,4 V ± 0,3 V (k = 2). |
Ein Messunsicherheitsbudget in sechs Schritten
- 1
Messgröße definieren
Genau festlegen, was unter welchen Bedingungen und mit welchem Verfahren gemessen wird — „Isolationswiderstand bei 500 V DC nach 60 s bei 23 °C“, nicht nur „Widerstand“.
- 2
Modell aufstellen
Aufschreiben, wie das Ergebnis aus den Eingangsgrößen berechnet wird, einschließlich Korrekturen. Bei direkter Ablesung ist das Modell einfach: Anzeige plus Korrekturen.
- 3
Quellen identifizieren
Typische Quellen: Kalibrierung des Messgeräts, Auflösung, Drift seit der letzten Kalibrierung, Wiederholbarkeit, Umgebungsbedingungen, Bediener, Prüfling, Referenznormale. Ein Ursache-Wirkungs-Diagramm hilft, nichts zu vergessen.
- 4
Jeden Beitrag beziffern
Jede Quelle in eine Standardunsicherheit umrechnen. Ein Kalibrierschein mit U bei k = 2 ergibt u = U / 2. Eine Toleranzgrenze ±a ohne weitere Information wird als Rechteckverteilung behandelt: u = a / √3. Eine Auflösung d ergibt u = d / (2√3).
- 5
Kombinieren
Jeden Beitrag mit seinem Sensitivitätskoeffizienten multiplizieren und quadratisch addieren. Prüfen, welche Beiträge dominieren — oft machen ein oder zwei Quellen den Großteil aus.
- 6
Erweitern und angeben
Mit dem Erweiterungsfaktor (meist k = 2) multiplizieren, auf höchstens zwei signifikante Stellen runden und k sowie das Vertrauensniveau im Bericht angeben.
Beispiel: Spannungsmessung mit einem Digitalmultimeter
Ein vereinfachtes Budget für eine Gleichspannung von etwa 12 V, zehnmal gemessen mit einem kalibrierten Multimeter. Die Werte sind beispielhaft.
| Beitrag | Standardunsicherheit |
|---|---|
| Kalibrierung des Multimeters (Kalibrierschein: U = 6 mV, k = 2) | 6 mV / 2 = 3,0 mV |
| Drift seit Kalibrierung (Hersteller: ±5 mV, rechteckverteilt) | 5 mV / √3 ≈ 2,9 mV |
| Auflösung (1 mV, rechteckverteilt) | 1 mV / (2√3) ≈ 0,3 mV |
| Wiederholbarkeit (s = 4 mV, n = 10, Typ A) | 4 mV / √10 ≈ 1,3 mV |
| Kombinierte Standardunsicherheit uc | √(3,0² + 2,9² + 0,3² + 1,3²) ≈ 4,4 mV |
| Erweiterte Messunsicherheit U (k = 2) | ≈ 9 mV |
Das Budget zeigt sofort, wo sich Verbesserungen lohnen: Kalibrierung und Drift dominieren. Mehr Wiederholungen würden die Gesamtunsicherheit kaum senken; ein kürzeres Kalibrierintervall oder ein besser spezifiziertes Gerät schon.
Top-down-Ansätze: wenn ein vollständiges Modell nicht praktikabel ist
Für viele Prüfungen — mechanische, Umwelt-, chemische oder Dauerlaufprüfungen — ist ein vollständiges GUM-Modell unverhältnismäßig. Anerkannte Alternativen nutzen Daten, die das Labor ohnehin hat:
- Validierungsdaten: Laborinterne Vergleichspräzision (verschiedene Tage, Bediener, Geräte) plus Bias aus Referenzmaterialien oder Wiederfindung.
- Ringversuche und Eignungsprüfungen: Vergleichsstandardabweichungen nach ISO 5725 und ISO 21748.
- Qualitätsregelkarten: Langzeitdaten von Kontrollproben als Schätzung der laborinternen Reproduzierbarkeit.
- Normverfahren, die ihre eigene Unsicherheit oder Grenzen für die Hauptquellen festlegen — hier genügt das Befolgen des Verfahrens.
Messunsicherheit im Bericht und bei Konformitätsaussagen
Wer Konformität mit einer Spezifikation erklärt („bestanden/nicht bestanden“), für den wird die Unsicherheit direkt relevant: Abschnitt 7.1.3 verlangt eine dokumentierte Entscheidungsregel, die die Messunsicherheit berücksichtigt, und der Bericht muss angeben, welche Regel angewendet wurde. Die meistgenutzte Referenz ist ILAC-G8. Ein Ergebnis nahe am Grenzwert kann bei einfacher Akzeptanz „bestanden“, bei geschützter Akzeptanz aber „nicht entscheidbar“ sein — die Regel sollte vor der Prüfung mit dem Kunden vereinbart werden.
In der Praxis scheitern Unsicherheitsbudgets seltener an der Mathematik als an den Daten: Der Wert aus dem Kalibrierschein ist veraltet, das verwendete Gerät ist nicht mit dem Ergebnis gespeichert, oder Wiederholbarkeitsdaten liegen verstreut in Excel-Dateien. Wird jedes Ergebnis mit Gerät, Kalibrierstatus und Bedingungen gespeichert, lässt sich das Budget mit wenig Aufwand prüfen und aktualisieren.