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Messwertanalyse zur Fehleridentifikation

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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