Die Instandsetzung von Produktionsanlagen verlangt von Servicetechnikern fachübergreifendes Detailwissen ab, da sie die störungsverursachenden Komponenten orten, instand setzen und die Anlage anschließend auf ihre erwartungsgemäße Funktion prüfen müssen. Allerdings sind die Möglichkeiten von Servicetechnikern für die Abfrage von störungsrelevantem digitalen Wissen stark eingeschränkt, da viele Kompetenzen im Rahmen der Instandhaltung lediglich in den Köpfen der Mitarbeiter hinterlegt sind, nicht systematisch erfasst werden und daher nicht ad-hoc abrufbar sind. Zusätzlich nimmt der Zugriff auf bisher vorhandenes digitales Wissen viel Arbeitszeit der Instandhaltungsfachleute in Anspruch, da die Ergebnislisten einer Volltextsuche in instandhaltungsunterstützenden Systemen lang sind, eine hohe Anzahl irrelevanter Treffer enthalten und der Servicetechniker jedes Dokument manuell auf seine Relevanz in Bezug auf das aktuelle Fehlerbild inspizieren muss. Wertvolle Erfahrungen von anderen Unternehmen im Zusammenhang mit der Behebung einer Störung stehen dem Servicetechniker in der Regel nicht zur Verfügung.
Die vorliegende Dissertation adressiert diese Problematik und soll einen Forschungsbeitrag hinsichtlich der Verkürzung der vom Instandhaltungspersonal benötigten Zeit zur Informationssuche, Fehlerortung sowie -behebung leisten. Dazu wurden neue Methoden zur Analyse, Bereitstellung sowie Qualitätssicherung von natürlichsprachlichen Instandsetzungsberichten beliebiger Struktur entwickelt. Diese Methoden werden in einer Plattform zur Instandsetzungsassistenz gebündelt, die der IPS²-Anbieter verschiedenen Servicepartnern zur Verfügung stellen kann.
Aktualisiert: 2021-12-20
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