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Autor Thema: Bundeswehr will Ausstattungsprobleme mit Big Data in den Griff bekommen  (Gelesen 1151 mal)

TomTom2017

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Gestern gab es diese Melung:
https://www.heise.de/newsticker/meldung/Bundeswehr-will-Ausstattungsprobleme-mit-Big-Data-in-den-Griff-bekommen-4063834.html

Zitat
Big-Data-Software soll der Bundeswehr helfen, ihre Materialprobleme unter Kontrolle zu kriegen. Und außerdem internationale Krisen vorhersagen. [...] Die SAP-Software soll die Bundeswehr mit vorausschauender Wartung (Predictive Maintenance) bei den Materialproblemen unterstützen.
Ahja, liebe KI, sag mir doch, wo in Zukunft der nächste Mangel auftaucht?  ::) Da ist wohl jemand beim BMVg einigen Vertrieblern ganz gehörig auf den Leim gegangen, was das anbelangt.

Und bei internationale Krisen...zugegeben, eine interessante Idee, aber in der Regel entstehen Krisen aus einer komplexen und nicht selten hochpolitischen Situation. Auch da sehe ich eine KI nicht.

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"Ein Hacker ist jemand, der versucht einen Weg zu finden, wie man mit einer Kaffeemaschine Toast zubereiten kann" (Wau Holland)

doc.

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Ich beschäftige mich beruflich mit dem Thema Predictive Maintenance (nicht von Herstellerseite ;) ) und das funktioniert tatsächlich...wenn in Zukunft die Verschleißteile im Hubschrauber sich melden *bevor* was passiert und evtl. Soldaten zu Schaden kommen, dann ist das definitiv begrüßenswert und in der zivilen Industrie schon Realität.

Mein Auto definiert den Wartungzeitpunkt auch aufgrund u.a. der gemessenen Ölqualität.

Wenn man sieht an was die Softwareschmieden forschen, dann sind die im Artikel genannten Szenarien schon Schnee von gestern.

Gruß,
doc.
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F_K

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@ Doc:

Wenn aber:

- die Daten im SAP nicht gepflegt sind oder
- Ersatzteile nicht bestellt werden (Geldmangel) oder
- Qualitätskontrolle fehlt

... Dann kann "KI" nicht helfen.
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doc.

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Auch das kann ich aus der Praxis vollumfänglich bestätigen :) Shit in, shit out...

Ämdert aber nix daran, daß die geschilderten *Methoden* durchaus funktionieren und teilweise mit einer beängstigenden Genauigkeit. Auch das Vorhersagen von Krisen halte ich für durchaus plausibel.

Gruß,
doc.
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MMG

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@ Doc:

Wenn aber:

- die Daten im SAP nicht gepflegt sind oder
- Ersatzteile nicht bestellt werden (Geldmangel) oder
- Qualitätskontrolle fehlt

... Dann kann "KI" nicht helfen.

Da muss da Systemumfeld dann auch passen. Bei den Landsystem z. Bsp. werden die wenigen Daten manuell eingetragen.

Das Erfassen, Digitalisieren und Übermitteln von Daten müsste insgesamt automatisiert werden, denn nur so kann das
Analysieren und Bewerten der erhobenen Daten sowie das Errechnen von Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse
überhaupt gewährleistet werden.



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TomTom2017

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Das Problem liegt doch in einem anderen Feld, wie F_K richtig schrieb. Man kann KI-Methoden ja anwenden - aber erst, wenn die Basics funktionieren. Ausreichend Ersatzteile, Einhalten von Wartungsintervallen, ausreichende Finanzmittel, etc. Erst dann kann man z.B. Predictive Maintance einsetzen, um z.B. die Wartungskosten und die -intervalle zu optimieren.

@doc:
Und das mit der KI ist immer so eine Sache. Die KI ist zunächst einmal so gut wie die zur grundeliegenden Lern- und Testdaten. Und die KI ist auch nur für dieses Szenario (zuverlässig) einsetzbar. Die Daten müssen dann auch im produtkiven Betrieb in der vorhanden Qualität vorherrschen, ansonsten gibt die KI eine falsche Meldung.

