Abstract
Moderne Algorithmen, basierend auf neuronalen Netzwerken (Künstlicher Intelligenz), lassen den Traum von Predictive Maintenance immer mehr zur Wirklichkeit werden. Ein grosser Nachteil dieser Ansätze sind die für den Menschen nicht nachvollziehbaren Ergebnisse. Das Netzwerk, verborgen als grosse magische Blackbox, spuckt eine Vorhersage aus, aber die Plausibilität und Zuverlässigkeit kann nicht abgeschätzt werden. In sicherheitskritischen Bereichen kann dies zu katastrophalen
Konsequenzen führen. Ob in der chemischen Produktion, im ATEX-Abfüllbereich oder in Mühlen: bei falscher Interpretation
der Algorithmen droht ein Berstscheiben-Durchbruch oder gar ein Brand. In diesem Artikel zeigen wir Möglichkeiten für eine
automatische Unsicherheitsabschätzung und beschreiben praktische Anwendungen.
Publication Reference
fmpro service 6 2022
Year
2022-12-09
