現実的なロケット・サイエンス
QSIのTEAMSソフトウェアは元々、航空宇宙産業とNASAのために組立てられました。 しかし、宇宙船、化学物質を精製、オートモーティブ、半導体製造装置などにかかわらず、システム設備が失敗される条件(「故障モード」)は、モデル化して、分析されて、手順をテストするためにリンクされて、知的な診断ソリューションを生成することに利用できるようになっております。

システム設計者とテスト技術者が「内蔵のテスト」要件をシステム設計に含む試験のしやすさ機能を埋め込むのを支援して、保全技士が近く最適の診断戦略を開発するのを支援することによって、TEAMSはサポートコストを削減して、有用性を改良するより良いデザインに貢献します。

システムがシステムのTEAMS、試験のしやすさ短所(例えば、むき出しの欠点、余分なテスト、あいまいさグループ、およびフィードバックループ)、および試験のしやすさを使用することで分析された後に、推薦(例えば、フィードバックループを破るために試しにプレースメントとバッファプレースメントを指す)は直接機能論的モデルにマークされます。

また、TEAMSはシステムのFailure Modes、Effects、およびCriticality Analysis(FMECA)を行うためのインタラクティブ・ツールとして機能します。 また、TEAMS Designerインタフェースは簡潔な試験のしやすさレポート(テキストかグラフィックス)を提示します。 TEAMSはInteractive Electronic Technical Manuals(IETMs)とAutomatic Test Equipment(ATE)がリモート病気の特徴/トラブルシューティングアプリケーションにおけるドキュメンテーションと展開のための情報であるとキャプチャする性能でユニークです。

対話的なグラフィカルなモデルは、ユーザがトップダウン(低レベルの詳細が利用可能になるとき)、ボトムアップ(システムインテグレーションタスクのための)を複合システムの階層的な機能論的モデルに築き上げるのを許容するか、または両方の組み合わせでアプローチします。 インタフェースで、ユーザは、グラフィカルにシステムとディスプレイ試験のしやすさレポートの機能論的モデルに入って、見直して、変更します

TEAMSは設計技師に異なった“what-if"分析を試みて、複数の見解からデザインの試験のしやすさの特性を評価させます。

他のCAEツールへのインタフェース
TEAMSモデルはそれらが取替え可能なコンポーネント故障と、観測されるか、またはどう検出されるかとの関係を得ます。 組織が構造化された形式で既にこのタイプに関するデータを持つか、またはこれらの関係を生成するモデリングツールを使用するところでは、通常、データ/モデルを私たちのシステムにインポートするのは、簡単な事柄です。 私たちは、現在、XMLインポート形式を持っていて、Matlab/Simulinkがデータであるとインポートするという経験を持っています。

TEAMS-RTは病気の特徴をリアルタイムで提供します。

TEAMS-RTはエンベデッド・コンピュータ上で稼働するる速くてコンパクトな理論ロジックを組み込んだダイアグノスティックスとシステム健康管理です。 それは、エンベデッド・コンピュータ上にTEAMSモデルの部分集合を使用して、ダイアグノスティックスを実行するために、サブセット・アプリケーションを利用して、エンベデッドコンピュータ上にビルド・イン・テストとその結果を出します。 TEAMS-RTは理想的にIVHM(Integrated Vehicle Health Management)アプリケーションに合っています。

伝統的なエンベデッドのダイアグノスティックスには、ソフトウエアの中にハード・コードのダイアグノスティックス論理があります。 TEAMS-RTは機能と設備故障との関係を含むテーブルかマトリクスを使用します。 それは根本的原因を隔離するためには、システムにおける機能と設備テストに対して、ポジティブでネガティブで試験の成績を使用できます。このような組み合わせをテストし、かつ、入力の数によって、指数的に増大するような仕組みの判定基準を作るのは、「ハード・コード」化することは困難です。

