Methodik zur Konzeption, Analyse und Modellierung von Lösungen im Prognostics and Health Management (PHM)

Abstract

Digitalisierung, Konnektivität und Künstliche Intelligenz stellen aktuell drei der disruptivsten Trends im Produktlebenszyklus technischer Systeme dar. Mit Lösungen des Prognostics and Health Management (PHM) können nicht nur dem Kunden vollkommen neue Dienste angeboten werden, auch für den Hersteller (Betreiber) eröffnen sich eine Reihe neuer Möglichkeiten. Der zentrale Ansatz des PHM ist die Verwendung von Daten über Nutzung und Zustand aus dem Betrieb eines einzelnen Systems, um Störungen und Ausfälle frühzeitig zu erkennen und geeignete Gegenmaßnahmen zu definieren. Entscheidungen lassen sich so unter Berücksichtigung der gesamtwirtschaftlichen Interessen treffen. Beispielsweise lassen sich so gleichzeitig Kosten senken, Risiken minimieren, die nutzbaren Betriebsstunden maximieren und die Verfügbarkeit verbessern. Die Problemstellung ist nicht, dass es keine Literatur oder Normen im PHM gäbe, sondern ihre über eine Vielzahl an Fachdisziplinen isolierte Betrachtung. Dazu kommt, dass dem PHM, als relativ junge Disziplin, eine grundlagenwissenschaftliche Basis fehlt. Der Anwender steht somit vor der Schwierigkeit einen Lösungsansatz zu identifizieren, der sowohl die individuellen Anforderungen erfüllt, Fehlentwicklungen vermeidet als auch die Potenziale ausschöpft. Ziel dieser Arbeit ist eine Methodik, die diese Schwierigkeiten löst und eine möglichst einfache, strukturierte und transparente Entwicklung von PHM-Lösungen erlaubt. In einem ersten Schritt wird die zentrale Fragestellung, auf Basis der Design Research Methodology (DRM) wissenschaftlich vertieft. Dies umfasst die Abgrenzung der Forschungsaufgabe, die Definition von Forschungszielen sowie die Durchführung von zwei Studien. Neben einer Studie der Fachliteratur und Normung, wird eine empirische Metaanalyse von ca. 260 wissenschaftlichen Beiträgen durchgeführt. Wesentliche Ergebnisse der DRM sind Schlüsselfaktoren und Forschungsfragen. Für diese Arbeit sind die zentralen Forschungsfragen: 1. Wie lassen sich sowohl Konzepte als auch Modelle im PHM generisch und holistisch im Kontext der Technikwissenschaften beschreiben, sodass einerseits Einordnung und Abgrenzung gegenüber etablierter Anwendungswissenschaften und andererseits die Beherrschung der Komplexität möglich ist? 2. Wie lassen sich die Konzepte und Modelle in einer Methodik logisch verknüpfen, sodass die Entwicklung von PHM-Lösungen strukturiert und effizient abläuft? Die zwei Forschungsfragen werden in separaten aufeinander aufbauenden Teilen bearbeitet. Teil 1 beschreibt Grundlagen, Terminologie, Konzepte und Modelle im PHM und adressiert Forschungsfrage 1. Basis sind klare Merkmale die etablierte Konzepte in eine gemeinsame Betrachtung einsortieren. Etablierte Konzepte sind z. B. die Rekonfiguration, das Predictive oder Prescriptive Maintenance. Dies reduziert sowohl Komplexität und ermöglicht gleichzeitig einen effizienten Vergleich der einzelnen Leistungsfähigkeiten. Das PHM-Modell wird in dieser Arbeit als Abbild des funktionalen Zusammenhangs einer PHM-Lösung verstanden. Dieses wird anhand von 19 Elementen beschrieben, die dem Anwender die Möglichkeit geben die individuell gewünschte Funktionalität durch Kombination einzelner Elemente umzusetzen. In der holistischen Perspektive, charakterisiert das Modell einen geschlossenen Wirkungskreis. Das heißt, jede am System umgesetzte Entscheidung besitzt Auswirkungen auf nachfolgende Messungen, die nach abgeschlossener Bewertung wiederum Basis der nächsten Entscheidung sind. In dieser Arbeit wird diese Eigenschaft durch den PHM-Regelkreis beschrieben. Teil 2 verknüpft Konzepte und Modelle in der zentralen Methodik und adressiert somit Forschungsfrage 2. Kern ist ein Leitfaden von der Lösungsfindung, über die Auswahl des passenden Konzepts und die Analyse der Rahmenbedingungen bis hin zur konkreten Umsetzung der PHM-Lösung in einem evaluierten Modell. Anhand der Metaanalyse werden dem Anwender begleitend etablierte Lösungswege aufgezeigt. Einen weiteren Beitrag liefert die Integration einer kombinierten Analyse von Domänenwissen und Daten in die Methodik. Hiermit werden einerseits die Besonderheiten von Daten aus Beobachtungsstudien adressiert. Andererseits ist es möglich, Schwierigkeiten durch Störgrößen oder Stichprobenverzerrung frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Die prinzipielle Anwendbarkeit der Methodik wird anhand eines AutoEncoders, zur Bewertung von Wälzlagerschäden in verschiedenen Getrieben bei unterschiedlichen Betriebsmodi gezeigt. Mit der „Methodik zur Konzeption, Analyse und Modellierung von Lösungen im Prognostics and Health Management“ wird ein Beitrag zur transparenten, strukturierten und effizienten Entwicklung von Lösungen im PHM geliefert. Somit werden einerseits die Barrieren dieser neuen Technologie reduziert und der Zugang einem breiten Anwenderkreis eröffnet. Andererseits können die Potenziale einfacher identifiziert, genutzt und Fehlentwicklungen frühzeitig erkannt werden.