{"id":820,"date":"2019-04-29T09:24:00","date_gmt":"2019-04-29T09:24:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wallisemi.com\/?post_type=application&p=820"},"modified":"2025-08-19T09:25:08","modified_gmt":"2025-08-19T09:25:08","slug":"pradiktive-fehler-und-gesundheitsmanagementlosung","status":"publish","type":"application","link":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/application\/predictive-fault-and-health-management-solution\/","title":{"rendered":"Predictive Fault and Health Management L\u00f6sung"},"content":{"rendered":"

Mit der Entwicklung der Luft- und Raumfahrt, des Schienenverkehrs und komplexer Gro\u00dfger\u00e4te sind Zuverl\u00e4ssigkeit, Sicherheit und Lebenszyklusmanagement von Ger\u00e4ten immer wichtiger geworden. Die Website Predictive Fault and Health Management L\u00f6sung (PHM)<\/strong> wurde entwickelt, um Herstellern und Betreibern ein vernetztes, intelligentes System f\u00fcr die \u00dcberwachung des Anlagenstatus und das Gesundheitsmanagement zu bieten. Das System deckt den gesamten Lebenszyklus von Anlagen ab und unterst\u00fctzt die Konstruktion, die Testanalyse, das Betriebsmanagement und die Gew\u00e4hrleistung der Instandhaltung. Gleichzeitig werden intelligente Algorithmen eingesetzt, um potenzielle Fehler im Voraus zu erkennen, die Instandhaltungskosten zu senken und die Systemzuverl\u00e4ssigkeit und Betriebssicherheit zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n

Das System integriert Echtzeit-Datenerfassung, Hardware-in-the-Loop-Simulation, digitale Simulation und Offline-Datenanalyse, um eine umfassende \u00dcberwachung des Anlagenstatus zu erm\u00f6glichen. Auf der Grundlage einer Big-Data-Speicher- und Rechenplattform mit intelligenter Analytik f\u00fchrt das System Fehlerprognosen, Zustandsbewertungen, Trendanalysen und Entscheidungshilfen durch und liefert pr\u00e4zise Warnungen und Wartungsempfehlungen. Die umfassende Lifecycle-Management-Funktionalit\u00e4t erfasst und analysiert die Leistung jeder Komponente oder jedes Teilsystems w\u00e4hrend der Entwicklung, der Pr\u00fcfung und des Betriebs und erm\u00f6glicht so eine durchg\u00e4ngige Datenverfolgung von der Designvalidierung bis zur Stilllegung.<\/p>\n\n\n\n

Bei der Fehlervorhersage wird der Status von Schl\u00fcsselkomponenten oder -systemen anhand von Echtzeit- und historischen Daten analysiert, die mittlere Betriebsdauer zwischen zwei Ausf\u00e4llen (MTBF) gesch\u00e4tzt, das Risikoniveau bewertet und potenzielle Fehler proaktiv vorhergesagt. Das Zustandsmanagement nutzt Vorhersageergebnisse, verf\u00fcgbare Ressourcen und Betriebsanforderungen, um fundierte Wartungsentscheidungen zu treffen, Betriebsstrategien zu optimieren und die Ressourcennutzung zu maximieren. Das System unterst\u00fctzt eine Vielzahl von Signalschnittstellen, darunter ARINC429, MIL-1553B, ARINC664, ARINC825, CAN, serielle Schnittstellen, analoge, digitale, PWM-, RTD- und SD\/DS-Schnittstellen, wodurch eine umfassende Abdeckung verschiedener Ger\u00e4te gew\u00e4hrleistet wird.<\/p>\n\n\n\n

Technisch gesehen verwendet das System eine B\/S-Architektur f\u00fcr den Fernzugriff, die Datenanzeige und die Analyse \u00fcber Webbrowser. Es bietet ein komplettes Engineering-Management, Datenstimulierung, \u00dcberwachung und Nachbearbeitungswerkzeuge sowie Benutzerverwaltung, Berechtigungen und Genehmigungsworkflows. Das System bietet au\u00dferdem verteilte Echtzeit-Datenerfassung, Hardware-in-the-Loop-Simulation, allgemeine automatisierte Tests, Hardware-Ressourcenmanagement und Remote-Datenspeicherung. F\u00fcr die Modellierung und Analyse unterst\u00fctzt es Matlab\/Simulink, AMESim, MapleSim und andere Tools mit eingebetteten Standard-Fehlervorhersage- und Diagnose-Modellbibliotheken sowie anpassbaren Modellerweiterungen.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzt die L\u00f6sung die automatische Verdrahtung, die Stromverteilung, die Verwaltung der Testkonfiguration und die Zeitsynchronisation, um die Datenkonsistenz zwischen den einzelnen Knoten zu gew\u00e4hrleisten. Die integrierte 3D-Visualisierung und die virtuelle Instrumentierung erm\u00f6glichen es den Ingenieuren, den Betrieb und den Gesundheitszustand der Ger\u00e4te intuitiv zu \u00fcberwachen, was eine zuverl\u00e4ssige Unterst\u00fctzung bei der Entscheidungsfindung und Fehlerdiagnose bietet.<\/p>\n\n\n\n

Diese L\u00f6sung ist in gro\u00dfem Umfang f\u00fcr Flugzeuge, Schiffe, Schienenfahrzeuge und andere komplexe Gro\u00dfger\u00e4te einsetzbar und unterst\u00fctzt die Vorhersage von Komponenten- und Systemfehlern, die Zustandsbewertung und das Lebenszyklusmanagement. Sie erh\u00f6ht die Sicherheit, Zuverl\u00e4ssigkeit und Wartungseffizienz von Anlagen und bietet intelligente technologische Unterst\u00fctzung f\u00fcr den modernen Anlagenbetrieb.<\/p>","protected":false},"featured_media":781,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[],"class_list":["post-820","application","type-application","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-system-solutions"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/application\/820","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/application"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/application"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/application\/820\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":821,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/application\/820\/revisions\/821"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/781"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=820"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=820"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=820"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}