Die effiziente Fehleranalyse von Maschinen und Systemen ist eine entscheidende Aufgabe in sicherheitskritischen Bereichen wie der Luftfahrt oder Medizintechnik. Um menschliche und technische Fehler retrospektiv zu unterscheiden und präventive Maßnahmen zu entwickeln, ist die detaillierte Erfassung von Nutzungsdaten in Log-Daten („Logs“) unerlässlich. Wie so häufig, ist es jedoch mit der Erfassung der Daten nicht getan, sondern eine Analyse muss hierauf erfolgen. (Effiziente Fehleranalyse, Log-Daten, Tableau)
Das vorgestellte Projekt befasst sich mit einem Medizintechnikunternehmen, dessen Maschinen global im Einsatz sind. Die Behandlungen mit diesen Maschinen funktionieren größtenteils autonom, erfordern jedoch menschliche Interaktionen zu Beginn der Behandlung, bei unvorhergesehenen Vorkommnissen (bspw. Abbruch) und der Wartung. Solche Interaktionen und Verschleiß der Technik können die Behandlungsqualität und die Maschinenzuverlässigkeit negativ beeinträchtigen.
Die herkömmliche Analyse der umfangreichen Logs war zeitaufwendig und ineffizient. Zur Effizienzsteigerung und um diesen Prozess zu optimieren, wurde folgendes Konzept entwickelt und implementiert:
- Zentrale Aufbereitung der Logs und Speicherung in einer relationalen Datenbank.
- Erstellung von Fehleranalyse-Dashboards, die eine effiziente Auswertung der Daten ermöglichen.
Die Ziele dieses Ansatzes waren:
- Ermöglichung einer schnellen und gemeinsamen Log-Analyse durch verschiedene Personen ohne lange Wartezeiten.
- Verbesserte Speicherung und Abfrage großer Datenmengen durch die Datenbank im Vergleich zu lokalen Anwendungen.
- Schaffung einer zentralisierten „Bibliothek“ von aufbereiteten Logs für zukünftige Analysen.
- Optimierung der Dashboards zur deutlichen Visualisierung und schnellen Identifikation gängiger Fehlermuster.
Dashboards:
Das Projekt umfasste eine Vielzahl von Dashboards, die spezifische Aspekte der Maschinen und Logs analysierten. Einige Dashboards fokussierten sich auf einzelne Behandlungen, andere auf Gruppen von Behandlungen, um systematische Fehler zu erkennen.
Initiale Ansicht des Dashboard
Mit aktivem Zoom auf auffällige Messwerte und zugehörige Errors
Ein Beispiel
Als Beispiel für ein Dashboard wird angenommen, dass eine Maschine drei Sensoren besitzt, deren Daten in Logs festgehalten werden, sowie ein Display, das Informations-, Warnungs- und Fehlermeldungen aufzeichnet. Das Dashboard ermöglicht eine detaillierte Untersuchung der Zeiträume vor und nach auffälligen Meldungen oder Messwerten. Spielen Sie gerne einmal mit dem untenstehenden Dashboard!
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Kategorien: Effiziente Fehleranalyse, Log-Daten, Tableau
