Moderne Fahrzeuge weisen durch ihre Funktionsvielfalt und den Einsatz vernetzter mechatronischer Systeme eine enorme Komplexität auf. Für die Diagnose von Fehlfunktionen werden daher verstärkt Mechanismen der Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, um Diagnoseprozesse zu automatisieren. 'Immobile Roboter' oder kurz 'Immobots' führen die integrierte Diagnose im Fahrzeug durch und Expertensysteme bestimmen den Ablauf der Diagnose in der Werkstatt. Um Gestaltungskriterien für automatisierte Diagnoseabläufe erkennen und beschreiben zu können, ist eine ganzheitlichere Sichtweise erforderlich, die stets von dort aus einzunehmen ist, wo Diagnoseprozesse letztlich ablaufen: In der Kfz-Werkstatt. Es kommt daher darauf an, zu prüfen, an welchen Stellen eines Diagnoseprozesses welcher Ansatz sinnvoll ist und implementiert werden soll. Das Grundprinzip für die Fahrzeugdiagnose mit intelligenten Diagnosesystemen läuft in folgenden Schritten ab: Symptome (Wahrnehmungssymptome, Fehlerspeicherinhalte, errechnete Abweichungen); 2. Klassifikationsstrategie (Einschränkung der Fehlerquellen, Generierung eines oder mehrerer Prüfpläne); 3. Prüfplan oder Testmodul (Prüfung einzelner Komponenten ); 4. Problemlösung (Entscheidungsgenerierung, Defekt benennen oder Abhilfemaßnahme vorschlagen). Der Eingriff der KI in das Handlungssystem kann dabei an mehreren Stellen erfolgen: Beim Schritt von den Fehlersymptomen und der im Fahrzeug vorhandenen On-Board-Diagnoseinformationen auf die Auswahl eines geeigneten Prüfplanes (Klassifikationsstrategie), bei der Festlegung von Prüfreihenfolgen und der Prüfung einzelner Komponenten sowie bei der Entscheidung zur Lösung des Diagnoseproblems. Bei jedem dieser Schritte stellt sich die Frage, welcher Teil des Diagnoseablaufs durch die Technik und welcher durch den Menschen übernommen werden soll. Die vollständige Übernahme aller drei Schritte durch die Technik kennzeichnet die vollständige Automatisierung der Diagnosearbeit, bei der Facharbeiter weder Verantwortung noch Autonomie im Diagnoseprozess besitzen. Auf Grund der wachsenden Probleme bei der Diagnose mit Expertensystemen geht die Entwicklung derzeit in die Richtung der vollständigen Erfassung aller diagnoserelevanter Fahrzeugdaten im laufenden Betrieb (OBD) und automatisierter Auswertung dieser Daten mit Hilfe modellbasierter Diagnose-Wissensbasen. Um die Effizienz in der Diagnosepraxis zu erhöhen, sollten nicht nur Kompetenzen und Informationen im Bereich der Diagnoseentwicklung gebündelt und aufeinander abgestimmt werden. Vielmehr kommt es entscheidend darauf an, die Diagnoseabläufe in den Werkstätten zum Ausgangspunkt für Überlegungen zu notwendiger Diagnoseunterstützung zu machen

    Due to their variety of functions and the application of networked mechatronic systems, modern vehicles show a vast complexity. The trouble shooting for malfunctions therefore increasingly applies mechanisms of artificial intelligence (ai) for the automatisation of diagnostic processes. 'Immobile robots, in short 'Immobots', carry out the integrative diagnosis processes in a vehicle and expert systems determine the diagnostic processes in the workshop. This paper highlights the practical suitability of such mechanisms and compares development approaches and realisations in information and engineering sciences with empirical results on the use and the efficiency of resulting diagnostic processes in workshops.


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    Title :

    "Intelligente" Diagnosesysteme im Serviceeinsatz - Gestaltungskriterien und Grenzen automatisierter Diagnosemechanismen


    Additional title:

    'Intelligent' diagnostic systems in service - design criteria and limits of automated diagnosis mechanismus


    Contributors:


    Publication date :

    2005


    Size :

    16 Seiten, 6 Bilder, 14 Quellen


    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    German





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