TEAMS-RTはこの問題を解決して、診断性能を増幅して、表有効にしやすくて、維持しやすい(マトリクス)ソリューションを提示します。

TEAMS-RTは、あなたの最高のデザインと診断専門家についての知識と専門知識を埋めます。その結果、リアルタイムでのマルチ兆候、マルチ欠点の問題に対する兆しや困難に対して答えることができます。
例えば、TEAMS-RTに、1000のセンサー結果を処理して、作動の80の方法で1000-部品システムの複数の欠陥を診断するために、わずか0.1秒です。

TEAMSモデルの代理をして、使用する非常に効率的な方法、エンベデッド・コンピュータ上にTEAMS-RTをインストールできます。 TEAMS-RTインクルードにユニークな特徴

• センサ結果の効率的な実時間処理。
• システムモード変更に対応した欠点テストポイントの依存のアップデート
• 余分なコンポーネントにおける失敗から生じるアップデートの依存

速くて、賢いです。

1000×1000システムの上のチーム-RTのためのシミュレーションの結果

知識を管理して、組織的な専門的技術を増強する知的な方法

TEAMS-KBはモデル管理とメインテナンスデータ収集に知識ベースを提供します。

TEAMS-KBは修理手順、診断セッションの結果、およびシステムによって用いられた、手順とレポートを作った他の情報のTEAMSモデル、テキスト、およびメディア(フォト、ビデオ、図面など)に関するデータベースです。 それは、システムモデル、モデルからのパラメタ(費用、時間、および故障率データ)、およびセッション歴史を保存して、管理します。

モデル管理が、傾向と異常検出/分離のために予定されていて予定外のメインテナンス、病気の特徴がデータ収集と、統計的なデータ分析と、データマイニングであるとサポートするのにそれは使用されます。 RDSの中に住んでいて、複数のメインテナンスサイトでTEAMS-KBを配布することができます。

洞察があるレポート

• 予備の最適の棚株は何ですか?
• 下側全体のメインテナンスプロセスにそんなに遅い隘路作業は何ですか?
• 私はどのように分野失敗データに基づく診断戦略を微調整しますか?
• どんな与えられた兆候のためのメインテナンスの費用と時間も何ですか?
• 与えられた兆候のために、取替え可能な項目の向こう側の失敗の分配は何ですか?
• いくつかの兆候かタスクが予想より長くかかることです、そして、これらを扱うために訓練プログラムをアップデートするべきですか?

TEAMS-KBで、メインテナンスデータの分析のためにそれを様々なパラメータ推定アルゴリズムに組み込みます。 TEAMSの知識ベースで修理コスト、修理時間、コンポーネント故障レート、診断コスト、および時勢をアップデートすることによって住んでいるシステムモデルを洗練するのにそれを使用できます。

TEAMATEはそれらが必要である時間と場所に明確で、正確な修理と保守指示を提供します。

TEAMATEはアプリケーションです。このアプリケーションを意思決定をさせるために、ラップトップ、ハンドヘルドまたは他の携帯機器(ネットワークかスタンドアロン)と選択ができます。通常、それが「専門家」の高い規格に実行するすべての技術者を許容しますが、 TEAMATEはモデルに基づく、正確な段階的な指示、現在の兆候、および最適化アルゴリズムを表示されることにより、熟練工が存在しないなかでも、高度な診断から開始できます。

TEAMATEは、急いで特定の状態に対応してトラブルシューティングと修理指示を生成するのにTEAMSモデルを使用します。 静的な意思決定の樹状図を横断することの代わりに欠点が起こると、技術者は問題に対応するためにどんなツールとテストを利用可能であり、交替手続きの相対的なコストと有効性を知って、応じさせることができるかをダイナミックな理論(例えば、試験の成績)に基づいて対話します。

TEAMATEはフォト、マルチメディア、およびハンドヘルドデバイスかラップトップの上の対話的なウェブフォームの形に指示を表示します。 技術者のコンピュータはクライアントとしてネットワーク、またはスタンドアロンモードで動作できます、モデルと知識ベースがコンピュータ自体にインストールされている状態。

