LGSC: Lernendes Galley-Catering-System

Das Sammeln von Daten wurde mittlerweile in vielen anderen Forschungsvorhaben erprobt und kann im Sinne der Begriffe „Cloud“ und zentralisierter „Big Data“ als ein nahezu erreichter Stand der Technik betrachtet werden, für welchen nun eine wirtschaftliche Umsetzung den nächsten Schritt darstellt. Datenanalysten können damit Informationen für verbesserte Geschäftsprozesse der Fluggesellschaft gewinnen. Hinsichtlich des Flugzeugs lag der Fokus bislang auf der Konnektivität und der drahtlosen Kommunikation innerhalb und außerhalb der Kabine, und so genannte intelligente Systeme waren vorwiegend auf ein Datensammeln (an Bord oder am Boden) und ggf. auf die Datenanalyse für eine Zustandsdiagnose ausgerichtet. Der Ansatz verteilter Intelligenz und des dezentralen Lernens einzelner Instanzen – ähnlich wie bei natürlichen Systemen – ist jedoch stark komplementär und bislang für das System Flugzeug nicht erforscht.

Ziel des Teilvorhabens der TUHH ist es daher erstmals eine Architektur für ein künstlich intelligentes Kabinensystem zu entwerfen, welches sich im Flugzeug befindet und seine Funktion und Wirkung innerhalb der Catering-Prozesse und des Catering-Wertschöpfungs-Netzwerkes durch digitale Kommunikation und maschinelles Lernen erreicht und entfaltet. Die entworfene Architektur soll im Vorhaben zusammen mit den Partnern in einen Versuchsaufbau überführt, untersucht und getestet werden. Für den Architekturentwurf nutzt die TUHH Werkzeuge und Methoden des modellbasierten Systems Engineering mit der semiformalen Sprache SysML (Systems Modeling Language) welche sie in vorausgehenden Vorhaben bereits angewendet und erprobt hat. Weiterhin erprobt und nutzt sie Technologien für cyber-physische Kabinensysteme, welche im Labor des Instituts für Flugzeug-Kabinensysteme vorhanden sind und für die Digitalisierung in der Luftfahrt zu künstlich intelligenten Systemen ausgebaut und erweitert werden sollen.