Diagnose von modularen technischen Systemen hoher Variantenvielfalt mit FACTEDIS

Zusammenfassung

Der klassische Weg der Expertensystem-Erstellung ist sehr unwirtschaftlich, wenn die zu diagnostizierenden technischen Systeme in hoher Variantenvielfalt vorliegen. Eine erfolgversprechende Alternative wird vorgestellt und diskutiert: Beim Wissenserwerb werden Wissens-Module erstellt, nämlich ein Wissens-Modul für jeden Typ von realem Modul, das in mindestens einer Variante des technischen Systems auftritt. Das zur Diagnose einer Variante benötigte Wissen wird dann automatisch erzeugt, indem Wissens-Module anhand der aktuellen Konfiguration der Variante zusammengefügt werden. Das Grundkonzept und die Diagnosestrategie von FACTEDIS (Fault tree based Acquisition and Compilation Tool for Embedded Diagnostic Systems) werden beschrieben. Die Anforderungen an die Wissensrepräsentation werden skizziert. Ausgehend von der Anforderung eines effizienten Wissenserwerbs auch bei hoher Variantenvielfalt unter den technischen Modulen wird die Struktur der Wissens-Module dargelegt und skizziert, wie die Wissens-Module automatisch zusammengefügt werden. Die Vorteile des hier beschrieben Ansatzes werden diskutiert. Das Konzept soll bis Ende 1993 prototypisch implementiert sein und dann zunächst im Daimler-Benz-Konzern erprobt werden.