Wie die Authentifizierung anhand von Goldmustern und Lebenszyklusdaten dabei helfen, die Echtheit nachzuweisen
Luftfahrt- und Verteidigungsprogramme sind auf eine jahrzehntelange Betriebsdauer ausgelegt. Die darin enthaltene Elektronik hingegen nicht.
Dieses Missverhältnis hat sich still und leise zu einer der hartnäckigsten Bedrohungen für die Programmstabilität entwickelt. Die Lebenszyklen der Komponenten werden immer kürzer, die Lieferketten immer fragmentierter, und der freie Markt gewinnt als unvermeidbarer Beschaffungskanal weiter an Bedeutung. Das Ergebnis ist ein Risikoumfeld, in dem das Risiko von Fälschungen keine seltene Ausnahme mehr darstellt. Es ist eine vorhersehbare Folge davon, dass langlebige Systeme in Märkten für kurzlebige Elektronik zum Einsatz kommen.
Das Problem der Produktfälschungen wird oft als Beschaffungsproblem dargestellt. In Wirklichkeit handelt es sich jedoch um ein Problem, das den gesamten Lebenszyklus betrifft. Es beginnt lange bevor ein Einkäufer gezwungen ist, eine veraltete Komponente zu beschaffen. Es beginnt bereits dann, wenn Teams Systeme entwickeln, ohne über die erforderliche Infrastruktur zur Überprüfung zu verfügen, die für deren Aufrechterhaltung notwendig ist.
Daten von Accuris zeigen, dass täglich durchschnittlich 89 elektronische Bauteile veralten. Das bedeutet, dass jährlich fast 32.500 Teile aus den autorisierten Vertriebskanälen verschwinden. Die Verknappung erhöht den Beschaffungsdruck, und der Beschaffungsdruck erhöht das Risiko von Fälschungen.
Das eigentliche Problem ist jedoch nicht nur die Veralterung. Es geht um das Vertrauen.
Wenn Teams elektronische Bauteile nicht zuverlässig authentifizieren können, birgt jede Beschaffungsentscheidung versteckte Risiken: Leistungsabweichungen, Zuverlässigkeitsausfälle, Lücken in der Rückverfolgbarkeit, Qualifizierungsrisiken, Unsicherheiten hinsichtlich der Gewährleistung und sogar Auswirkungen auf die Cybersicherheit. Bei der Bekämpfung von Fälschungen geht es also nicht nur darum, fehlerhafte Bauteile aufzuspüren. Es geht darum, einen wiederholbaren Prozess zu etablieren, mit dem die Echtheit nachgewiesen werden kann, wenn das Lieferumfeld unvorhersehbar wird.
Die verborgene Wahrheit: Originalteile sehen nicht immer einheitlich aus
Eine der am häufigsten übersehenen Herausforderungen bei der Fälschungserkennung besteht darin, dass echte Komponenten Abweichungen aufweisen können, die ohne Kontext nur schwer zu deuten sind.
Teile können erst Jahre nach ihrer ursprünglichen Markteinführung ausgeliefert werden. Die verwendeten Materialien können sich je nach Verfügbarkeit ändern. Lieferanten können Komponenten neu einstufen oder umbenennen, um den Marktanforderungen gerecht zu werden. Jeder dieser Faktoren lässt sich für sich genommen erklären. Zusammengenommen schaffen sie jedoch eine Situation, in der die visuellen und physikalischen Signale, auf die sich Ingenieure einst verlassen haben, weniger zuverlässig sind, als sie erscheinen.
Dies schafft ein riskantes Entscheidungsumfeld. Eine Komponente kann „falsch“ aussehen, aber echt sein. Oder sie kann korrekt aussehen und dennoch gefälscht sein. In beiden Fällen sind Teams gezwungen, Ermessensentscheidungen zu treffen, die bei Audits, Untersuchungen oder Fehleranalysen nur schwer zu rechtfertigen sind.
Das Ziel besteht nicht darin, alle Abweichungen zu beseitigen. Das Ziel besteht vielmehr darin, normale Abweichungen von inakzeptablen Abweichungen zu unterscheiden – und dies anhand fundierter Belege.
Warum der freie Markt das Fälschungsrisiko konzentriert
Da sich Komponenten dem Ende ihrer Lebensdauer nähern, sind immer mehr Unternehmen gezwungen, sich über unabhängige Händler und Kanäle des freien Marktes zu versorgen. Genau dort konzentriert sich das Risiko von Fälschungen, und zwar nicht nur, weil Fälscher dort tätig sind. Das Risiko konzentriert sich, weil die betrieblichen Rahmenbedingungen anders sind.
