Software-Framework für Predictive Maintenance

Warum vorausschauende Wartung?

Allein in Fabriken in den USA entstehen pro Jahr ungeplante Ausfallzeiten von 14 Millionen Stunden. Die Ursache dafür, Systemfehler, bescheren der Industrie Kosten in Milliardenhöhe. Um solche Szenarien zu verhindern, nutzen Fabriken in der Regel einen teuren manuellen Ansatz: Experten sammeln Daten, um den Zustand der Anlagen zu beurteilen. Auch kommen oft Sensorlösungen zum Einsatz, die jedoch nicht alle möglichen Ausfälle zuverlässig erkennen können. Mehr Potenzial versprechen Systemlösungen für die vorausschauende Wartung.

Sensor-zu-Cloud-Softwaretest

Analog Devices hat einen umfassenden Testplan erstellt, um sicherzustellen, dass Anwender eine Lösung von hoher Qualität erhalten. Zusätzlich zu den Komponenten- und Integrationstests, die von den Entwicklern im Rahmen des Entwicklungszyklus durchgeführt werden, wurde ein eigenes, unabhängiges Testteam beauftragt, Ende-zu-Ende-Tests der Lösung durchzuführen. Die meisten Tests wurden automatisiert, um eine schnelle Umsetzung zu erzielen und Regressionstests zu fahren, während die Software im Laufe der Zeit weiterentwickelt wurde. Eine Vielzahl beliebter Open-Source-Test-Frameworks wurden in ein zusammenhängendes Testautomatisierungs-Framework integriert. So ließen sich alle Ende-zu-Ende-Funktionstests für alle kritischen Systemfunktionen durchführen, die mit dem System, der Mobilgeräte-App und der Webanwendung interagieren müssen.

Über mehrere Stunden wurden Goldene Daten aufgezeichnet, um das Analysesystem zu testen und belastbare Leistungsdaten mit einer möglichst geringen Anzahl von Fehlalarmen oder nicht erfolgten Alarmen zu gewinnen. Sichergestellt wurde auch, dass bei Fehlerereignissen Anwender entsprechende Benachrichtigungen erhalten. Die Testmethode umfasste positive und negative Fälle sowie Tests unter verschiedenen Netzwerkbedingungen, um die Zuverlässigkeit, Robustheit und einen komplikationsfreien Netzwiederaufbau unter schwierigen Bedingungen zu gewährleisten.

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