Automatisches Identifikationsverfahren und automatenbasierte Repräsentation von Meldungsfluten bei Produktionsautomatisierungssystemen mit verschiedenen Prozessmerkmalen
Jens Folmer
In industriellen Produktionsanlagen entstehen Meldungsfluten durch funktionale
Zusammenhänge von Störungen und führen zu einer Vielzahl unüberschaubarer
Meldungen. Diese Meldungsfluten überfordern den Operator bei der Bewertung
von Störfällen und können zum Stillstand der Maschine / Anlage führen
oder zu gefährlichen Situationen für den Menschen.
Zur Identifikation von Meldungsfluten werden in dieser Arbeit erstmalig Methoden
zur Mustererkennung aus der Informatik adaptiert, um Meldungsfluten zu
identifizieren. Durch einen patentierten Algorithmus werden häufige Meldungsfluten
identifiziert und durch die erforschten Suchstrategien werden Meldungsfluten
definierten Fehlerkategorien zugeordnet. Die Fehlerkategorien spiegeln die
häufigsten charakteristischen Fehlerursachen wider – so werden bspw. Designfehler
im Meldesystem identifizierbar. Für die Anwendbarkeit des Lösungskonzepts
wurde ein Softwareprototyp implementiert und anhand von mehreren verschiedenen
industriellen Meldungsarchiven verschiedener Produktionsanlagen
erprobt. Die erzeugten Ergebnisse wurden gemeinsam durch Prozessexperten
(Operator und Anlagenbetreiber) evaluiert. Im Rahmen von INDUSTRIE 4.0 und
BIG DATA kann das in dieser Arbeit vorgestellte Lösungskonzept zukünftig Bestandteil
einer Cloud Analyseplattform eines Prozessleitsystemherstellers sein,
um durch kontinuierliche Analyse eingehender Meldungen das Meldesystem von
Prozessleitsystemanwendern zu verbessern.
