Entwurf und Realisierung eines Systems zur Fehlerdiagnose und Fehlerprävention auf Grundlage einer Case-Based-Reasoning-Fallbasis und eines Fehlermodells

Abstract

Eine gleichbleibend hohe Qualität der Produkte ermöglicht es Unternehmen sich langfristig im Markt zu positionieren. Dies gilt auch für Hersteller von Premiumfahrzeugen. Durch eine Prüfung der Fahrzeuge nach der Endmontage können Mängel aufgedeckt und behoben werden. Somit wird ein hohes Qualitätsmaß der Produkte garantiert. Für eine zuverlässige Fahrzeugprüfung muss sichergestellt sein, dass die Prüfsysteme fehlerfrei funktionieren. Aus diesem Grund werden die Prüfsysteme kontinuierlich überwacht. Wird dabei ein Fehlerverhalten erkannt, kann durch eine Diagnose die Fehlerursache am Prüfsystem bestimmt und die notwendigen Schritte für die Behebung durch einen Prüfer eingeleitet werden. Längere Standzeiten der Prüfanlage und somit höhere Produktionskosten können dadurch verhindert werden. Das Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart forscht hierfür zusammen mit seinen Kooperationspartnern an geeigneten Methoden für die Diagnose von Prüfsystemen. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Diagnosesystems, das sich leicht in bestehende Prozesse integrieren lässt und in der Lage ist mehrere Diagnoseverfahren zeitgleich zu verwalten. Darüber hinaus wird ein Diagnosekonzept für die Diagnose von Prüfsystemen erstellt. Das Konzept gibt anhand des Systemzustandes der Prüfanlage und mithilfe eines Fehlermodells sowie einer Fallbasis die wahrscheinlichsten Fehlerursachen aus. Das Fehlermodell repräsentiert die Fehlerzusammenhänge in dem Prüfsystem. Die Fallbasis beinhaltet alle bereits erfolgten Diagnosen und stellt somit die Erfahrung des Diagnoseverfahrens dar. Zusätzlich zu einem Diagnosekonzept soll ein Fehlerpräventionskonzept entwickelt werden, welches mit Hilfe der Fallbasis und des Systemzustandes auf potentiell zukünftig auftretende Fehler hinweist. Nach der Umsetzung der entwickelten Konzepte, in einem Prototyp, folgt abschließend die Evaluierung. Die dabei verwendeten Daten sowie die einzelnen Testszenarien werden ebenfalls in dieser Arbeit vorgestellt.

The ability of companies to manufacture goods of a constantly high quality enables them to gain lasting success on markets. This principle does also apply for manufacturers of premium cars. Inspecting and testing vehicles after their final assembly can detect and remove deficiencies to ensure a high quality standard of the products. To ensure reliable testing, accurately and error-free working testing systems are required. Therefore, these testing systems are to be monitored constantly. In case of detecting a malfunction, a diagnosis can determine the cause, and have a person monitoring the process initiate the necessary counter measures to remove the error. Extended periods of idle time of the testing site - and therefore higher production costs - can thus be eliminated. To find suitable methods for the diagnosis of testing systems the Institute of Automation Engineering and Software Systems (IAS) of the University of Stuttgart engages in profound research, closely cooperating with their partners. The purpose of this thesis is to develop a diagnostic system, which can be easily integrated into already existing processes and systems, and, moreover, which will also be able to conduct several diagnostic procedures at one time. Furthermore, a diagnostic concept for the diagnosis of testing systems will be generated. By processing the status of the system of the testing site in combination with a fault model and certain case-bases, this concept renders the most probable cause of error. The fault model represents the error coherences within the testing system. The case-basis contains all diagnoses previously done, therefore depicting the experiences of the diagnostic procedure. In addition to the diagnostic concept, a concept to prevent malfunctions has to be developed which will - supported by the case-basis and the status of the system - point out potentially upcoming malfunctions. By actually executing the developed concepts while using a prototype, a final evaluation takes place in the end. The applied data - as well as the scenarios tested - will be also presented in this thesis.