Aslında bildiğinizi sandığınız şeyi bilmiyorsunuz, en azından emin olamazsınız dediğinizde mühendis olmayanlara pek ikna edici gelmeyebilir.
Günlük hayatımızda yaptığımız ölçümlerin doğru olduğunu düşünürüz. Mesela banyodaki tartıya çıktığımızda, rafın yükseliğine baktığımızda, vs. Ancak ölçümümüzün doğru olduğundan ancak belli hata limitleri dahilinde emin olabiliriz. Ancak bu günlük hayattaki hava sıcaklığı, uzunluk, ağırlık gibi ölçümlerde belirsizliğin az olduğunu düşünürüz.
Aslında hata her ölçümün içinde vardır, en basitinden en komplikesine. Bunun farkında olmak belirsizlik analizinin ilk adımıdır. Bir anlamda mistik bile sayılabilecek olan ise mükemmel, hatasız ölçüm, ister tek bir parametreyi ölçün, ister komplike bir deney yapıyor olun, imkansızdır. Farklı hata kaynaklarına göre muhtemel hata aralığı belirsizlik olarak tanımlanır ve genellikle aralık ve ihtimal ile ifade edilir.
Yani bir kütleyi ifade ederken “10 kg” demek yerine “ % 95 olasılıkla 10 kg artı ya da eksi 30 g” demek daha doğru bir ifade olur.
Belirsizliğin kendisi belirsizdir.
Ölçüm belirsizliği ile ilgili faktörlerin ucu açıktır ve belirsizlik analizinin kendisi belirsizdir. Dolayısıyla tam bir sonuç söyleyemezsiniz. Eğer ölçüm tekniğini, ölçüm cihazlarını ve çalışma tekniğini çok iyi biliyorsanız, doğru sonuca yaklaşabilirsiniz ya da her bir hata kaynağını daha iyi analiz edebilirsiniz.
En basitinden bir termometre ile oda sıcaklığına bakıyorsunuz. Gayet basit gibi duruyor değil mi? Sonuç, kaç ölçüm aldığınıza ve nereden aldığınıza, ısıtıcıların ve diğer iklimlendirme cihazların yerine, çalışıp, çalışmadıklarına, oda içindeki hava akışına ve bu akışla ilgili değişimlere, termometrenizin ne kadar doğru kalibre edilmiş olduğuna, ve son olarak eğer analog termometre kullanıyorsanız ne kadar doğru baktığınıza göre değişir.
Hata kaynaklarını belirlemek
Benzer şekilde bir borudan sıvı akışını ölçerken basınç, sıcaklık, akışkanın özellikleri ve diğer faktörleri hesaba katmak gerekir. Her birinin kendi belirsizliği vardır ve bu belirsizlikler birbirleriyle doğru bir matematikle ilişkilendirilerek ölçümün toplam belirsizliği bulunabilir.
Mükemmel kalibre edildiği düşünülen bir ölçüm cihazı bile mükemmeldir denemez, çünkü kalibrasyon sürecinde yapılan bir cihazın daha iyi olduğu bilinen başka bir cihazla karşılaştırmasıdır. İdeal şartlar altında hata kaynaklarının ağırlığına bakılabilir ve ölçümün iyileştirilmesi için bu ağırlığa göre hata payları üzerinde durulabilir. Göreceli etkilerin rakamlara dökülebilmesi belirsizlik analizinde önemlidir.
Belirsizlik analizinde bazen yazılımlara başvurulur ama bunların hiçbiri mesela sonlu elemanlar analizi kadar fayda sağlamaz. Çoğu mühendislik problemi birbirinden farklıdır ve o probleme özgü algoritma geliştirmek gerekir. Monte Carlo analizi bazen seri ama kaba belirsizlik tahmini yapmanıza yardımcı olabilir. Aslında planlama aşamasında faydalıdır, ama parçalar yerine oturunca deney yapıp, görmenin yerini tutmaz.
Belirsizliği felsefi olarak bilgiye ulaşmak üzere ihmal edilen noktalar için ödenen bedeldir. Tüm hata kaynaklarını hesaba katmak gereksiz ve imkansızdır. Ölçme, modelleme, tahmin etme ve imalat işlemlerini bunun farkında olarak yapmak gerekir.