PRADA: Prognosefähigkeit Für Großgeräte.pdf

Die PRADA-Studie hat einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zur hoch-automatisierten Prognoseerstellung im Rahmen des Teilprojekts Steuerung Nutzung erreicht. Das Ergebnis ist der PRADA Web-Service, der zwei Software-Demonstratoren für die simulationsgestützte Prognosefähigkeit von Kampfhubschraubern TIGER und GTK BOXER auf einer modernen Software-Plattform vereint und den Analyseprozess von den Rohdaten bis zur Parametrisierung der Simulation automatisiert. Durch die Operationalisierung von Methoden aus dem Bereich "Predictive Analytics" soll militärischen Entscheidungsträgern eine datengetriebene Perspektive geboten werden, die schnellere und besser informierte Entscheidungen sowie den zielgerichteten Einsatz von Ressourcen ermöglicht.

Der PRADA Web-Service besitzt eine modulare Softwarearchitektur, die nicht nur die einfache Integration weiterer Waffensysteme ermöglicht, sondern auch die Basis für einen potentiellen Betrieb in einer zukünftigen BwCloud-Umgebung schafft. Die wesentliche Leistung der PRADA-Studie ist die Lösung des Hauptproblems der simulationsgestützten Prognosefähigkeit, nämlich die Bereitstellung der umfangreichen Eingangsparameter für die Simulationsmodelle. Dazu wurde eine hoch-automatisierte Fähigkeit zur strukturierten Verarbeitung von Nutzungsdaten und deren Aufarbeitung zur Erzeugung von Prognosen entwickelt und implementiert, der Data-Load-Service (DLS).

Der Data-Load-Service basiert auf einem Data Warehouse für Daten aus der Nutzung sowie der Instandhaltungs- und Logistikprozesse der Waffen- und ERP-Systeme der Bundeswehr und der HIL GmbH. Die Aufbereitung der Rohdaten innerhalb des Data Warehouse erfolgt basierend auf Algorithmen komplett automatisiert. Die Kombination und Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen in einer zentralen Plattform ermöglicht es, bisher ungenutztes Potential in den Daten auszuschöpfen und eine höhere Datenqualität durch Ableitung und Nutzung von Qualitätskriterien zu gewährleisten. Der Data-Load-Service prüft beim Hochladen neuer Daten standardisierte Qualitätskriterien, um beispielsweise fehlerhafte Logbücher sowie nicht plausible Meldungsdaten herauszufiltern und Lücken in den Daten durch Interpolation von Betriebswerten zu schließen.

Der Nutzungsprofilservice ist der Schlüssel zur hoch-automatisierten, datengetriebenen Entscheidungsunterstützung und versorgt die Simulation mit den Eingabeparametern aus der Datenanalyse. Dazu gehören u.a. die Anfangsbedingungen zum beabsichtigten Startzeitpunkt der Simulation, Metriken zur Beschreibung des Ausfallverhaltens der Großgeräte und deren Hauptbaugruppen sowie die Look-Up-Table-Faktoren, welche das nutzungsabhängige Ausfallverhalten in der Simulation bestimmen. Ausgelöst durch den Upload neuer Rohdaten über den Data-Load-Service werden aus den Störmeldungen automatisiert Time-Between-Failure (TBF)-Daten berechnet, aus denen die MTBF-Werte für die Hauptbaugruppen abgeleitet werden. Der PRADA Web-Service produziert zusätzlich Ausgabedaten entlang des Kennzahlensystems StrgNu und unterstützt somit den Zielsetzungs- und Zielnachhaltungsprozess.