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Anwendungsschwerpunkt "Diagnose & Instandhaltung technischer Systeme"
Das Diagnoseproblem heute
Technische Systeme und Produkte wie Fahrzeuge, Flugzeuge, Lasersysteme, Aufzugsysteme etc. werden immer komplizierter. So zeichnen sich etwa moderne Fahrzeuge durch einen immer höheren Anteil komplexer, elektronisch gesteuerter Teilsysteme und durch eine außerordentlich hohe Varianten- und Typenvielfalt bei immer kürzer werdenden Produktzyklen aus. Jedes Fahrzeug stellt heute eine individuelle Konfiguration aus mechanischen, hydraulischen, elektrischen und mechatronischen Teilsystemen dar. An Fahrzeuge werden heute höchste Verfügbarkeitsanforderungen bei minimalen Instandhaltungskosten gestellt. Vor dem Hintergrund zunehmender Vergleichbarkeit erweist sich der angebotene Service als entscheidender Wettbewerbs- und Erfolgsfaktor.
Generell ist die Diagnose und Wartung moderner technischer Systeme nur durch intensiv geschultes Personal möglich und erfordert gründliches Wissen aus verschiedenen technischen Disziplinen und über die zu diagnostizierenden Systeme. Um das technische Personal bei der Wartung und Diagnose dieser Systeme zu unterstützen, werden zukünftig wissensbasierte Diagnosesysteme unabdingbar sein, die das Wartungspersonal durch den kompletten Diagnose- und Reparaturprozess führen.
Bisher ist die Erstellung von feld- und werkstattgerechten Diagnoseanwendungen extrem aufwendig. Oft wird der Aufwand nur durch massive Beschränkung der Diagnosetiefe und -detaillierung auf die wichtigsten Diagnoseschritte einigermaßen in Grenzen gehalten. Dadurch wird der Techniker in schwierigen Diagnosesituationen dann doch wieder allein gelassen.
Wissensbasierte und lernfähige Diagnosesysteme der neuen Generation
Die Verfahren der modernen Wissensverarbeitung und Informatik bieten ein sehr viel größeres Potential zur Entwicklung leistungsfähiger und effizienter Diagnosesysteme. Unser Competence Center beschäftigt sich intensiv mit allen Fragen zur wissensbasierten Modellierung und Diagnose technischer Systeme und stellt für diesen Zweck eigene Produkte und Software-Bausteine bereit.
Wir orientieren uns beim Bau von Diagnosesystemen an sehr erfahrenen Ingenieuren und Technikern. Diese verwenden teilweise völlig unterschiedliche Methoden und mischen diese während des Diagnoseprozesses. Sie denken etwa an ähnliche Fälle aus der Vergangenheit, verfügen über tiefliegendes Wissen über Fehlerzusammenhänge, oder sie holen schließlich Schalt- und Konstruktionspläne hervor und nutzen ihre technische Expertise. Mit anderen Worten, sie diagnostizieren ein System aus verschiedenen Persepktiven. Und sie lernen mit jedem neuen Diagnosefall hinzu.
Diese Haltung empfinden wir nach, indem wir hybride Diagnosesysteme bauen, welche verschiedene Diagnosestrategien nahtlos und transparent integrieren. Zu den wichtigsten Diagnosestrategien zählen kausale Fehlernetze, die fallbasierte Diagnose, die modellbasierte Diagnose und andere Strategien. Auch Entscheidungsbäume gehören dazu, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, bewährte und über lange Zeiträume ausgearbeitete Abläufe in unsere Systeme zu integrieren. Und unsere Diagnosesysteme lernen ebenfalls mit jeder Diagnosesitzung hinzu.
Der Wissenserwerb muss heute wegen der Variantenvielfalt hochgradig automatisiert sein. So leiten wir aus technischen Systembeschreibungen - z.B. aus Schaltplänen und Wirkungsmodellen - automatisch sofort ausführbare Diagnoseanwendungen ab, die im Nachgang noch angereichert werden können.
Klassische Diagnosesysteme kranken oft daran, dass sie den Benutzer zu eng an die Hand nehmen und durch einen starren, oft auch ineffizienten Diagnoseablauf zwingen. Alle Erfahrungen zeigen, dass eine zu enge Benutzerführung im Feld keine Akzeptanz findet, ja sogar auf breite Ablehnung stößt. Moderne Diagnosesysteme müssen verschiedene Benutzermodi anbieten, etwa um Benutzer in die Lage zu versetzen, jederzeit die Initiative zu übernehmen. Erfahrene Benutzer erwarten intelligente Assistenten, die Ihnen Vorschläge unterbreiten und kontextabhängig alle erforderlichen Informationseinheiten bündeln und bereitstellen.
Last but not least erwarten Unternehmen heute zu Recht, dass das im Feld verfügbare Diagnosewissen ausgewertet und operationalisierbar gemacht wird. Die Menge aller Diagnosefälle im Feld enthält vielfältiges, außerordentlich wertvolles Wissen, das etwa geeignet ist, Schwachstellen in den Systemen bzw. Teilsystemen zu identifizieren oder Korrelationen zwischen Symptomem und defekten Komponenten zu entdecken, um nur einige Beispiele zu nennen. Damit können die technischen Systeme selbst sowie die Prozesse in Entwicklung und Service optimiert werden. Ferner nutzen wir diese Daten, um selbstlernende Systeme zu bauen, die automatisch ihre Diagnosefähigkeiten optimieren.
Erfahren Sie mehr über unsere wissensbasierte > Raptor Diagnostic Suite
Predictive Maintenance – Vorausschauende Wartung
Moderne Maschinenparks und Produktionsanlagen müssen höchsten Verfügbarkeitsanforderungen bei minimalen Instandhaltungskosten genügen. Bereits kleine Ursachen können die Produktion lahmlegen oder Minderleistungen zur Folge haben, die zu Ausschuss oder erheblichen Qualitätseinbußen führen.
Benötigt werden leistungsfähige Systeme zur vorausschauenden Wartung und Instandhaltung, damit Eingriffe und damit einhergehende Stillstände nur dann erfolgen, wenn dies notwendig und angemessen ist. Die Erstellung und Ausführung von Prädiktionsmodellen erfordern moderne Methoden & Verfahren aus den Gebieten "Maschinelles Lernen", "Computational Statistics" & "automatische Wissensextraktion".
Natürlich lassen sich diese analytischen und vorausschauenden Verfahren auch auf andere Domänen als technische Systeme anwenden. Dann ssprechen wir von Predictive Analytics.
Unser Angebot im Diagnoseumfeld
Auf dem Gebiet der Modellierung, Simulation, FMEA und Diagnose technischer Systeme bieten wir Ihnen das volle Spektrum an Beratungs- und Entwicklungsleistungen an:
- Erarbeitung von Konzepten zur Diagnose und zur vorausschauenden Wartung
- Prüfung von IT-Strategien und Architekturen
- Beratung bei der Auswahl der geeigneten Diagnosestrategien
- Durchführung von Studien und Pilotprojekten
- Design und Entwicklung maßgeschneiderter Komponenten im Diagnnoseumfeld
- Auswertungs- & Feedbacksysteme
- Lern- und Optimierungskomponenten
- Integration in Ihr System- und Arbeitsumfeld
- Unterstützung beim Bau von Diagnose- & Maintenanceanwendungen
- unser wissensbasiertes Diagnosesystem Raptor Diagnostic Suite.