Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung steigt auch die Fülle an Daten und Datenbanksystemen für die Flugzeugwartung weiter an. Um die Übersicht und Auswertbarkeit an verfügbaren Informationen zu wahren und zusätzlich die Effizienz von Diagnosen im Rahmen der Wartung zu steigern, eignen sich Methoden aus den Bereichen Data Mining und Machine Learning. Das Ziel des Vorhabens INDI („Intelligente Datennutzung in der Instandhaltung“) ist die Entwicklung eines integrierten Datenanalyse-Frameworks, welches Daten aus verschiedenen Datenbanken sinnvoll filtert, miteinander verknüpft und intelligente Analysen nach dem Leitsatz „Big data to smart data“ ermöglicht. Auf Basis dieser konzentrierten Informationen sollen automatisiert Handlungsempfehlungen generiert werden, welche die Flugzeugwartung in den Bereichen der Fehlerdetektion und –isolierung durch entsprechende neue, digitale Produkte unterstützen sollen. Die Arbeiten im Vorhaben sind dabei aufgeteilt in die Entwicklung des Diagnosemodells (TU Darmstadt) sowie die Bereitstellung von Daten und Know-How aus der Flugzeugwartung (Lufthansa Technik).
Vorgehen
Die TU Darmstadt entwickelt und evaluiert ein Datenanalyse-Framework zur Unterstützung der Flugzeugwartung durch Konzentrierung und Aufbereitung relevanter Informationen, um komponenten- bzw. systemspezifische Fehlermuster automatisiert identifizieren zu können. Für die Datenfusion werden Methoden aus dem Bereich des Clusterings (bspw. k-Means, Principle Component Analysis) in Betracht gezogen. Für die darauf aufbauende Fehlerdiagnose sind Verfahren der künstlichen Intelligenz mit Werkzeugen des maschinellen Lernens (bspw. Gaussian Process, Support Vector Machines, Neural Networks) vielversprechend. Mithilfe von definierten Use Cases soll die Diagnosegenauigkeit des trainierten Datenanalyse-Frameworks evaluiert werden. Eine auf die Anforderungen zugeschnittene graphische Benutzeroberfläche soll die Diagnoseergebnisse für Systemingenieure und Wartungspersonal geeignet darstellen und entsprechende Handlungsempfehlungen ausgeben.
