Automatischer Wissenstransfer durch ein Assistenzsystem für Fehlerdiagnose und Testmanagement für Qualitätssicherungssysteme in der Fertigung am Beispiel der Automobilproduktion

Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Frage, wie ein gemeinsames Assistenzsystem für Fehlerdiagnose und Testmanagement von Qualitätssicherungs- und Inbetriebnahmesystemen in der diskreten Fertigung realisiert werden kann, um einen automatischen Wissens- und Erfahrungsaustausch zwischen diesen beiden Aufgabengebieten zu ermöglichen. Sowohl bei der Fehlerdiagnose als auch während des Systemtests werden Wissen und Erfahrung über das Qualitätssicherungs- und Inbetriebnahmesystem und seine Vulnerabilitäten gesammelt. Ein Wissens- und Erfahrungsaustausch findet oft nicht statt, weil beide Tätigkeiten zu unterschiedlichen Zeiten und mit unterschiedlichen Zielen durchgeführt werden. Das gemeinsame Assistenzsystem verfolgt das Ziel, sowohl die Fehlerdiagnose als auch das Testmanagement zu unterstützen und dabei das Wissen und die Erfahrung aus dem jeweils anderen Aufgabengebiet automatisch miteinzubeziehen. Zur Realisierung des Assistenzsystems wurden Fehler und Fehlersymptome als zentrale Elemente für beide Aufgabengebiete identifiziert. Auf Basis dieser Fehlersymptome wurden Assistenzfunktionen für beide Aufgabengebiete entworfen. Für die Fehlerdiagnose kommt ein neuartiges Case-based Reasoning Verfahren zum Einsatz, das mit Fehlerfällen, die aus einer Menge an identifizierten Fehlersymptomen bestehen, arbeitet. Für das Testmanagement wird die Provozierbarkeit von Symptomen durch Testfälle als neues Kriterium zur Testfallpriorisierung eingeführt. Anhand von exemplarischen Fehler- und Testfällen eines Qualitätssicherungs- und Inbetriebnahmesystems aus der Automobilindustrie wurde das Assistenzsystem evaluiert. Es konnte gezeigt werden, dass beide Assistenzfunktionen funktionieren und einen Austausch von Wissen und Erfahrung in die jeweils andere Funktion erlauben.