RTAPHM

Das Projekt RTAPHM (“Real Time Analytics, Prognostics and Health Management”), ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördertes Forschungsvorhaben aus dem Luftfahrtforschungsprogramm (LuFo V-3), beschäftigt sich mit der Entwicklung einer digitalen Plattform zur automatisierten Diensterbringung von Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Flotten. Der beispielhaft ausgewählte Use-Case der Diensterbringung soll zunächst ein Organtransport darstellen. Ein Organtransport wird besonders durch seinen zeitkritischen Charakter definiert. An dieser Stelle kommen beide Technologien, die Verwendung von UAV und die automatisierte Diensterbringung, zum Tragen. Die Verwendung von UAV ermöglicht im Vergleich zu herkömmlichen Methoden (Transport via Rettungswagen und Flugzeug, zeitkritisch zum Beispiel durch Feierabendverkehr und Umladevorgänge) einen direkteren Transport des Organs von Startlokation zur Zieldestination. Durch die automatisierte, digitale Plattform erhofft man sich eine einfach End-2-End Anwendung, dadurch ebenfalls eine Zeitersparnis und durch die intelligente Nutzung der Ressourcen einer UAV Flotte eine höhere Zuverlässigkeit bezüglich der angebotenen Dienstleistung. Die entwickelte digitale Plattform soll am Ende so skalierbar sein, sodass sie ebenfalls auf weitere, passende Use-Cases, wie zum Beispiel der Seenotrettung, anwendbar ist.

Beteiligung des FSR

Durch die Analyse sequentieller Systemdaten in Echtzeit und der damit einhergehenden Abschätzung des aktuellen und zukünftigen Gesundheitszustandes eines einzelnen UAVs können diese, durch die Aggregierung der Daten innerhalb der digitalen Plattform, optimiert eingesetzt werden. Dies steigert zum einen die Verfügbarkeit der angebotenen Dienstleistung und senkt zum anderen Kosten aufgrund von unvorhergesehenen Wartungsmaßnahmen. Treten plötzliche Veränderungen bezüglich des Gesundheitszustandes während des Fluges auf, kann dies durch die Echtzeit-Datenanalyse festgestellt werden und es können daraufhin entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden. Im kritischen Fall bedeutet dies, dass das defekte UAV für Wartungsmaßnahmen landen muss, es jedoch an eine Stelle navigiert wird, an dem ein weiteres, intaktes UAV aus der Flotte bereitsteht und die Mission im Idealfall zeitgerecht beenden kann. Eine mildere Form des Notfallmanagements stellt eine Anpassung der Flugstrategie dar, in der die beschädigte Komponente entlastet wird und so die Mission beendet werden kann. Zusammengefasst bietet die Echtzeit-Datenanalyse damit folgende Vorteile:

Höhere Verfügbarkeit

UAVs werden entsprechend ihres Gesundheitszustandes auf passende Missionen angesetzt

Geringere Kosten

Optimierte Planung der Instandhaltungsprozesse

Bessere Zuverlässigkeit

Besseres Notfallmanagement durch die Verfügbarkeit von Echtzeitinformationen

Mit Hilfe von Demonstratoren soll das Potential der automatisierten, digitalen Service Plattform in Bezug auf unterschiedliche, skalierbare Anwendungsfälle aufgezeigt werden. Somit trägt das Projekt dem übergeordneten Ziel bei, die Effizienz und Leistungsfähigkeit innerhalb der Luftfahrt zu steigern.

Das FSR beschäftigt sich seit geraumer Zeit mit der datenbasierten Abschätzung des Gesundheitszustandes unterschiedlicher Komponenten von Luftfahrzeugen. Dazu wurde ein grundlegendes Vorgehen entwickelt, das mit Hilfe von Algorithmen aus dem Bereich des Machine Learnings und der künstlichen Intelligenz umgesetzt werden kann. Die Funktionalität sowie Vorteile des datenbasierten Vorgehens wurden dabei durch vorangegangene Forschungsprojekte aufgezeigt.

Durch das Projekt RTAPHM ergeben sich darauf aufbauend zusätzliche Forschungsthemen im Bereich Prognostics and Health Management:

  • Abschätzung der Echtzeitfähigkeit von Algorithmen aus dem PHM-Bereich
  • Zuordnung der Komplexität unterschiedlicher Algorithmen zu verfügbaren Rechenkapazitäten
  • Verwendung der Ergebnisse von PHM-Algorithmen als Input für einen automatisierten Entscheidungsprozess auf Flottenebene

Das Projekt wird bis 2022 im Verbund mit folgenden Projektpartner bearbeitet:

Bei weiteren Fragen oder Interesse bezüglich einer Abschlussarbeit kontaktieren Sie Lorenz Dingeldein.