KI-gestützte Fehlercode-Diagnose
Die Herausforderung: Die Fahrzeugdiagnose erfordert aktuell umfangreiches Vorwissen sowie viel Zeit.
Die Lösung: Entwicklung eines Verfahrens zur automatisierten Erkennung potenziell defekter Bauteile im Fahrzeug mit Hilfe von KI.
Der Mehrwert: Die Komplexität aufgrund unterschiedlicher Fahrzeugtypen ist besser beherrschbar und die Durchführung der Fahrzeugdiagnose wird somit effizienter.
Mit KI defekte Bauteile erkennen
Das Unternehmen Hella Gutmann entwickelt intelligente Lösungen für die Reparatur und Wartung von Autos und Motorrädern aller Marken und Modelle, insbesondere in Zusammenarbeit mit freien Werkstätten.
Auf dem KI-Marktplatz liegt der Schwerpunkt des Unternehmens auf der KI-gestützten Fahrzeugdiagnose. Traditionell werden potenziell defekte Komponenten im Fahrzeug anhand von Fehlercodes und Sensorwerten identifiziert. Derzeit benötigt ein Mechaniker viel Zeit in der Werkstatt sowie umfangreiches automobiles Wissen, um anhand von ausgelesenen Fehlercodes oder gemessenen Sensorwerten (z.B. Einspritzmenge) eine fundierte Diagnose zu stellen. Hinzu kommt, dass eine große Anzahl unterschiedlicher Fahrzeugmarken in freien Werkstätten repariert wird, was die Komplexität erhöht.
Defekte Bauteile automatisch mit KI erkennen
Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Erprobung von Methoden zur automatisierten Erkennung von potenziell defekten Bauteilen im Fahrzeug mittels künstlicher Intelligenz. Insbesondere werden geeignete Methoden zur Datenvorverarbeitung und zum Training von Machine-Learning-Modellen mit Hilfe von Fahrzeugdaten (Fehlercodes, Sensormesswerte und KM-Zustände) entwickelt und validiert.
Weiterhin wird untersucht, ob gängige Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens für die Anwendung in der Fahrzeugdiagnose geeignet sind. Schließlich werden diese Modelle in ein Vorhersagemodell für defekte Bauteile integriert. Dieses Vorhersagemodell wird durch Feedback von Automobilexperten schrittweise optimiert und in einen Demonstrator für die KI-gestützte Fahrzeugdiagnose überführt.
Ein Demonstrator für den KI-Marktplatz
Hella Gutmann entwickelt mit diesem Projekt einen Demonstrator in Form eines Services, der mit Hilfe von Machine-Learning-Modellen eine Liste von potenziell defekten Bauteilen für einen konkreten Kfz-Diagnosefall liefert. Für die Zukunft ist die Integration dieses Services in ein Produkt geplant. Mit Hilfe dieser KI-Lösung wird es den Mechanikern möglich sein, die Komplexität, die durch unterschiedliche Fahrzeugtypen entsteht, besser zu beherrschen und damit auch die Fahrzeugdiagnose deutlich schneller durchzuführen
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