Die NorCom Information Technology GmbH & Co. KGaA hat zwei Folgeaufträge zu einem seit Anfang des Jahres laufenden KI-Projekt bei einem deutschen Automobilhersteller erhalten. NorCom unterstützt den Kunden mit der KI-Plattform DaSense zum einen in der Umsetzung aktueller Neuerungen der Branche, zum anderen bei der erweiterten Fehler-Ursachen-Analyse (Root Cause Analysis) im operativen Geschäft. In diesem Rahmen entwickelt NorCom mehrere KI-Apps zu verschiedenen Aspekten dieser Themenbereiche. Die Projekte sind bereits im Juli gestartet und sollen bis Ende des Jahres abgeschlossen sein.
KI-Apps unterstützen bei aktuellen Herausforderungen der Automobilbranche
Die Automobilbranche ist geprägt durch rasch fortschreitende technologische Entwicklung, aber auch durch immer stärkere Restriktionen seitens des Gesetzgebers. In beiden Bereichen sollen KI-Apps von NorCom dabei unterstützen, auf aktuelle Anforderungen optimal eingehen zu können.
So unterstützt eine neue App bei der Umsetzung der Vorschriften aus der neuen Euro-7-Abgasnorm, über die Schadstoff-Emissionen weiter reduziert werden sollen. Die bereits bestehende Kaltstart-App, die das Startverhalten von Fahrzeugen analysiert und Startvorgänge klassifiziert und visualisiert, wird um Anwendungsfälle zum 48-Volt-Bordnetz erweitert werden. Das neue 48-Volt-Bordnetz wurde entwickelt, um den steigenden Bedarf an elektrischer Leistung, zum Beispiel für Assistenzsysteme, im Auto zu decken.
Umfassender Einsatz der Root Cause Analysis
Die Root Cause Analysis ermittelt, wie, warum und wann ein problematisches Ereignis auftritt. Ziel ist, durch die Ursachenanalyse ein auftretendes Problem in der Zukunft systematisch vermeiden zu können, anstatt es im Nachhinein zu lösen. Auch liefern die Ergebnisse der Ursachenforschung wichtige Informationen, um zugrundeliegende Fehlerursachen zu ermitteln und diese kosteneffizient und kundenfreundlich beheben zu können.
Die bereits existierende Data-Science App soll effizienter, in größerem Rahmen und vielfältiger genutzt werden. Neben der Optimierung für einen größeren Endnutzerkreis soll die App um Werkzeuge zur Root-Cause-Analysis erweitert werden. Hier entstehen drei neue Apps, die Aufschluss über Abhängigkeiten zwischen auftretenden Fehlercodes geben, den Erfolg von Reparaturmaßnahmen überwachen und Vorhersagen zum wahrscheinlichen Auftreten bestimmter Fehlercodes treffen. Die Fehlercodes werden in Beziehung zu äußeren Umständen wie Fahrhäufigkeit, Ort, Wetterbedingungen oder Fahrgeschwindigkeit gesetzt. Aber auch Instrumente und Sensoren innerhalb des Autos, sowie deren Wechselwirkungen, fließen in die Auswertung mit ein.
„Die Projekte zeigen, wie vielfältig Künstliche Intelligenz zur Lösung komplexer Fragestellungen im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann. Die KI-Plattform DaSense bietet eine optimale Grundlage für eine Vielfalt an KI-Apps, die einem großen Nutzerkreis ermöglichen, riesige Datenmengen effizient zu analysieren“, kommentiert Dr. Tobias Abthoff die anstehenden Projekte. „Wir freuen uns, diese umfangreichen Aufgaben in den nächsten Monaten umzusetzen und schnelle Erfolge im operativen Geschäft zu realisieren.“
KI-Apps unterstützen bei aktuellen Herausforderungen der Automobilbranche
Die Automobilbranche ist geprägt durch rasch fortschreitende technologische Entwicklung, aber auch durch immer stärkere Restriktionen seitens des Gesetzgebers. In beiden Bereichen sollen KI-Apps von NorCom dabei unterstützen, auf aktuelle Anforderungen optimal eingehen zu können.
So unterstützt eine neue App bei der Umsetzung der Vorschriften aus der neuen Euro-7-Abgasnorm, über die Schadstoff-Emissionen weiter reduziert werden sollen. Die bereits bestehende Kaltstart-App, die das Startverhalten von Fahrzeugen analysiert und Startvorgänge klassifiziert und visualisiert, wird um Anwendungsfälle zum 48-Volt-Bordnetz erweitert werden. Das neue 48-Volt-Bordnetz wurde entwickelt, um den steigenden Bedarf an elektrischer Leistung, zum Beispiel für Assistenzsysteme, im Auto zu decken.
Umfassender Einsatz der Root Cause Analysis
Die Root Cause Analysis ermittelt, wie, warum und wann ein problematisches Ereignis auftritt. Ziel ist, durch die Ursachenanalyse ein auftretendes Problem in der Zukunft systematisch vermeiden zu können, anstatt es im Nachhinein zu lösen. Auch liefern die Ergebnisse der Ursachenforschung wichtige Informationen, um zugrundeliegende Fehlerursachen zu ermitteln und diese kosteneffizient und kundenfreundlich beheben zu können.
Die bereits existierende Data-Science App soll effizienter, in größerem Rahmen und vielfältiger genutzt werden. Neben der Optimierung für einen größeren Endnutzerkreis soll die App um Werkzeuge zur Root-Cause-Analysis erweitert werden. Hier entstehen drei neue Apps, die Aufschluss über Abhängigkeiten zwischen auftretenden Fehlercodes geben, den Erfolg von Reparaturmaßnahmen überwachen und Vorhersagen zum wahrscheinlichen Auftreten bestimmter Fehlercodes treffen. Die Fehlercodes werden in Beziehung zu äußeren Umständen wie Fahrhäufigkeit, Ort, Wetterbedingungen oder Fahrgeschwindigkeit gesetzt. Aber auch Instrumente und Sensoren innerhalb des Autos, sowie deren Wechselwirkungen, fließen in die Auswertung mit ein.
„Die Projekte zeigen, wie vielfältig Künstliche Intelligenz zur Lösung komplexer Fragestellungen im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann. Die KI-Plattform DaSense bietet eine optimale Grundlage für eine Vielfalt an KI-Apps, die einem großen Nutzerkreis ermöglichen, riesige Datenmengen effizient zu analysieren“, kommentiert Dr. Tobias Abthoff die anstehenden Projekte. „Wir freuen uns, diese umfangreichen Aufgaben in den nächsten Monaten umzusetzen und schnelle Erfolge im operativen Geschäft zu realisieren.“
