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KI-gestützte Diagnose

 

 

 

Herausforderung

Die Fahrzeugdiagnose erfordert aktuell umfangreiches Vorwissen sowie viel Zeit.

 

 

 

Lösung

Einwicklung eines Verfahrens zur automatisierten Erkennung potenziell defekter Bauteile im Fahrzeug mit Hilfe von KI.

 

 

 

Mehrwert

Die Komplexität aufgrund unterschiedlicher Fahrzeugtypen ist besser beherrschbar und die Durchführung der Fahrzeugdiagnose wird somit effizienter.

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.

Im KI-Marktplatz widmet sich das Unternehmen vor allem der KI-gestützten Fahrzeugdiagnose. Herkömmlich werden potenziell defekte Bauteile im Fahrzeug anhand von Fehlercodes und Sensorwerten ermittelt. Aktuell benötigt ein Mechaniker dafür in der Werkstatt viel Zeit sowie umfangreiches KFZ-Wissen, um auf Basis von ausgelesenen Fehlercodes oder gemessenen Sensormesswerten (zum Beispiel Einspritzmenge) eine fundierte Diagnose zu erstellen. Hinzu kommt, dass in freien Werkstätten eine Vielzahl an verschiedenen Fahrzeugmarken repariert werden und somit die Komplexität verstärkt wird.

Das Ziel dieses Projekts ist es, Verfahren zur automatisierten Erkennung potenziell defekter Bauteile im Fahrzeug mit Hilfe Künstlicher Intelligenz zu entwickeln und zu erproben. Dazu sollen insbesondere geeignete Verfahren zur Datenvorverarbeitung sowie dem Trainieren von Machine Learning Modellen mit Hilfe von Fahrzeugdaten (Fehlercodes, Sensormesswerte und KM-Stände) entwickelt und validiert werden.

Des Weiteren wird geprüft, ob gängige Modelle aus dem Bereich des Maschinellen Lernens für die Anwendung auf die Fahrzeugdiagnose geeignet sind. Zuletzt werden diese Modelle zu einem Vorhersagemodell für defekte Bauteile integriert. Dieses Vorhersagemodell wird durch Feedback von KFZ-Experten schrittweise optimiert  und in einen Demonstrator für die KI-gestützte Fahrzeugdiagnose überführt.

Hella Gutmann entwickelt mit diesem Projekt einen Demonstrator in Form eines Services, der mit Hilfe von Machine Learning Modellen für einen bestimmten KFZ Diagnosefall eine Liste an potenziell defekten Bauteilen liefert. Für die Zukunft ist die Integration dieses Services in ein Produkt angedacht. Mithilfe dieser KI-Lösung wird es Mechanikern zukünftig möglich sein, die Komplexität, die durch unterschiedliche Fahrzeugtypen entsteht, besser zu beherrschen und somit auch die Fahrzeugdiagnose deutlich schneller durchzuführen.

Kontakt

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David Aymanns
Hella Gutmann Solutions GmbH, David.Aymanns@hella-gutmann.com
Porträts KI-Marktplatz (4)
Ruslan Bernijazov
Fraunhofer IEM, Ruslan.bernijazov@iem.fraunhofer.de

Projekte

Düspohl

KI-gestützte Herstellbarkeitsanalyse

In diesem Projekt soll ein Einrichtprozess in einem automatisierten Fertigungsprozess mithilfe von KI optimiert werden und das bisher noch manuelle „Einteachen“ ablösen. Darüber hinaus soll die voraussichtliche Herstellbarkeit neuer Produktspezifikationen automatisiert beurteilt werden können. Dieses Pilotprojekt wird von düspohl Maschinenbau GmbH und dem Fraunhofer IEM vorangetrieben.

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KI-gestütztes Service-Engineering

Wie können Service-Techniker optimal unterstützt werden? Dieser Frage widmet sich ein Pilotprojekt von Diebold Nixdorf Systems gemeinsam mit dem Fraunhofer IOSB-INA. Ziel ist es, eine KI-Anwendung zu entwickeln, die Service- und Sensordaten von Geldautomaten aus dem Feld ausliest und analysiert. Darauf aufbauend sollen differenzierte Reparaturanweisungen für Servicetechniker generiert werden. Als Datenbasis dient eine existierende Serviceplattform.

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Claas Logo

Integration von KI in Computer Aided Design (CAx)

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial die Art und Weise wie gearbeitet und gewirtschaftet wird grundlegend zu verändern. Dieses Potential hat CLAAS GmbH & Co. KGaA, ein international agierender Landmaschinenhersteller, erkannt und erprobt im KI-Marktplatz gemeinsam mit den Fraunhofer-Instituten IEM und IPK einen speziellen Use Case für die Integration von KI in Computer Aided Design (CAx).

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Westaflex_RGB-1-1024×156

KI-gestützte Fertigungsplanung

Im Fokus des Projektes von Westaflex mit dem Fraunhofer IEM steht eine KI-Anwendung, mit deren Hilfe die Reihenfolgenplanung von Fertigungsaufträgen optimiert wird. Dazu sollen Echtzeitdaten aus der Produktionssteuerung sowie von Maschinen ausgewertet werden, um Hinweise für die optimalen Maschinenbelegungen zu extrahieren.

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ubermetrix

Intelligente Produktbeobachtung

Ziel des Projektes von Ubermetrics ist eine KI-Anwendung, die relevante Informationen aus unstrukturierten oder semi-strukturierten Texten (z.B. Onlinebewertungen, Beschwerde-Emails, Serviceberichte, Reklamationsreports) extrahiert, analysiert und einem Entwickler systematisch verfügbar macht. Die Anwendung kann beispielsweise im Rahmen der gezielten Optimierung von Systemkomponenten genutzt werden.

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