Früherkennung von Anomalien im End-of-Line-Test von Fertiggeräten von ANDREAS STIHL AG & Co. KG

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Frühzeitige Erkennung von Unregelmäßigkeiten

Ziel des Projekts war die Validierung des im Quick Check erstellten Verfahrens zur Fehlerfrüherkennung in der Geräteprüfung unter realen Bedingungen. Das Verfahren wurde auf Seiten des Projektpartners STIHL in dessen Infrastruktur eingebunden. Somit sollte die Funktionsweise unter realen Bedingungen und mittels Live-Daten getestet werden.

Projektablauf

Das Projekt ist die Fortsetzung der im Quick Check untersuchten Fragestellung. Das Verfahren zur Anomalieerkennung verwendet Gauss Prozesse, um die aufgezeichneten Messdaten der von STIHL verwendeten Prüfboxen selbst zu überprüfen.

Im ersten Schritt wurde dazu das Anomalieerkennungsverfahren angepasst, um die aufgezeichneten Messdaten von der STIHL SQL-Datenbank abfragen zu können. Diese wurden im Anschluss für das Training eines initialen Gaussprozess-Modells verwendet. Das trainierte Modell wird im weiteren Verlauf zur Fehlerfrüherkennung in der Geräteprüfung verwendet, wobei durch die Anbindung an die STIHL Datenbank periodisch neue Einträge abgefragt werden.

Im Fall eines erkannten Ausreißers wird eine E-Mail-Benachrichtigung an den festgelegten Techniker gesendet, damit dieser sich darum kümmern kann. Des Weiteren nimmt der Techniker mittels eines GUI-basierten Tools eine Klassifikation des Ausreißers vor, um diesen zu bewerten und die Anzahl möglicher false-positives zu reduzieren.

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