Die Rückgabefristen sind kurz. Streitigkeiten können vom Verkäufer geregelt werden. Die Fristen für die Authentifizierung überschreiten oft den Zeitraum, in dem Teile zurückgewiesen werden können. Selbst wenn Tests durchgeführt werden, kann der „Device Under Test“-Ansatz unter Umständen kein volles Vertrauen schaffen.
Auf dem freien Markt müssen Teams häufig unter Zeitdruck und mit unvollständigen Informationen Entscheidungen treffen, bei denen viel auf dem Spiel steht. So gelangen gefälschte Teile in den Umlauf. Nicht, weil es den Teams egal wäre, sondern weil das System nie darauf ausgelegt war, Gewissheit zu gewährleisten.
Das Problem der Referenz: Ohne Vorbild kann man nur raten
Die meisten Maßnahmen zur Fälschungsbekämpfung konzentrieren sich auf die Erkennung. Inspektion. Prüfung. Standardbasierte Arbeitsabläufe. Diese sind zwar notwendig, reichen aber nicht aus.
Die grundlegende Herausforderung besteht darin, dass es bei der Fälschungserkennung um einen Vergleich geht. Wenn man nicht weiß, wie das „Echte“ aussieht, kann man das „Gefälschte“ nicht zuverlässig identifizieren.
Genau hier haben viele Programme Schwierigkeiten. Durch äußere Inspektion lassen sich Verpackung, Kennzeichnungen und oberflächliche Merkmale überprüfen. Das Risiko von Fälschungen umfasst jedoch zunehmend tiefgreifendere Veränderungen, die ohne Referenzdaten nicht erkennbar sind. Unterschiede auf Chip-Ebene, Änderungen im inneren Aufbau und subtile Abweichungen bei den Revisionsnummern können bei oberflächlichen Kontrollen unentdeckt bleiben.
Ohne ein bewährtes Vorbild bleiben den Teams nur Vermutungen. Das ist keine Strategie. Das ist ein Glücksspiel.
Golden Samples: Authentizität in den Lebenszyklus integrieren
Golden Samples, auch als verifizierte Referenzmuster bezeichnet, lösen das Referenzproblem, indem sie eine als fehlerfrei bekannte Basislinie schaffen. Es handelt sich dabei um authentische Referenzkomponenten, die unter kontrollierten Bedingungen erfasst und für spätere Vergleiche aufbewahrt werden.
Golden Samples sind wichtig, weil sie das Vertrauen in die Verifizierbarkeit über einen längeren Zeitraum hinweg gewährleisten. Sie behalten ihren Wert, wenn autorisierte Bestände vergriffen sind, wenn sich Spezifikationen ändern und wenn die Beschaffung auf dem freien Markt unvermeidbar wird.
Vor allem aber verändern Referenzproben die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen bei der Bekämpfung von Fälschungen. Sie verringern den Bedarf an wiederholten Sondierungsuntersuchungen und erhöhen die Wiederholbarkeit von Verifizierungsabläufen. Sie erleichtern es, Unstimmigkeiten schnell und objektiv weiterzuleiten. Sie liefern einen prüfungssicheren Nachweis dafür, dass Entscheidungen auf Fakten und nicht auf Annahmen beruhten.
Ein solides Golden-Sample-Programm verlagert zudem die Fälschungsbekämpfung in eine frühere Phase des Lebenszyklus, in der die Möglichkeiten noch vielfältiger und die Kosten noch geringer sind.
Warum proaktive Risikominderung bereits in der Entwicklungsphase beginnt
Die meisten Unternehmen betrachten die Bekämpfung von Fälschungen als etwas, das erst dann beginnt, wenn ein Risiko bereits eingetreten ist. Wenn ein Bauteil knapp wird. Wenn ein Lieferant ausfällt. Wenn ein Qualitätsvorfall auftritt. Zu diesem Zeitpunkt zahlt das Unternehmen bereits den Preis dafür.
Ein Lebenszyklusansatz verschiebt den zeitlichen Fokus. Der entscheidende Moment ist die Entwicklungsphase. Zu diesem Zeitpunkt können Teams noch strategisch Komponenten auswählen, Alternativen dokumentieren, Risiken in der Lieferkette bewerten und Referenzmuster sichern, solange noch reichlich genehmigte Bestände verfügbar sind.
In der Produktionsphase wird das Risiko von Produktfälschungen zu einer kostspieligen Angelegenheit. Produktionsausfälle, Nachqualifizierungsarbeiten, verspätete Lieferungen und die Fehlerbehebung beanspruchen Zeit und Budget. Am Ende des Produktlebenszyklus wird das Risiko von Produktfälschungen zu einem strukturellen Problem. Ohne eine verifizierte Basis verlieren Programme die Möglichkeit, die Echtheit zuverlässig zu überprüfen, und eine Neukonstruktion wird zur Standardlösung.
