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Prof. Dr.-Ing. Klaus Schreiner / 2001-06-22 Fallbasierte Diagnose.ppt
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Fachhochschule Konstanz
University of Applied Sciences
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Diagnose von komplexen Diagnose von komplexen
Maschinen am Beispiel Maschinen am Beispiel
des Turbo-Diesel-Motors des Turbo-Diesel-Motors
von VWvon VW
Prof. Dr.-Ing. Klaus Schreiner
FH Konstanz • Fachbereich Maschinenbau MK • Brauneggerstraße 55 • 78462 KonstanzFon: 07531-206-307 • Fax: 07531-206-305
E-Mail: [email protected] • Web: www.klaus-schreiner.de
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Fachhochschule Konstanz
University of Applied Sciences
Moderne Maschinen und Anlagen sind teilweise sehr komplex und schwer zu diagnostizieren
Im Servicefall (zustandsorientierte Wartung oder Fehlersuche bei Störungen) wird für die Diagnose ein umfassendes Wissen benötigt
Das Wissen ist oft auf mehrere Personen, die nicht alle verfügbar sind, verteilt
Reiseberichte werden angefertigt, oft aber nicht systematisch ausgewertet und archiviert
DiagnoseDiagnose ProblemstellungProblemstellung
In vielen Industriefirmen ist ein großes Potenzial für In vielen Industriefirmen ist ein großes Potenzial für eine Optimierung der Serviceaktivitäten vorhandeneine Optimierung der Serviceaktivitäten vorhanden
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Wie kann Wie kann man man
Wissen Wissen struktu-struktu-rieren?rieren?
Bewährte Methode bei einfachen Maschinen
Einfache Darstellung
Allgemeine Gesetzmäßigkeiten werden verwendet
if-then-Abfragen
Gute Erklärungsfähigkeit, Argumentationskette
Regelbasierte Diagnose (Fehlerbaum)Regelbasierte Diagnose (Fehlerbaum)
FMEA als Grundlage
Sehr umfangreich bei komplexen Zusammenhängen
Schwierig zu warten (Es besteht die Gefahr, dass unbeabsichtigt Widersprüche eingebaut werden)
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Wie kann Wie kann man man
Wissen Wissen struktu-struktu-rieren?rieren?
Umfassende Beschreibung der Maschine durch ein physikalisches Modell
Vergleich der aktuellen Messwerte und Beobachtungen mit den berechneten Werten: Rückschluss auf den Maschinenzustand
Modellbasierte Diagnose (Simulation)Modellbasierte Diagnose (Simulation)
Man muss alles verstehen
Modelle für komplexe Maschinen werden sehr kompliziert
Hohe Anforderungen an die Com-puter-Hardware (Rechenleistung)
Problem bei unvollständigem Wissen
Viele Produkte funktionieren, obwohl man sie nicht simulieren kann
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Wie denkt Wie denkt ein ein
Mensch?Mensch?
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Wie denkt Wie denkt ein ein
Mensch?Mensch? Gab es schon einmal einen ähnlichen (relevanten) Fall?
Wie wurde damals das Problem gelöst?
Denken in FällenDenken in Fällen
Wissen wird nicht regelbasiert, sondern fallbasiert gespeichert
Die Methode ist sehr intuitiv
Die Methode ist lernfähig
Es werden keine allgemeinen Gesetzmäßigkeiten, sondern die Ähnlichkeit von Fällen verwendet
Beispiel: Rechtsprechung, Medizin
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Fallbasierte Fallbasierte Diagnose Diagnose
(Case (Case Based Based
Reasoning Reasoning CBR)CBR)
Fälle (Problem- bzw. Situationsbeschreibungen) werden durch Attribute (Kriterien) und deren Werte (Eigenschaften) beschrieben
Vergleich der Wertekonstellation des aktuellen Falles mit ähnlichen Fällen
Ähnlichste Fälle und deren Lösungen dienen als Grundlage für den aktuellen Fall
Der Begriff „Ähnlichkeit“ muss für unterschied-liche Eingaben unterschiedlich definiert werden (numerische Werte, Auswahlliste für symbolische Werte, frei eingebbarer Text, ...)
Ähnliche Probleme Ähnliche Probleme haben ähnliche Lösungenhaben ähnliche Lösungen
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Der CBR-Der CBR-ZyklusZyklus
neuer Fall
neuer Fall
ähnlicher Fall
Lösungs-vorschlag
Problem-Lösung
neuer Re-ferenzfall
Fallbasis
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Der CBR-Der CBR-ZyklusZyklus
neuer Fall
neuer Fall
ähnlicher Fall
Lösungs-vorschlag
Problem-Lösung
neuer Re-ferenzfall
Fallbasis
retrieve
reuse
revise
retain
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Vor- und Vor- und Nachteile Nachteile von CBRvon CBR
Learning by doingLearning by doing
CBR „denkt“ wie ein Mensch
Die Fallbasis ist eine Datenbank, die intelligent durchsucht wird
Die Fallbasis (Wissensbasis) ist problemlos erweiterbar
CBR kann auch mit unvollständigen Fallbeschreibungen Ergebnisse liefern (Man muss nicht jede Frage eines Fehlerbaums beantworten)
Zusammenhänge, die zunächst nicht logisch sind, können aufgedeckt werden (Data-Mining)
CBR enthält keine interne Logik
Regeln, die bekannt sind, können (von einfacher CBR-Software) nicht berücksichtigt werden
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CBR-CBR-SoftwareSoftware
Datenbanken für umfangreiches WissenDatenbanken für umfangreiches Wissen
CBR-Software: Mehrere Softwareprodukte
Grundlage: Datenbank (MS-Access oder MS-Excel)
Intelligente Datenbankabfragen
Kaidara Advisor (Acknosoft Javakate) ist weltweit führend im Bereich der technischen Diagnose (Anwender: DaimlerChrysler, British Airways, Aérospatiale, Hewlett Packard, ...)
