„IAV vereint die IT- mit der Automotive-Welt“
Ob Elektromobilität, autonomes Fahren oder der Trend zum „Automotive Device“ – die Entwicklung moderner Fahrzeuge ist hochkomplex und verändert sich rasant. Als Software-Partner bietet IAV Fahrzeugherstellern umfassende Unterstützung an. Mit zielgenauen Datenanalysen können beispielsweise Fehler in der Fahrzeugentwicklung frühzeitig entdeckt oder neue Innovationen getestet werden. Jens Schulze, Abteilungsleiter Data Analytics and Fleet Validation, erklärt, wie die Datenanalysen funktionieren und warum IAV hier zu den Marktführern gehört.
«Unsere Analysen sind hoch performant, effizient und können individuell angepasst werden. Damit bieten wir ein Rundum-Paket.»
— Abteilungsleiter Data Analytics and Fleet Validation bei IAV
Was zeichnet IAV bei der Analyse von Fahrzeugdaten aus und welchen Mehrwert hat der Kunde?
Für Datenanalysen im Automotive-Bereich braucht man ein sehr detailliertes Fahrzeug- und IT-Wissen. Das liegt daran, dass die Vernetzung der Fahrzeugelektronik in den letzten Jahren zunehmend komplexer geworden ist. Die Kommunikation der Elektronik-Teilnehmer wird dabei über sogenannte Services abgewickelt, die bei starker Auslastung sehr viel Rechenleistung benötigen. Ist diese Rechenleistung nicht vorhanden, kann es zu Fehlern im Informationsfluss kommen. Diese Fehler zu finden, ist aufgrund der enormen Menge und Komplexität an Daten gar nicht so leicht. Da wir jedoch eine sehr genaue Kenntnis von der Fahrzeugtechnik und der IT-Welt haben, gehören wir hier zu den Marktführern. Unsere Analysen sind hoch performant, effizient und können individuell angepasst werden. Damit bieten wir dem Kunden ein Rundum-Paket.
Dabei nutzen Sie eine spezielle IT-Architektur. Wie genau ist diese aufgebaut?
Bevor wir ein Projekt beginnen, erfassen wir erst einmal die Kundenwünsche und deren Ziele sowie alle Prozesse und Use Cases. Wir haben mittlerweile ein sehr umfangreiches Angebot an Algorithmen und Modellen entwickelt, das so gut wie alle Analysen aus dem Bereich Automotive abdeckt. Danach entscheiden wir, welche Komponenten benötigt werden, und bauen die passende IT-Architektur entsprechend der Anforderungen auf. Zur Auswahl stehen verschiedene Infrastruktur- und Vernetzungskonzepte, Virtualisierungsansätze und Applikationsebenen sowie Analytics Frameworks. Bei der Infrastruktur und Vernetzung geht es zum Beispiel um die Frage, ob eine Private, Public oder Hybrid Cloud eingesetzt wird. Bei der Virtualisierung wählen wir zwischen Container-Technologien, virtuellen Maschinen oder Serverless-Modellen. Die Analytics Frameworks basieren entweder auf GPU- oder CPU-Prozessoren und die Architektur auf einem Streaming-, Batch- oder Lambda-Ansatz.
Welche Analysen können im Rahmen der IAV Messdatenplattform vom Kunden genutzt werden?
Die IT-Architektur und Analysemodelle der Plattform wurden eigens für die Anwendung im Automotive-Bereich entwickelt und befinden sich technisch auf dem neusten Stand. Damit können wir alles abbilden, was derzeit möglich ist. Dazu gehören vor allem Vital- und Echtzeit-Daten aus dem Fahrzeug, aber auch die Abbildung von spezifischen Vorhersagen und Anwendungsfällen aus dem Dauerlauf. Die Ergebnisse dieser Analysen können auf unterschiedliche Weise visualisiert werden. Da haben wir ein sehr umfangreiches, modulares System, mit dem sich Kunden ihr eigenes Dashboard konfigurieren können. Das Dashboard gibt ihnen eine einfache Übersicht über alle Fehler und Anomalien und hilft ihnen, die Fahrzeugfunktionen und Steuergeräte zu verbessern.
Können Sie ein konkretes Beispiel aus Ihrem Arbeitsalltag nennen?
Ein klassischer Fall wäre die Mustererkennung bei einem Kommunikationsfehler der Steuergeräte. Sagen wir, dass nach der Integration aller Softwarekomponenten das Bremslicht unter bestimmten Bedingungen nicht mehr funktioniert. Im täglichen Betrieb wäre es für einen Hersteller sehr aufwendig, diesen Fehler selber auszumachen. Mit unseren Analyse-Modellen ist es jedoch kein Problem, denn sie kennen die Software-Architektur des Fahrzeugs sehr genau, und der Kunde kann über ein webbasiertes Messdatenmanagement darauf zugreifen. So kann der Fehler über eine einfache Suchfunktion innerhalb kürzester Zeit gefunden und in der gewünschten Form dargestellt werden. Ganz ähnlich wie bei einer Google-Suche.
«Unser Alleinstellungsmerkmal ist also, dass wir die IT- mit der Automotive-Welt vereinen. Wir sind Experten auf unserem Gebiet […]»
— Abteilungsleiter Data Analytics and Fleet Validation bei IAV
Was hebt IAV von klassischen IT-Unternehmen ab?
Neben unserem IT-Know-how haben wir langjährige Erfahrung in der Automobilindustrie, wodurch sich ein enormes Potenzial für die Fahrzeugentwicklung ergibt. Vor allem durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Cloud-Technologien können wir sehr große und komplexe Datenmengen auswerten. Unser Alleinstellungsmerkmal ist also, dass wir die IT- mit der Automotive-Welt vereinen. Wir sind Experten auf unserem Gebiet und zeigen den Kunden, wie sie sehr große und komplexe Datenmengen ihrem Ziel entsprechend auswerten.
Der Artikel erschien in der automotion 03/2020, dem Automotive Engineering-Fachmagazin von IAV. Hier können Sie die automotion kostenfrei bestellen.
