In der schnelllebigen Automobilbranche erfordert die rasante technologische Entwicklung eine effiziente Entwicklung und eine schnelle Markteinführung, insbesondere bei der Elektrifizierung. Die umfangreiche Validierung neuer Funktionen ist kostspielig und zeitaufwändig. Die Nutzung von Datenanalyse und KI rationalisiert diesen Prozess und senkt die Kosten.
Darüber hinaus verbessern KI-gesteuerte Lösungen die Stabilität der Batterieproduktion und sorgen für gleichbleibende Qualität und Zuverlässigkeit. Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen und die Optimierung von Prozessen können Hersteller die Produktqualität verbessern, Garantieansprüche reduzieren und die Kundenzufriedenheit steigern.
Kurze Markteinführungszeit und Entwicklungseffizienz
In der Automobilindustrie sind die Markteinführungszeit und die Entwicklungseffizienz aufgrund der sich schnell entwickelnden Technologie, insbesondere im Bereich der Elektrifizierung, kritische Faktoren. Die Komplexität der Integration neuer Funktionen erfordert oft eine umfangreiche Validierung.
In Anbetracht der kurzen Markteinführungszeit und der hohen Kosten für Tests und Prototypen bietet der Einsatz von Datenanalyse und KI ein großes Potenzial zur Lösung dieser Herausforderung.
Ausschuss aus der Produktion
Die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Stabilität der Batterieproduktion und dem Schrottmanagement sind beträchtlich. Probleme mit der Produktionsstabilität entstehen häufig aufgrund von Schwankungen bei den Rohstoffen, der Lieferkette und den Herstellungsverfahren, was zu einer uneinheitlichen Leistung und Zuverlässigkeit der Batterien führt. Dies kann zu vermehrten Garantieansprüchen, unzufriedenen Kunden und potenziell kostspieligen Rückrufaktionen führen.
Durch die Integration von fortschrittlicher Datenanalyse und Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) können Hersteller potenzielle Probleme frühzeitig erkennen, Produktionsprozesse optimieren und die Zuverlässigkeit von Batterien insgesamt verbessern.
Produktqualität
Probleme wie Reichweite, Alterung, Sicherheit und Zuverlässigkeit wirken sich direkt auf die Endkunden aus und können das Vertrauen in die Marke untergraben und zu enormen Garantiekosten führen, wenn sie nicht effektiv angegangen werden.
Der Einsatz von KI zur Ausfallvorhersage und präventive Wartungsmaßnahmen wie OTA-Software-Updates können diese Herausforderungen entschärfen und die Gesamtbetriebskosten (TCO) sowie die Betriebszeit des Fahrzeugs deutlich verbessern.
Wir entwickeln KI-Lösungen auf der Grundlage unseres umfassenden Fachwissens. Diese KI-Methoden werden im Rahmen eines Proof of Concept geliefert und dann in die AVL Data Analytics Platform für den produktiven Einsatz überführt.
Entwicklungseffizienz
Simulationsergebnisse, Labormessungen und Fahrzeugtests werden auf der Grundlage von KI-Modellen analysiert, klassifiziert und vorhergesagt. Diese fortschrittlichen Methoden werden beim Kunden mithilfe der Data Analytics Platform von AVL eingesetzt. Datenimport, Modellausführung und Berichterstellung sind automatisiert.
Dieser Ansatz kann die Testzeit um 20 % reduzieren..
Gewährleistungskosten
Auf der Grundlage der Telemetriedaten werden KI-Modelle trainiert, die dann beim Kunden eingesetzt und in seine Cloud-Umgebung integriert werden. Jedes Fahrzeug erhält eine Risikobewertung, die zur Vermeidung von Pannen durch vorausschauende Wartung genutzt werden kann.
Quantitative Ergebnisse: bis zu 93 % der Rückrufe können vermieden werden.
Digitalisierung und Data Intelligence steigern die Effizienz im gesamten Entwicklungsprozess.
Automatisierte Datenverarbeitung, -analyse und -berichterstattung ermöglichen schnelle, datengesteuerte Entscheidungen im Entwicklungsprozess.
Entwicklungseffizienz
Gemeinsam können wir bereits in der Konzeptphase eine Verkürzung der Markteinführungszeit von bis zu 3 Monaten erreichen. Dies ist ein nachgewiesenes Ergebnis aus einem Kundenprojekt mit dem AVL Vehicle ComposerTM.
Im Requirements Engineering können wir durch den Einsatz der unserer generativen KI eine 20%ige Reduzierung des Personaleinsatzes (Testzeit) erreichen.
Außerdem können wir in der Validierungsphase während der Entwicklung die Anzahl der Prototypen um 10 % reduzieren.
Das Beste aus beiden Welten
Durch die Kombination unserer langjährigen Erfahrung in der Fahrzeugtechnik, profundem Know-how in der Fahrzeugintegration, SW-Plattform und KI-Modellen erreichen wir eine deutlich höhere Modellgüte und verkürzen die Entwicklungszeiten signifikant.
AVL Data Analytics™
The enabler for productive AI solutions
Data Analytics provides you with a practical framework for all engineering challenges in terms of targeted and professional data analytics in the automotive field. From raw data to data jewels in just a few seconds.
The event-based analytics approach enables interactive exploration and result comparison of time series data no matter if it is produced by simulation, on testbeds or in vehicle fleets. Domain-specific toolboxes support your engineering tasks.
Angewandte Data Science und KI-Lösungen
Auf der Grundlage von 70 Jahren Entwicklungs-Know-how entwickelt AVL fortschrittliche Data Science-Lösungen für verschiedene domänenspezifische Anwendungen. Wir liefern maßgeschneiderte AI-Methoden für:
- Datengestützte Ursachenanalyse für eine breite Palette von technischen Problemen
- Abschätzung des Batteriezustands und Prognostik
- Frühzeitige Fehlererkennung und Fehlerprognose für große Fahrzeugflotten
- KI-gestützte Lösungen mit Digital Twins
Digital Services
AVL unterstützt die Digitalisierung der Fahrzeugtechnik mit automatisierten DevOps-Pipelines und erstellt maßgeschneiderte Cloud-Softwarelösungen für die skalierbare Verarbeitung von vernetzten Fahrzeugdaten. Unsere Experten integrieren und implementieren diese Lösungen in Ihre Infrastruktur und ermöglichen so digitale Services für Endkunden.
- Maßgeschneiderte und skalierbare Datenanalyse
- Bid data auf AWS, Azure und GCP
- Kundenspezifische Web- und Mobilanwendungen
- DevOps / MLOps
- Automatisierte SW-Tests
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