それはどう働いているか。

TEAMATEは、失敗ソースを隔離するためにステップの最も良い系列を特定します。 失敗した部分の修理に続いて、それはすべての失敗が正されて、システムが操作の準備ができているのを確実にする包括的な検証手続でユーザを誘導します。

そして、TEAMATEはできるだけ短時間で失敗ソースを特定します。 TEAMATEはデータが様々な規制を受けることがあるとき失敗ソースを特定する性能でユニークです、利用可能なテストリソースや、既に実行されたセットアップ操作や、TEAMS-RT(エンベデッド・コンピュータ上に監視システム)によって生成された、初期の疑わしいセットや、オペレータ入力をすでに開始しております。

TEAMATEのグラフィカルインタフェースで、ユーザは、コンポーネント健康状態、試験の成績、リソースの有用性、およびセットアップ手順状態を入力して、再検討して、変更します。 診断エンジンは、健康診断と修理の間、サポート要員へサポートするために、ポータル・インテリジェント・メインテナンス支援(ＰＩＭＡ；Portal Inteligent Maintenance aid)の範囲でサポートされています。 TEAMSからインポートされたシステムモデルと分析オプションはリアルタイムのシステム健康管理とオンライン対話的な診断にTEAMATEで使用されます。 TEAMATEでのオンライン診断は試験のしやすさ分析のすべての方法で作動します、次の最も良いテストが適用されていると示唆するのを除いて、以前に適用されたテストの結果を考えて、全体の診断木を生成することの代わりに、TEAMATEは失敗ソースの分離に経路を生成します。 また、TEAMATEのオンライン診断戦略は利用可能なテストリソース、初期故障兆候、およびユーザ苦情を考慮に入れます。

TEAMATE能力

Setup Status During診断における変化であり、技術者は、いくつかのセットアップ操作は必要でないと決めるかもしれません。 したがって、あるテストは、費用で低く、より魅力的になるでしょう。 TEAMATEには、前提条件状態のこれらの変化に試配列戦略を適合させる能力があります。
コンポネント状況といくつかのシステムにおける変化には、システムであらゆる失敗ソースを隔離できる適切な数のテスト・ポイントがないかもしれません。 そのような場合、TEAMATEの診断は1セットの疑われた部品にもかかわらず、どんな知られている悪いコンポーネントからも成らないかもしれません。 しかしながら、技術者には、失敗したとしていくつかのコンポーネントを除外するか、または或るものが悪いと宣言する追加情報があるかもしれません。 この追加情報で、追加検査と、よりよい診断は可能になるでしょう。

テスト結果とTEAMATEのブロックには、ブロックの試験の成績を処理して、疑われたコンポーネントのあいまいさグループを減少させる能力があります。

技術者の入手できないテスト 　TEAMATEによって勧められたテストが入手できないか、または近づきがたいことを決定して、次に、TEAMATEは利用可能な代替のテストを提示します。

単独ＶＳマルチプル失敗診断 TEAMATEは、メインテナンス技術者にすなわち、試配列アルゴリズム、ただ一つの欠点または複数の欠点診断で使用されるために適切な断層モデルを指定させます。

NTEAMATEが以前に適用されたテストのすべてのテスト結果に基づいた働く次の最も良いテストを勧めるのを示してください。

セットアップ操作、適用されたテスト、およびテスト回/コストの歴史A歴史は今後の処理のために維持されます。

報告を聞く、DiagnosisとTraining Applications TEAMATEは、知的な報告を聞くこと(障害調査していて埋め込まれたトレーニングにおける助け技術者)にパイロットを助けるためにIETMと対話します。

そして、中断、Resume TEAMATEは既存のトラブルシューティングセッションを中断させて、後でそれを再開する能力を提供します。