REFERENZEN

Messwertanalyse zur Fehleridentifikation Referenz

Branche
Automotive
anacision Leistungen
Diagnose

Beim Testen seiner Autos auf dem Teststand hat unser Kunde, ein Automobilhersteller, Probleme mit unregelmäßig auftretenden, unerwünschten Effekten. Eine manuelle Identifikation der Ursachen war bis jetzt nicht erfolgreich. Um Treiber für die auftretenden Effekte zu identifizieren, wurden mit Data-Analytics-Methoden Steuerungs- sowie Messdaten ausgewertet. Im Anschluss konnte unser Kunde die Analyseergebnisse nutzen, um gezielter nach Ursachen zu suchen.

Ausgangslage

Probleme beim Durchführen von Funktionstests

Nach dem Auftreten von unerwünschten Effekten beim Durchführen von Funktionstests bei Fahrzeugen auf dem Teststand hat unser Kunde bereits Maßnahmen und Tests durchgeführt, um eine Reihe von Ursachen auszuschließen. Aufgrund der Heterogenität der möglichen Ursachen und der Komplexität der Identifikation vielversprechender Maßnahmen konnte bisher aber keine Klärung oder Lösung erreicht werden. Durch die Datenerhebung während der Tests bestand bereits eine gute Ausgangslage für datengetriebene Analysen.

 

Lösung

Analyse von Steuerungsdaten zur Ursachenfindung der Fehler

Zur Identifikation möglicher Ursachen wurden eine große Anzahl Steuerungs- sowie Messdaten gesammelt und analysiert. Da die Testparameter über den Zeitraum der Datenerhebung verändert wurden, wurden die Daten zunächst datengetrieben in vergleichbare Segmente eingeteilt. Innerhalb dieser Segmente wurden nun mit verschiedenen Methoden Modelle erstellt, um das Auftreten der Effekte zu prognostizieren. Die wichtigsten Prädiktoren in den Modellen gaben dann Aufschluss über mögliche Ursachen.

 

Nutzen

Gezieltere Ursachenidentifikation

Mithilfe der Datenanalyse hat unser Kunde mehrere neue Ansatzpunkte für die Suche nach dem Ursprung der unerwünschten Effekte erhalten. Diese kann er nun nutzen, um gezielt weitere Tests durchzuführen, um Ursachen und Gegenmaßnahmen zu identifizieren. Besonders die datengetriebene Einschränkung auf wenige mögliche Einflussfaktoren reduziert die Aufwände und erhöht die Wirtschaftlichkeit bei der Ursachenidentifikation.

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