Dem Fehler auf der Spur

Die Fahrzeugvernetzung wandelt sich – weg von konventionellen Systemen hin zu komplexen Netzwerkarchitekturen. Das stellt Fahrzeughersteller vor große Herausforderungen, angefangen bei der Messdatenerfassung bis hin zur Absicherung des Gesamtfahrzeugs. IAV bietet eine umfassende Big-Data-Wertschöpfungskette und unterstützt bei der Erprobung aller Elektrik- und Elektronikkomponenten mit innovativen (Data Analytics) Methoden sowie eigenen Systemen.

Von der Stauinformation in Echtzeit über das Abstandswarnsystem bis hin zur automatisierten Parkplatzsuche – Fahrzeuge verfügen über viele smarte Funktionen, die den Insassen echten Mehrwert bieten. Zugleich werden die Fahrzeuge immer vernetzter: Komplexe Assistenzsysteme, mobile Online-Dienste und die Kommunikation zwischen den Fahrzeugen und ihrer Umwelt bewirken einen beständigen Informationsfluss. Beispielsweise werden unterschiedliche Funktionen und deren Kommunikation im Bereich Car2X oder bei Fahrerassistenzsystemen sowie AR-Anwendungen (Augmented Reality) zunehmend komplexer – vor allem in der Absicherung und Überprüfung. So entstehen riesige Mengen an Bewegungs-, Zustands-, und Umgebungsdaten. Für Fahrzeughersteller bergen die unstrukturierten Datenansammlungen – Big Data – enorme Vorteile, aber auch einige Herausforderungen.

Eine dieser Herausforderungen liegt in der Vernetzungsarchitektur der Fahrzeuge. Sie ist ähnlich einer Netzwerkarchitektur der IT-Welt aufgebaut und muss mit der Fülle an Daten zurechtkommen. Bislang wurde jedoch auf konventionelle Systeme wie CAN-Bus (Controller Area Network), die für eine geringe Datenübertragungsrate und eine geordnete Informationsstruktur ausgelegt sind, zurückgegriffen. Sie werden nun vom Kommunikationsstandard Automotive Ethernet und von Netzwerkarchitekturen abgelöst, die auf Hochleistungsrechnern basieren. Aufgrund ihrer enormen Rechenleistung können Informationen von bestimmten Steuergeräten ad hoc, gleichzeitig und parallel angefordert werden. Eine komplexe Netzwerkarchitektur, die beherrscht werden will.

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«Um dieser Herausforderung zu begegnen, schlagen OEMs neue Wege ein. Wir unterstützen sie dabei, die neuen Netzwerkstrukturen mit bewährten, aber auch innovativen Analysemethoden abzusichern und transparent zu machen.»

Richard Benedix — Technischer Projektleiter für Datenanalyse und Reporting bei IAV

Netzwerkstrukturen und Messdatenanalyse

Automobilhersteller benötigen tiefe Einblicke in die Welt von Big Data. IAV macht für sie sichtbar, was Informatiker:innen programmieren und Ingenieur:innen entwickeln: Über interaktive Dashboards und strukturierte Reportings können OEMs Datenflüsse und Netzwerkkommunikationen im Gesamtsystem nachvollziehen.

Dafür hat IAV eine gesamtheitliche Data-Analytics-Wertschöpfungskette geschaffen, die alle notwendigen Leistungen für die Analyse von Messdaten umfasst: Von der Datenaufzeichnung über die Aufbereitung undInterpretation bishin zur Visualisierung. „Auf Basis dieser Daten können Unternehmen Fehler aufspüren und fundierte Entscheidungen treffen – wir liefern die passenden Werkzeuge dafür“, so Benedix.

Das beginnt bereits bei der Aufzeichnung der Daten im Fahrzeug. Mithilfe moderner Messtechnik wird festgelegt, welche Informationen wann und in welchen Formaten aufgezeichnet werden. Auch hier hat sich die Fahrzeugvernetzung stark gewandelt: Konzepte zur Messdatenerfassung wurden hinsichtlich der Performance und Datenaufzeichnung angepasst, um die bis dato ungewohnt großen Datenmengen effizient verarbeiten zu können. Umfassten die Daten vormals wenige Gigabyte (GB) an Speicherplatz, werden nun 30 bis 50 GB pro Erprobungsfahrt erzeugt.

Die Daten werden in der Messdatenplattform gespeichert, mit der OEMs ein umfassendes Management-Tool erhalten: Im webbasierten Frontend behalten sie den Überblick über alle Fahrzeuge, Messgeräte und Analysen. Aufgrund der Übertragung in Echtzeit können sie Analysen und Fehlersuchen sogar während laufender Testfahrten vornehmen.

Fehlersuche und Reportings

Mit der interaktiven Datenanalyse (IDA) können auch Anwender:innen ohne Programmierkenntnisse und mit einer einfachen Suchsprache nach bestimmten Events in ihren Daten stöbern. Machine-Learning-Algorithmen unterstützen bei der Suche nach möglichen Fehlern, indem sie Anomalien in den Datenmustern erkennen.

Die automatisierte Messdatenauswertung (AMeDA) zeigt Kunden komplexe Zusammenhänge rund um diverse Fehler auf. Dazu erstellen Data Scientists und Data Analysts von IAV Reportings entsprechend der Fragestellung des Kunden: Sie programmieren Templates, die bestimmte Sachverhalte in Diagrammen abbilden. Anschließend kann sich der Kunde diesen Bericht automatisiert aus der Messdatenplattform ziehen. AMeDA und die interaktive Datenanalyse sind besonders flexibel, da sich die Systeme auf jedes Datenformat und jeden Datenlogger individuell anpassen lassen. Zudem zeichnet beide Tools ihre Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit aus, was die gesamte Toolkette zukunftsfähig macht. Selbst wenn die Fahrzeuge Datenmengen im Zettabyte-Bereich generieren, können die interaktive Datenanalyse und AMeDA die Daten schnell und problemlos verarbeiten. Damit ermöglicht die IAV-Wertschöpfungskette mittels schneller automatisierter Analyse und direkter Visualisierung auf Dashboards direkte Erkenntnisse für das Beheben von Fehlern und liefert die erforderliche Offenheit und Flexibilität für zukunftsorientiertes Engineering.

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