U.S. Army treibt Condition-Based Maintenance mit innovativen Sensoren und Predictive Analytics voran

Einführung von Condition-Based Maintenance (CBM) Systemen

In Partnerschaft mit dem Aberdeen Test Center hat AMSAA CBM-Boxen, Software, Vorlagen und thermische Sensoren im Verantwortungsbereich der Army und im National Training Center eingesetzt. Damit wird eine Near-Real-Time-Überwachung von Fahrzeugleistung, thermischer Sicherheit der Soldaten und Fahrzeugzustand ermöglicht.

Predictive-Maintenance-Algorithmen

AMSAA entwickelt Algorithmen, die Wartungsprotokolle und Betriebsdaten fusionieren, um Komponentenverschleiß und Ausfälle vorherzusagen. Das Bordsystem, gemeinsam mit ATC und Aberdeen Proving Ground konzipiert, nimmt Daten von Fahrzeugsensoren, dem SAE J‑1708-Bus, Geländedetektoren und GPS auf, um den Fahrzeugzustand während der Fahrt zu bewerten.

Phasenbasierte Implementierung

• Phase 1: Auswahl von Hard- und Software für ein Engineering Development Health and Usage Monitoring System (EDHUMS) und Installation von Datenerfassungseinheiten im Einsatzgebiet.
• Phase 2: Entwicklung eines militärisch tauglichen EDHUMS, Definition des Analyse-Workflows, Feldtests in US-Trainingsumgebungen und erste Verlegung an überseeische Einheiten.
• Phase 3: Entwicklung eines kosteneffizienten, fokussierten HUMS, gefolgt von der Integration bewährter FHUMS-Komponenten in neue Plattformen oder bestehende Hardware.

Demonstrate Fähigkeiten

AMSAA hat mehr als 80 analoge Kanäle, mehrere J‑1708-Bus-Leitungen und GPS-Einheiten an verschiedenen Fahrzeugen instrumentiert. Diese Plattformen durchliefen wiederholt alle APG-Teststrecken und lieferten umfangreiche Datensätze zur Verfeinerung prognostischer Algorithmen.

Operativer Einsatz

Im vergangenen Jahr sammelten und analysierten ATC und AMSAA Daten von 20 Radfahrzeugen im Irak, wodurch Nutzungsprofile und Betriebsparameter gewonnen wurden, die Flottenmanagement, Engineering-Design und Testoptimierung unterstützen.

Feldtests und Reporting

Seit Juni ist EDHUMS an taktischen Radfahrzeugen im National Training Center in Fort Irwin aktiv. Echtzeitdaten werden in handlungsrelevante Berichte für Flottenmanager, Ingenieure und Wartungsteams verarbeitet. Das System wird 10–20 Einheiten während der bevorstehenden Heavy Brigade Combat Team CBM+ COBRA-Demonstration einsetzen.

Erkenntnisse und Ausblick

AMSAAs Analysen liefern Kennzahlen wie Zeit im Gang, Kraftstoffverbrauch, thermische Umgebung der Soldaten, Geschwindigkeitsdauer und grundlegende Geländeklassifizierung. Ziel ist es, einen Großteil dieser Verarbeitung an Bord zu verlagern, Offline-Datenvolumen zu reduzieren und prägnante grafische oder Zusammenfassungsberichte zu liefern.

Kontinuierlicher Kunden-Dialog formt die Informationsbedarfe und Darstellungspräferenzen, während Datenfluss-Verfeinerung und phasenweiser Rollout diagnostischer und prognostischer Algorithmen eine rigorose Verifizierung sicherstellen. Die Zusammenarbeit mit Soldaten, Industrie und anderen Behörden fördert einen robusten CBM-Prozess, der Einsatzbereitschaft steigert und signifikante Logistikkosteneinsparungen liefert.