Das Messen der Ölqualität hat ja so nichts mit KI zu tun. Das kann man über Kennlinien, Schwellwertberechnung, Lineare Regression oder andere Verfahren (besser) umsetzen. Das gleiche eigentlich auch bei Ersatzteilen, wenn man z.B. die Brüchigkeit mittels Ultraschall (oder anderen Sensoren) von bestimmten Teilen misst. Dafür braucht es z.B. kein Neuronales Netz, Tensoren oder ähnliches. Aber KI als Thema macht sich halt gut, zumal wenn man was verkaufen möchte oder Förder- bzw. Investorengelder benötigt :o Mir fehlt nur noch Blockchain als Schlagwort.  ::)
Aus eigener Erfahrung bin ich sehr zurückhaltend, wenn irgendwo KI, IBM und SAP im gleichen Zusammenhang genannt werden.

Hab da auch einen schönen Kommentar auf heise gelesen ("Missing Link: Ein Plädoyer wider den KI-Populismus "):
https://www.heise.de/newsticker/meldung/Missing-Link-Ein-Plaedoyer-wider-den-KI-Populismus-4063789.html

Man kann der gleichen Meinung sein, muss man aber nicht. Aus meiner Sicht jedenfalls hat der gute Mann nicht unrecht.
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"Ein Hacker ist jemand, der versucht einen Weg zu finden, wie man mit einer Kaffeemaschine Toast zubereiten kann" (Wau Holland)

MMG

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@All:

Predictive Maintenance != KI Krisen-Früherkennung

Zwei verschiedene Ansätze zu zwei verschiedenen Problemen. ;)

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MMG

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Das Problem liegt doch in einem anderen Feld, wie F_K richtig schrieb. Man kann KI-Methoden ja anwenden - aber erst, wenn die Basics funktionieren. Ausreichend Ersatzteile, Einhalten von Wartungsintervallen, ausreichende Finanzmittel, [...]

Im Grunde genommen hatten wir das bereits schon in den 90 igern verinnerlicht.
Mit SERAV wurden die Schwachstellen der Produkte aufgenommen und ausgewertet, die Erstsatzteile lagen auf Halde und
Geld gab es zudem auch noch.
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FoxtrotUniform

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Predictive Maintenance gibt es bei der Bundeswehr bereits als Insellösung (d.h. außerhalb von SASPF) für einige fliegende Waffensysteme. Den Hype darum kann ich nicht nachvollziehen, da militärisch ganz anders operiert wird. Sehr stark auf das Wesentliche reduziert: Ein ziviler Airliner meldet ein gelegentlich schwergängiges Valve, übermittelt die Information per ACARS und die Technik tauscht das Bauteil bei einem kurzen Stopp zwischen zwei Legs vor einem Totalausfall aus . Militärisch würde dies alleine logistisch in der Regel nicht funktionieren (ich beschäftige mich am Rande mit dem Thema).

KI bei Krisenprävention ist aus meiner Sicht ein interessantes Forschungsgebiet, das bereits zum Beispiel bei anderen Organisationen wie der UN eingesetzt wird. Ob die von der Bundeswehr avisierte Lösung die bestmögliche ist, muss im Rahmen des CPM-Prozesses analysiert werden. Wünschenswert wäre, wenn sich die Politik hier nicht einmischen würde. Einen Big Data Riesen wie Palantir zu lesen - die tauchen nicht das erste mal auf - finde ich erschreckend. Oder gibt es jemanden der KEINE Bedenken hinsichtlich der Verknüpfungen zur NSA hat?
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F_K

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Was genau soll KI bei Krisen bringen?

Da fehlt die Datenbasis.

(Es kann ja nur Machine Learning gemeint sein - und da benötigt man sehr viele, richtig attributierte Datensätze - und das zu einem Zeitpunkt, wo die Krise noch nicht offensichtlich ist.)
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JLo

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Zitat
Predictive Maintenance gibt es bei der Bundeswehr bereits als Insellösung...  ...Den Hype darum kann ich nicht nachvollziehen, da militärisch ganz anders operiert wird

Das sehe ich genau so. Einige fragen sich bestimmt, was ist Predictive Maintenance überhaupt? Das ist eine relativ kurze, wie ich finde, gute Erklärung.
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Andi

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KI bei Krisenprävention ist aus meiner Sicht ein interessantes Forschungsgebiet, das bereits zum Beispiel bei anderen Organisationen wie der UN eingesetzt wird. Ob die von der Bundeswehr avisierte Lösung die bestmögliche ist, muss im Rahmen des CPM-Prozesses analysiert werden.

Na ja, nichts anderes machen Nachrichtendienste mit natürlicher und küstlicher Intelligenz seit Jahrzehnten. Das ist absolut nichts neues.

Wünschenswert wäre, wenn sich die Politik hier nicht einmischen würde.