Alternative Einsatzgebiete: Medizin, Kundenberatung, Produktauswahl
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CBR-CBR-SoftwareSoftware
Kaidara AdvisorKaidara Advisor
Entwicklungsoberfläche und Anwendungsoberfläche
Kann auch Fehlerbäume generieren
Gewichtung vorgebbar
Similiarities (Ähnlichkeiten) sind möglich
Relationships (Querverweise) sind möglich
Mehrsprachigkeit
Hyperlinks (Bilder, Dokumentation) sind möglich
Oberfläche als JSP (eigener Server, Web-geeignet)
Oberfläche mit CSS-Files frei definierbar
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Beispiel:Beispiel:TDI-Motor TDI-Motor
des VW des VW GolfGolf
VorgehensweiseVorgehensweise
Attribute zur Beschreibung von Fällen festlegen
Werte hierfür festlegen
Datenmodell (Domain Model) erstellen
Fälle bilden und in Datenbank aufnehmen
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Beispiel:Beispiel:TDI-Motor TDI-Motor
des VW des VW GolfGolf
Domain ModelDomain Model
Symptome Startverhalten Laufverhalten Einspritzanlage Abgasanlage Turbolader Kühlsystem Ölkreislauf Elektrische Anlage Fehlerkennzahl
Infos Kilometerstand Motortemperatur Außentemperatur Wann tritt das Problem auf Wie oft tritt das Problem auf
Motorinfos Fertigungsjahr Motorkennbuchstabe
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Beispiel:Beispiel:TDI-Motor TDI-Motor
des VW des VW GolfGolf
Domain ModelDomain Model
Symptome Startverhalten Laufverhalten Einspritzanlage Abgasanlage Turbolader Kühlsystem Ölkreislauf Elektrische Anlage Fehlerkennzahl
Infos Kilometerstand Motortemperatur Außentemperatur Wann tritt das Problem auf Wie oft tritt das Problem auf
Motorinfos Fertigungsjahr Motorkennbuchstabe
• Motor dreht nicht• Motor dreht, zündet aber nicht• Motor springt kurz an und geht
wieder aus• Motor springt schlecht an• Blaurauch beim Start• Schwarzrauch beim Start
• Motor dreht nicht• Motor dreht, zündet aber nicht• Motor springt kurz an und geht
wieder aus• Motor springt schlecht an• Blaurauch beim Start• Schwarzrauch beim Start
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Beispiel:Beispiel:TDI-Motor TDI-Motor
des VW des VW GolfGolf
Domain ModelDomain Model
Symptome Startverhalten Laufverhalten Einspritzanlage Abgasanlage Turbolader Kühlsystem Ölkreislauf Elektrische Anlage Fehlerkennzahl
Infos Kilometerstand Motortemperatur Außentemperatur Wann tritt das Problem auf Wie oft tritt das Problem auf
Motorinfos Fertigungsjahr Motorkennbuchstabe
• im Stand• während der Fahrt• im Leerlauf• im Warmlauf• im unteren Drehzahlbereich• im gesamten Drehzahlbereich
• im Stand• während der Fahrt• im Leerlauf• im Warmlauf• im unteren Drehzahlbereich• im gesamten Drehzahlbereich
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Beispiel:Beispiel:TDI-Motor TDI-Motor
des VW des VW GolfGolf
FallbasisFallbasis
531 Fälle
Aktuelle Fälle fehlen (Werkstatt führt keine Statistik)
Reparaturanleitungen
Fehlertabelle des V.A.G.-Reparaturleitfadens
Einbindung von Dokumentationen über Hyperlinks
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Zusammen-Zusammen-fassungfassung
ZusammenfassungZusammenfassung
CBR mit dem Programm Kaidara Advisor ist eine geeignete Methode, um komplexe technische Produkte zu diagnostizieren (nicht nur Motoren)
CBR ist lernfähig, indem neues Service-Wissen (z.B. Reiseberichte) in Form von Fällen abgefasst und von Experten bewertet wird
Die FH Konstanz hat Interesse daran, Projekte in Zusammenarbeit mit Industriefirmen durchzuführen
Das Diagnoseprogramm kann im Labor für Verbrennungsmotoren getestet werden
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Literatur-Literatur-verzeichnisverzeichnis
Literaturverzeichnis zu CBRLiteraturverzeichnis zu CBR
Heß, Heiko: Fallbasierte Diagnose am Beispiel des 1,9-l-TDI-PD-Motors von VWDiplomarbeit FH Konstanz 2001
Lenz, Mario et al.:
Case-Based Reasoning TechnologySpringer-Verlag 1998
Bergmann, Ralph et al.:
Developing Industrial Case-Based Reasoning ApplicationsSpringer-Verlag 1998
Beierle, Christoph; Kern-Isberner, Gabriele:
Methoden wissensbasierter SystemeVieweg-Verlag 2000
Görz, Günther et al.:
Handbuch der künstlichen IntelligenzOldenbourg-Verlag 2000
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