(Darmstadt) Eine Schraube hat sich gelockert, das Rad des fahrerlosen Transportfahrzeugs löst sich. Die Weiterfahrt verzögert sich, nachfolgende Prozesse stagnieren. Ein realistisches Szenario, von dem sich kein Anwender gerne überraschen lassen möchte. In einem gemeinsamen Projekt mit dem Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF haben Forschende des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD daher eine Technologie geschaffen, welche die bisherige Form der probabilistischen, also wahrscheinlichkeitsbasierten, FMEA auf Basis von Bayes’schen Netzwerken weiterentwickelt. Mittels anwendungsgerechter Visualisierung steigern die Forschenden die Nutzerfreundlichkeit und überführen so das methodische Konzept der probabilistischen FMEA in die praktische Anwendung.

Neben dem ursprünglichen Einsatzbereich der Intralogistik lässt sich die Software auch in allen anderen Bereichen der Produktentwicklung nutzen, in denen die Zuverlässigkeits- und Sicherheitsbewertung in technischen Systemen relevant ist – beispielsweise in der Automotive-Branche.

»Mit unserer Lösung vereinen wir verschiedene Tools und vereinfachen die Modellierung sowie Bewertung von Gefährdungspotenzialen«, erklärt Lena Cibulski, Projektleiterin für das Fraunhofer IGD. Sie minimiere sowohl den Bedarf an Expertise bezüglich FMEA und Zuverlässigkeitstheorie als auch Softwarebedienung. »Zusätzlich unterstützt unser Werkzeug in der Systematik, beispielsweise durch Hinweise auf bisher unspezifizierte (bedingte) Wahrscheinlichkeiten.«

Weiterhin ermöglicht die Technologie den Schritt von der qualitativen hin zur quantitativen Risikobewertung. »Erstere beruht mehr auf Beobachtungen und ist deskriptiv angelegt. Die Fraunhofer-Auswertung hingegen erfolgt datenbasiert und konkretisiert die Risiken, deren Wahrscheinlichkeiten sowie Folgen«, sagt Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer, Leiter der Abteilung Informationsvisualisierung und Visual Analytics. Insbesondere in sicherheitsrelevanten Branchen wie der Luftfahrtindustrie sei das wichtig.

Welche Fehler führen am häufigsten zu Ausfällen oder kritischen Situationen? Welche sind die maßgeblichen Stellschrauben zur Risikominderung? Bringt ein weiterer Sensor als Diagnosemöglichkeit den gewünschten Erfolg oder führen falschpositive Fehlermeldungen zu vermeidbaren Ausfallzeiten? Die Software unterstützt dabei, im Konflikt zwischen Sicherheitsanforderungen und Störungsfreiheit abzuwägen und minimiert so Kosten.

In einem Folgeprojekt mit dem Fraunhofer LBF stellen Cibulski und Kohlhammer eine noch engere Anbindung an die Praxis her. Die Modellierung soll sich dann nicht mehr lediglich auf Eingaben des Ingenieurs oder der Ingenieurin beziehen, sondern auch Live-Daten auswerten und so die Zustandsüberwachung im Betrieb intensivieren.  »Unser Anspruch ist es, die Forschung möglichst nah an den Bedürfnissen der Unternehmen auszurichten. Daher sind wir auf der Suche nach Industriepartnern, um die Technologie in deren Prozesse zu integrieren«, erläutert Cibulski die kommenden Schritte.

Auf der HANNOVER MESSE vom 17. bis 21. April 2023 stellt das Forscherteam die Software proSVIFT vor. Sie ist das Ergebnis eines Projekts in Kooperation mit dem Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF, das u.a. über die AiF Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen »Otto von Guericke« e.V. vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert wird.