Datenmanagement im Flugzeugtest verbessern

In der Luft- und Raumfahrtindustrie stellen Unternehmen komplexe Produkte wie Satelliten her, die umfassende Dokumentation und Tests erfordern. Diese Produkte gibt's oft nur in begrenzten Mengen, aber sie werden während ihrer Erstellung genau unter die Lupe genommen. Eine grosse Herausforderung liegt darin, wie Daten aufgezeichnet und gespeichert werden. Die Dokumente, die die Testergebnisse beschreiben, können unorganisiert und inkonsistent sein, was es schwer macht, sie zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Dieser Artikel bespricht einen neuen Ansatz zur Verbesserung des Datenmanagements bei Tests von elektronischen Platinen, die in Satelliten verwendet werden. Der Fokus liegt darauf, wie man Daten aus verschiedenen Testberichten besser extrahieren und validieren kann, indem moderne Technologien zum Einsatz kommen.

#Die Herausforderung

Der Bereich Luft- und Raumfahrt ist durch hohe Komplexität und niedrige Produktionsmengen gekennzeichnet. Unternehmen wie Thales Alenia Space dokumentieren jeden Schritt im Produktentwicklungsprozess sorgfältig. Allerdings sind die Daten oft über verschiedene Quellen verstreut, was die Analyse erschwert.

Jede elektronische Platine, die in einem Satelliten verwendet wird, wird rigoros getestet, um sicherzustellen, dass sie den Qualitätsstandards entspricht. Diese Platinen müssen zuverlässig sein, da die Bedingungen bei Weltraummissionen hart sind. Wenn es einen Produktionsfehler gibt, könnte das zu einem Missionserfolg führen, was erhebliche finanzielle und ressourcenmässige Verluste zur Folge hätte.

Die Testverfahren erzeugen eine Menge Daten, aber diese Daten sind oft fragmentiert und unstrukturiert. Ingenieure füllen Testberichte in unterschiedlichen Dateiformaten aus, hauptsächlich .docx und .pdf. Dieser manuelle Ansatz zur Erstellung von Berichten führt zu Inkonsistenzen und Fehlern, was die Datenanalyse erschwert.

#Vorgeschlagene Methode

Um diese Herausforderungen zu meistern, kombiniert eine neue Methode Wissensgraphen und Sprachmodelle. Wissensgraphen sind eine Möglichkeit, Informationen zu organisieren und in Beziehung zueinander zu setzen, während Sprachmodelle grosse Mengen an Text verarbeiten und sinnvoll interpretieren können.

#Wissensgraphen

Wissensgraphen helfen dabei, Daten so zu organisieren, dass sie einfacher zugänglich und analysierbar sind. Sie können verschiedene Informationsstücke miteinander verknüpfen und Beziehungen zwischen ihnen aufzeigen. Durch die Erstellung eines Wissensgraphen, der Metadaten aus Testberichten enthält, wird das Management der grossen Datenmengen, die bei Tests in der Luft- und Raumfahrt entstehen, einfacher.

#Sprachmodelle

Sprachmodelle sind in der Lage, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Sie können Texte analysieren, um Muster zu finden und Fehler zu erkennen. Durch die Anwendung von Sprachmodellen zur Validierung von Testdaten wird es möglich, automatisiert zu überprüfen, ob die Testergebnisse innerhalb der akzeptablen Grenzen liegen.

#So funktioniert's

Die Methodik umfasst mehrere Schritte:

1. Datenextraktion: Informationen aus Testberichten werden extrahiert und in ein strukturiertes Format organisiert. Dazu gehören Details wie Testtypen und Ergebnisse.

2. Validierungsprozess: Ein Sprachmodell überprüft, ob die Testergebnisse innerhalb der akzeptablen Bereiche liegen. Wenn ein Ergebnis ausserhalb der standardmässigen Grenzen liegt, markiert das Modell es zur weiteren Überprüfung.

3. Datenzugang: Die validierten Daten werden so gespeichert, dass sie für zukünftige Analysen leicht zugänglich sind. Das geschieht über einen virtuellen Wissensgraphen, der die Daten in ein kohärentes Modell integriert.

#Fallstudie: Tests von elektronischen Platinen

Die Methodik wurde an elektronischen Platinen getestet, die in Satelliten verwendet werden. Diese Platinen durchlaufen einen gründlichen Testprozess, der verschiedene Parameter wie Spannung und Widerstand misst. Jeder Test muss bestimmte Standards erfüllen, die von regulierenden Stellen festgelegt werden.

#Berichtsstruktur

Die Testberichte werden von Ingenieuren ausgefüllt, unterscheiden sich aber stark im Format. Einige Berichte benennen Abschnitte anders oder verwenden verschiedene Masseinheiten, was zu Inkonsistenzen führt. Zum Beispiel könnten Spannungsbereiche in einem Bericht als "[3.198, 3.532] V" und in einem anderen als "1.1M - 1.9M" angegeben werden.

