KI und Ontologien revolutionieren FMEA: Fortschritte und Perspektiven
Die Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) hat sich seit Jahrzehnten als Standardinstrument zur Risikobewertung in der Systementwicklung etabliert. Mit dem rasanten Anstieg der Komplexität moderner Systeme stoßen jedoch die traditionellen, manuellen und stark expertenabhängigen FMEA‑Methoden zunehmend an ihre Grenzen. Der aktuelle Stand der Forschung zeigt, dass künstliche Intelligenz (KI) und Ontologien die FMEA in einen datengetriebenen, semantisch angereicherten Prozess verwandeln können.
Maschinelles Lernen und Natural Language Processing ermöglichen es, aus Betriebsdaten automatisch Fehlermuster zu erkennen, Prioritäten zu setzen und wertvolles Wissen zu extrahieren. Durch die Integration dieser Techniken in den FMEA‑Workflow lassen sich Fehlervorhersagen dynamisch aktualisieren und die Analysezeit erheblich verkürzen. Gleichzeitig tragen Ontologien dazu bei, Systemwissen formal zu strukturieren, semantische Schlüsse zu ziehen und die Rückverfolgbarkeit von Risiken über verschiedene Domänen hinweg zu gewährleisten.
Die Kombination von Ontologien und KI führt zu hybriden Ansätzen wie ontologieinformiertem Lernen und der Einbindung großer Sprachmodelle. Diese Methoden erhöhen die Erklärbarkeit der Analyseergebnisse und fördern die Automatisierung, ohne die notwendige Transparenz zu verlieren. Im Kontext des Model‑Based Systems Engineering (MBSE) und der Funktionsmodellierung zeigen sich dadurch adaptive und widerstandsfähige FMEA‑Workflows, die besser auf sich verändernde Systemanforderungen reagieren können.
Eine kritische Bewertung von Tools, Fallstudien und Integrationsstrategien verdeutlicht gleichzeitig zentrale Herausforderungen: die Qualität und Verfügbarkeit von Daten, die Erklärbarkeit der KI‑Modelle, die Notwendigkeit von Standardisierungen und die interdisziplinäre Akzeptanz. Trotz dieser Hürden demonstriert die aktuelle Forschung, dass KI und Ontologien das Potenzial besitzen, die FMEA von einem statischen, dokumentenbasierten Verfahren zu einem lebendigen, datenintensiven und semantisch vernetzten Prozess zu transformieren.