Branche: Instandhaltung

Die Wartung von Satelliten im Orbit stellt mehrere Herausforderungen dar, da die Satellitenhardware während ihres gesamten Lebenszyklus äußeren Einflüssen ausgesetzt ist. Diese Einflüsse verschleißen die Komponenten und verursachen Veränderungen an ihrer physikalischen Struktur. In solchen Fällen können die Grenzen einfacher Demontage- und Remontageschritte erreicht sein, da die Greifflächen nicht mehr vorhanden oder geeignet sind. In diesem Artikel wird ein Ansatz zur adaptiven Schätzung der Greifposition bei der Demontage eines CubeSat vorgeschlagen. Die relevanten Komponenten werden mithilfe von CAD-Modellen und einer 3D-Kamera identifiziert. Die Greifpositionen werden auf der Grundlage der Geometrie des Greifers und der Punktwolke der Komponente bestimmt.

Der Beitrag spezifiziert den Bedarf an Generativer Künstlicher Intelligenz für die industrielle Instandhaltung aus einer soziotechnischen Systemperspektive. Unter Betonung zweier Anforderungen, dem Zugriff auf implizites Bedienerwissen und der Priorisierung komplexer regulatorischer Anforderungen, wird eine mehrschichtige Architektur für ein kontextsensitives KI-basiertes Wartungsassistenzsystem skizziert. Das Hauptziel besteht darin, Wissenslücken mit GenAI zu überbrücken, wenn menschliches Fachwissen und implizites Wissen nicht verfügbar sind, und regulatorische Herausforderungen aufgrund vielfältiger Vorschriften zu bewältigen sind. Das KI-basierte Assistenzsystem erleichtert den Zugang zu technischem Wissen, verteilt Fachwissen und teilt implizites Wissen erfahrener Bediener über verschiedene Ebenen der Informationsverarbeitung hinweg. Der Ansatz geht über die Standardisierung hinaus und hat ein hohes Potenzial zur Verbesserung der organisationalen und individuellen ...