Diese Variation macht es schwierig, automatisierte Systeme die Berichte genau verarbeiten zu lassen. Das manuelle Überprüfen auf Fehler ist zeitaufwendig und fehleranfällig.

#Vorteile des neuen Ansatzes

Durch die Implementierung der hybriden Methode von Wissensgraphen und Sprachmodellen ergeben sich eine Reihe von Vorteilen:

• Effizienz: Die Automatisierung von Datenextraktion und Validierung reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand im Dokumentationsprozess.

• Genauigkeit: Die Kombination aus strukturiertem Speicher und automatisierten Prüfungen hilft, menschliche Fehler in der Testberichterstattung zu minimieren.

• Einblicke: Eine bessere Datenorganisation ermöglicht eine effektivere Analyse und ein besseres Verständnis von Trends im Zeitverlauf, was bei der Entscheidungsfindung in der Produktion hilft.

#Implementierungsdetails

Das System wurde mit mehreren technologischen Werkzeugen aufgebaut:

• Datenpipeline: Ein Orchestrierungstool wurde verwendet, um den Prozess der Datenextraktion und -validierung zu steuern.

• Wissensgraph-Speicherung: Eine spezialisierte Datenbank speicherte die verknüpften Daten und ermöglichte flexible Abfragen.

• Integration des Sprachmodells: Das Sprachmodell wurde integriert, um das Verständnis natürlicher Sprache für die Compliance-Prüfung zu handhaben.

#Benchmarking-Performance

Die Leistung der Sprachmodelle wurde bei verschiedenen Tests getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass einige Modelle in Bezug auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit besser abschnitten als andere. Die besten Modelle waren besonders gut darin, Inkonsistenzen in den Testergebnissen zu erkennen.

#Ergebnisse

Die Benchmarking-Studie ergab, dass die fortschrittlichsten Sprachmodelle den Validierungsprozess mit beeindruckender Genauigkeit automatisieren konnten. Das deutet auf ein grosses Potenzial dieser Modelle hin, um in datenintensiven Branchen wie der Luft- und Raumfahrt zu helfen.

#Herausforderungen

Obwohl der vorgeschlagene Ansatz vielversprechend ist, gab es mehrere Herausforderungen. Es gibt Probleme mit den unterschiedlichen Formaten der Berichte, die eine kontinuierliche Anpassung und Verbesserung des Systems erfordern. Ausserdem stellt die Gewährleistung der Vertraulichkeit bei der Nutzung von Sprachmodellen eine weitere Hürde dar.

#Lehren

1. Starkes Ontologierahmenwerk: Eine gut strukturierte Ontologie ist entscheidend für effektive Datenzuordnung und -abfrage.

2. Kollaborative Bemühungen: Die Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Ingenieuren hilft, die Modelle zu verfeinern und sicherzustellen, dass sie den praktischen Bedürfnissen entsprechen.

3. Kontinuierliche Verbesserung: Sprachmodelle und Datenstrukturen müssen regelmässig aktualisiert werden, um mit Änderungen in Testprotokollen und Berichtsvorgaben Schritt zu halten.

#Zukünftige Arbeiten

Es gibt Pläne, die Methodik weiter auszubauen, um andere Arten von Tests einzubeziehen und möglicherweise die Nutzung über verschiedene Produktlinien hinweg auszudehnen. Es wird auch geforscht, ob die Sprachmodelle bei Aufgaben wie der automatischen Erstellung von Berichten und der Interpretation von Daten aus natürlichen Sprachabfragen helfen können.

#Fazit

Die Integration von Wissensgraphen und Sprachmodellen bietet eine kraftvolle Lösung für das Management von Testdaten in der Luft- und Raumfahrtindustrie. Sie vereinfacht den Prozess der Datenextraktion und -validierung, erleichtert den Zugang zu benötigten Informationen und verbessert letztendlich die Effizienz und Genauigkeit des Testmanagements.

Durch den Einsatz dieser fortschrittlichen Technologien können Unternehmen in der Luft- und Raumfahrt ihre Arbeitsabläufe optimieren, Fehler reduzieren und bessere Einblicke in ihre Produktionsprozesse gewinnen – was zu erheblichen Kosteneinsparungen und besserer Gesamtqualität ihrer Produkte führt.

Da sich diese Technologien weiterentwickeln, haben sie das Potenzial, die Art und Weise, wie Daten in verschiedenen Branchen über die Luft- und Raumfahrt hinaus verarbeitet werden, zu revolutionieren und intelligentere sowie effizientere Praktiken im Datenmanagement zu fördern.