Genau das ist das Problem: Mit welchen Krisen oder Konflikten sich die Politik beschäftigen will bestimmt sie selbst. Die entsprechenden nachrichtendienstlichen Informationen zur Gesamtweltsicherheitslage liegen den entsprechenden Gremien im Bundestag auch so vor. Trotzdem kommt z.B. Russland in der Tagespolitik sogut wie nicht vor.
Die Bundeswehr unterliegt hier natürlich in ihrer Ausrichtung voll dem Primat der Politik. Problematisch ist in Deutschland eher, dass durch politische Schachzüge der letzten Jahrzehnte auch die deutschen Nachrichtendienste zunehmend politisch eingeschränkt werden (rein deutsches Problem) z.B. mit der Agenda "wir spionieren keine "Freunde" aus". Das macht auf mehr als einem Auge blind. Ist Ungarn nicht auch ein "Freund"? Oder die Türkei? Oder die von Trump geführten USA?

Gruß Andi

« Letzte Änderung: 05. Juni 2018, 19:10:53 von Andi »
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FoxtrotUniform

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@FK: IBM Watson ist eine KI Anwendung, nazürlich bedient diese sich anderen Elementen.
Im Kern geht es jedoch um Big Data, also der Datenbasis solcher solcher Programme. Das ganze im Detail zu diskutieren, würde am Thema vorbei führen.

@Andi: Jein. Nachrichtendienste - Deutsche - benutzen ähnliche(!) Programme.

Der Aspekt der Politik ist zweigeteilt zu betrachten:
Einerseits werden nicht die Ergebnisse des BND und des AA - nennen wir mal das Kind beim Namen - hinreichend verfolgt, sondern die Krisen die politisch chic sind.
Andereseits mischt sich die Politik in CPM (nov) Prozesse ein und gibt vor, welche Unternehmen gepushed werden. Und bei anderem Irrsinn ist auszuschreiben.
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Hochmut kommt vor dem Fall  ::)

lowidle

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Ich beschäftige mich beruflich mit dem Thema Predictive Maintenance (nicht von Herstellerseite ;) ) und das funktioniert tatsächlich...wenn in Zukunft die Verschleißteile im Hubschrauber sich melden *bevor* was passiert und evtl. Soldaten zu Schaden kommen, dann ist das definitiv begrüßenswert und in der zivilen Industrie schon Realität.

Mein Auto definiert den Wartungzeitpunkt auch aufgrund u.a. der gemessenen Ölqualität.

Wenn man sieht an was die Softwareschmieden forschen, dann sind die im Artikel genannten Szenarien schon Schnee von gestern.

Gruß,
doc.

Und wa sist da so neues daran?

Wenn sich im Hubschrauber ein Teil aufgrund von Verschleiß /Ermüdung  vorzeitig verabschiedet und dabei die Insassen zu Schaden kommen ,hat die Maintenance was falsch gemacht.

Oder die Konstrukteure :))

Das man in der Luftfahrt bestimmt Teile mit einem Life und/oder Cycle Life ausstattet ist absolut nichts Neues und hat sich seit Jahrzehnten bewährt.

Das ist nämlich auch eine Art von Predictive Maintenance.

Ebenso den Zustand von Triebwerken u.a. anhand der im Öl enthaltenen metallischen Bestandteile zu beurteilen Art und Menge )
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doc.

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Und wa sist da so neues daran?


Ist das ernstgemeint? Wenn ich Bauteile aufgrund von Wartungsintervallen austausche, dann ist die Wahrscheinlichkeit zum einen sehr hoch daß ich ein funktionierendes Teil ausbaue ("Wernär, der is doch noch guut!") und komplementär wahrscheinlich ist es, daß es vor Ende des Intervalls zu einem Ausfall (->Unfall/Katastrophe) kommt. Die Wahrscheinlichkeit das Bauteil genau zu dem Zeitpunkt auszutauschen bevor es versagt hätte, liegt ungefähr bei null.

Letztes Beispiel mit dem Metallanteil im Öl geht ja schon in die richtige Richtung. Der neue Faktor ist, daß ich das über Sensoren permanent messe, und am besten mit Sensordaten aus unzähligen Systemen analysiere und daraus Schlüsse ziehe.

Ganz wie der erfahrene Kfz-Mechaniker der am Ölmeßstab sieht, ob ein Wechsel ansteht. Nur daß heute keiner mehr erfahrene Angestellte bezahlen will, sondern alles mit Big Data und Cloud usw. funktionieren soll.

Gruß,
doc.
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