Golden Samples sind kein Werkzeug für die Entwicklung. Sie sind ein Ergebnis der Konstruktion. Sie bilden die Brücke zwischen der technischen Absicht und der Realität der Instandhaltung.
Lifecycle Intelligence macht Golden Samples verwertbar
Golden Samples allein reichen nicht aus, wenn die Teams sie nicht operativ einsetzen können.
Der Unterschied zwischen einem nützlichen und einem unbrauchbaren Golden-Sample-Programm liegt in der Zugänglichkeit, der Rückverfolgbarkeit und der Integration in den Arbeitsablauf. Teams müssen wissen, welche Komponenten ein hohes Risiko darstellen. Sie benötigen Transparenz über den gesamten Lebenszyklus der Stückliste. Sie müssen Referenzdaten anfordern, katalogisieren und vergleichen können, ohne dass der Prozess zu einer manuellen Belastung wird.
Hier kommt der Lebenszyklus-Intelligenz eine entscheidende Rolle zu. Wenn Programme regelmäßig Überprüfungen des Stücklisten-Lebenszyklus durchführen, gefährdete Komponenten identifizieren und diese Risiken mit der Authentifizierungsbereitschaft verknüpfen können, werden Golden Samples zu einem proaktiven statt zu einem reaktiven Instrument.
Das Ergebnis ist ein Verifizierungssystem, das skalierbar ist.
Die wirtschaftliche Argumentation: Fälschungen sind nicht nur technische Fehler
Fälschungsvorfälle bergen das Risiko technischer Ausfälle, doch ihre Auswirkungen reichen weit darüber hinaus.
Untersuchungslogistik, Nachprüfungen, Austausch vor Ort, Ausfallzeiten und Reputationsschäden können einen einzelnen Fall von Produktfälschung zu einem erheblichen finanziellen Problem machen. Schätzungen aus dem Verteidigungs- und Luftfahrtsektor beziffern die durchschnittlichen Kosten auf 700.000 Dollar pro Vorfall.
Und die Kosten sind nur eine Seite der Medaille. Die Einhaltung von Vorschriften erfordert Nachweise. Luftfahrt- und Verteidigungsprogramme unterliegen Normen und Anforderungen wie AS9100, AS5553, AS6171 sowie DFARS-Vorgaben, die von den Organisationen den Nachweis von Kontrollmaßnahmen zur Vermeidung von Fälschungen sowie die Rückverfolgbarkeit verlangen.
Ein Programm, das seine Echtheit nicht nachweisen kann, ist gefährdet, selbst wenn noch kein Fehler aufgetreten ist. In modernen Lieferketten stellt das Fehlen eines Nachweises an sich schon ein Risiko dar.
Ein praktischer Weg nach vorn
Die Bekämpfung von Fälschungen erfordert keine Perfektion. Sie erfordert Vorsorge.
Die Programme, die das Fälschungsrisiko am besten bewältigen, verlassen sich nicht auf Hoffnung oder heldenhafte Kontrollen. Sie schaffen wiederholbare Systeme:
Sie führen regelmäßig Lebenszyklusprüfungen durch. Sie ermitteln, welche Komponenten am ehesten zu Risiken auf dem freien Markt führen können. Sie katalogisieren Referenzmuster für kritische EEE-Komponenten, solange noch autorisierte Bestände vorhanden sind. Sie integrieren Überprüfungen in die Arbeitsabläufe beim Wareneingang und bei der Bestandsführung. Und sie gewährleisten die Rückverfolgbarkeit, damit Entscheidungen zur Echtheit im Falle einer Überprüfung begründet werden können.
Das Risiko von Fälschungen bleibt bestehen. Die Veralterung schreitet immer schneller voran. Die Beschaffung auf dem freien Markt wird auch weiterhin Teil der Realität bei langlebigen Systemen sein.
Die Frage ist, ob Unternehmen die Authentifizierung weiterhin als reaktives Notbehelfverfahren betrachten oder ob sie von Anfang an Verifizierungsmechanismen in den Lebenszyklus integrieren werden.
Erstellen Sie eine Strategie zur Fälschungserkennung
Die Ursachen des Fälschungsrisikos zu verstehen, ist der erste Schritt; zu wissen, wie man darauf reagiert, macht den Unterschied.
Unser On-Demand-Webinar Beseitigung von Fälschungsrisiken in der Luft- und Raumfahrt sowie im Verteidigungsbereich befasst sich eingehend mit den Risikoquellen und praktischen Ansätzen zur Authentifizierung.
Nutzen Sie nach der Überprüfung die Informationen zum BOM-Lebenszyklus, um risikoreiche Komponenten zu kennzeichnen, und integrieren Sie die Golden-Sample-Authentifizierung in Ihre Verifizierungsprozesse.
Starten Sie unter Accuris.com/BOM.
