UAV Health Condition Monitoring übersetzt komplizierte Fehlerbilder in klare Meldungen

drohne zustandsanalyse
  • © SafeDrone by Lufthansa Technik

Zunächst als Hype gestartet, entwickeln sich Drohnen zu zunehmend leistungsfähigeren Flugsystemen, die auch vermehrt verantwortungsvolle Aufgaben übernehmen. Unabhängig davon, ob diese von Menschen gesteuert werden oder autonom fliegen, gewinnen zuverlässige Funktionalität und reduzierte Ausfallraten an Bedeutung. Eine Fehleranalyse ist unerlässlich, aber je nach persönlichem technischen Hintergrund und vorhandener Auswertungstools schwierig und oft nicht eindeutig. Einen digitalen Gesundheitscheck mit leicht verständlicher Darstellung und klaren Handlungsanweisungen suchten viele bisher vergebens.

800 Signale, 45 Sensoren, 1 Ergebnis

Schon vor unserem Health Condition Monitoring (HCM) gab es vereinzelt Plattformen, die für ausgewählte Hersteller Drohnenkomponenten bewerten. Meist zeigen diese lediglich auf Basis der Herstellerempfehlungen oder Ladezyklen auf, ob eine Batterie in Ordnung ist oder nicht. Solch eine „Analyse“ lässt unzählige weitere Faktoren außer Acht. Schließlich verhält sich eine Batterie beispielsweise schon aufgrund von Wärme oder Last anders, ohne dass diese dabei an Zuverlässigkeit verliert. Die eigentliche Komplexität einer Gesundheitsanalyse entsteht daraus, dass die vom Fluggerät generierten Flight-Logs sich aus über 800 Signalen von mehr als 45 vorinstallierten Sensoren zusammensetzen. Aus den entsprechend vielen Kombinationsmöglichkeiten und Ergebnissen werden auf der HCM-Plattform Fehler für ausgewählte Komponenten eindeutig angezeigt und klare Handlungsempfehlungen ausgesprochen. Doch wie funktioniert das?

Zunächst werden sowohl die Rohdaten, wie Hersteller, Modell und Firmware-Version, als auch die Flight-Logs in einem ersten Schritt strukturiert, aufbereitet und in eine gesicherte Zieldatenbank übertragen. Um dann das Verhalten aller flugkritischen Komponenten eindeutig zu bewerten, wurden von unseren Experten bisher nahezu 300 Leistungskennzahlen (KPIs) entwickelt. Diese definierten Schwellwerte werden in zeitlicher Relation auf Komponentenebene miteinander verknüpft, um Fehlermuster zu entwickeln und zuverlässig zu erkennen. Abweichungen der festgelegten Werte werden in Relation zu Flugmodi und -phasen betrachtet, da nicht automatisch ein Fehler vorliegt, falls eine Kennzahl überschritten wird. Sollte ein Fehler vorliegen, werden sinnvolle Handlungsempfehlungen auf der Plattform ausgesprochen, damit die Drohne langfristig und zuverlässig eingesetzt werden kann.

Verständlich für jeden Wissensstand

Nicht nur Drohnenpiloten, die oftmals ein gutes technisches Verständnis haben, sondern alle Beteiligten, die im Drohnenumfeld agieren, sollen durch unsere digitale Fehleranalyse unterstützt werden: vom Betreiber und Wartungsverantwortlichen über den Hersteller bis hin zu Behörden. Dadurch, dass sich die Nutzungsfelder dieser Technologie ständig weiterentwickeln und mehr Autonomie einfordern, müssen sich Anwender, die Drohnen zukünftig in ihrem Arbeitsumfeld integrieren, immer mehr auf ihre Kernkompetenzen in der Dienstleistung fokussieren. Und nicht auf die Aneignung eines umfangreichen technischen Wissens zur Wartung von Drohnen. Eine Krankenschwester, die zukünftig eine Drohne zur Blutanalyse in das nächstgelegene Labor schickt, benötigt lediglich die Information, ob das Fluggerät einsatzfähig ist oder nicht. Aus diesem Grund stand bei der Entwicklung unseres digitalen Gesundheitschecks eine möglichst einfache Darstellung im Fokus. Damit halten wir den Interpretationsspielraum so klein wie möglich und vermeiden, dass es zu Fehleinschätzungen oder -handlungen kommt. Unabhängig davon, wer HCM für sich und seine Drohne nutzt.


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