Erweiterung des Product Lifecycle Managements durch wissensbasierte Rückführung von Produktnutzungsinformationen in die Produktentwicklung (WiRPro)
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Lebenszyklus eines Produktes wird eine steigende Anzahl von Daten erzeugt, so auch in der Produktnutzungsphase. Diese Daten werden derzeit nur für spezifische Einsatzzwecke wie zur Instandhaltung erstellt, verwendet und anschließend archiviert. Daten, die während der Produktnutzung entstehen, können einen sehr hohen Informationsgehalt beinhalten über ihren eigentlichen Verwendungszweck hinaus, wie z.B. für die Produktverbesserung. Diese Daten werden derzeit nicht systematisch zurückgeführt, da eine Auswertung aufgrund fehlender Methoden und Werkzeuge in der Produktverbesserung nicht möglich ist. Die Zielsetzung von WiRPro („Erweiterung des Product Lifecycle Managements durch wissensbasierie Rückführung von Produktnutzungsinformationen in die Produktentwicklung") ist die Konzeption und Entwicklung eines verteilten Feedback Assistenz Systems (FAS) zur prozessübergreifenden Abbildung, Verwaltung und Verarbeitung von strukturierten Produktnutzungsinformationen (PNI), die automatisch mittels Condition Monitoring Methoden oder bei Servicemaßnahmen an bzw. im Umfeld von Industriegütern gewonnen werden und ohne subjektive Meinung von Menschen sind. Durch den Einsatz des Product Lifecycle Management (PLM) Ansatzes, an das FAS gekoppelt wurde, werden PNI in einem Feedbackfluss zielgerichtet zu einer tiefgreifenden Verbesserung bestehender Produkte zurückgeführt. Das PLM hat dabei zwei Hauptaufgaben, a) der Einsatz der hier hinterlegten Produktstammdaten zur eindeutigen Zuordnung der PNI zu Produkten sowohl in der Entwicklung als auch in der Nutzung des Lifecyles und b) als wohlbekanntes User Interface zur Bereitstellung der Ergebnisse für den Produktentwickler. Das FAS ist auf Basis von Data Warehouse und PLM Technologien umgesetzt worden und in Verbindung mit wissensbasierten aufeinander abgestimmter Methodenkombination. Zu Anfang steht die statistischen Analyse von Kennzahlen zu Zeit (z.B. Mittlere Zeit zw. Ausfällen) und Kosten, die zur Überprüfung der Anforderungen an die bestehenden Produktlösungen und bei nicht Erfüllen zur Auslösung des Produktverbesserungsprozesses führen. Sodann können während der Analysephase der Produktverbesserung mittels einer Diagnose (Bayes'sche Netze) durch die Anwendung von Inferenz Fehlerursachen bzw. Schwachstellen des aktuelle Produktes festgestellt werden. Die eingesetzten wissensbasierten Methoden zur Analyse und Diagnose des bisherigen Maschinenverhaltens werden sodann um Methoden zur Unterstützung der im Produktentwicklungsprozess zutreffenden multikriteriellen Entscheidungen ergänzt. So werden die Verbesserungsalternativen mittels Kriterien aus Zeit, Kosten und Qualität, die anhand der Feedbackdaten berechnet werden, bewertet und evaluiert, sodass das FAS dem Produktentwickler bei der Konzeption der nächsten Produktgeneration assistiert bei der Auswahl der besten Alternative wie bei der Wahl zwischen verschiedenen Komponenten. Zum Abschluss kann durch eine Erweiterung der Diagnose, um Alternativen und deren Eigenschaften (wie Material) der wahrscheinliche erwartete Erfolg einer Alternative abgeleitet werden (Prediction Modul). Ziele des Projekts war es, die Zeit für eine Produktverbesserung zu verkürzen und zudem eine deutliche Verbesserung bestehender Produkte hervorzubringen. Erreicht werden konnte dies durch die Unterstützung und teilweise Automatisierung, vor allem aber die Strukturierung des Informationsrückflusses in die Produktverbesserung. Durch die Bereitstellung notwendiger Informationen im Produktverbesserungsprozess in dem System des Produktentwicklers stehen eben diesem wichtige Informationen zur effizienten Produktverbesserung zur Verfügung. Eine lange Suche nach Schwachstellen und Fehlerursachen entfällt dank des neu entwickelten Ansatzes und der Anwendung neuartiger Methoden. Zwar wird nicht die Suche nach neuen Lösungsansätzen oder -prinzipien unterstützt, sehr wohl aber die Entscheidung für oder gegen eine mögliche Lösungsalternative. Insbesondere der Einsatz des Prediction Moduls versetzt den Produktentwickler erstmals in die Lage, eine Vielzahl unterschiedlichster Eigenschaften und Faktoren zu betrachten, zu einander ins Verhältnis zu setzen und deren Einflüsse zu bewerten. Ohne die eingeführten Module und Methoden wäre dies nicht möglich. Das Projekt hat somit Methoden hervorgebracht, die effizient eine Produktverbesserung unterstützen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Necessity of Using Dynamic Bayesian Networks for Feedback Analysis into Product Development, in IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2010) Istanbul, IEEE Press, ISBN: 978-1-4244-6587-3, 2010
Dienst, S.; Ansari-Ch., F.; Holland, A.; Fathi, M.
- A Conceptual Data Management Model of a Feedback Assistance System to support Product Improvement, in IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2011, Anchorage, Alaska 2011
Dienst, S.; Fathi, M.; Abramovici, M.; Lindner, A.
- Decision support for improving the design of hydraulic systems by leading feedback into product development, ICED 2011, Kopenhagen, 2011
Abramovici, M.; Lindner, A.; Walde, F.; Fathi, M.; Dienst, S.
- Nutzungs-Szenarien eines wissensbasierten Assistenzsystems zur Entscheidungsunterstützung in der Produktverbesserung. In 6th Conference Professional Knowledge Management: From Knowledge to Action, February 21-23, 2011, Innsbruck, Austria, Lecture Notes in Informatics (Editor Ronald Maier), Vol. P-182,Gesellschaft für Informatik, Bonn, Germany, 2011,ISBN 978-3-88579-276-5, pp. 295-304
Fathi, M. Abramovici, M.; Lindner, A.; Dienst, $.; Holland, A.
- Providing product use knowledge for the design of improved product generations, CIRP GA 2011, Budapest, 2011
Abramovici, M.; Lindner, A.
- Using Data Analysis for Discovering Improvement Potentials in Production Process. In 2011 Joint IEEE International Conference on Industrial Electronics (IEEE ICIT), March 14-17, 2011, Aubum, Alabama, USA, IEEE Press, ISBN: 978-1-4244-9065-3, pp. 279-284
Ansari-Ch. F.; Dienst, S.; Uhr, P.; Fathi, M.
- Use Case of providing Decision Support for Product Developers in Product Improvement Processes, In: Proceedings of the 5th International Conference on Integrated Systems Design and Technology (ISDT), 12.-15. Mai 2012, Mallorca, Spain
Abramovici, M.; Lindner, A.; Dienst, S.
