Algorithmen besser nutzen - Das Potenzial von Fahrzeug-Daten

Sensoren liefern dem Fahrer wichtige Informationen über den Status des Fahrzeugs. So können beispielsweise Reifendaten für die  Profiltiefenüberwachung  (engl. Tread Depth Monitoring TDM) genutzt werden, um Unfälle zu vermeiden und den Lebenszyklus des Reifen zu optimieren. Gleiches gilt für die Batterieüberwachung: Durch das Erkennen einer Batteriealterung kann der Fahrer rechtzeitig in die Werkstatt fahren. Diese vorausschauende Eigenschaft vermeidet Stress und kann Kosten sparen.  

Durch die kontinuierliche Übermittlung von Daten vom Fahrzeug in die Cloud können Algorithmen, die die Daten interpretieren, eine viel größere Datenbasis - und nicht nur   Daten aus einem Fahrzeug. Dies ist Teil eines selbstlernenden Systemansatzes, der die Analyse ständig verbessert. Durch die Nutzung der Rechenleistung und Datenspeicherkapazität der Cloud können zusätzliche Kosten für die Installation von mehr Rechenleistung und Arbeitsspeicher in jedem einzelnen Fahrzeug vermieden werden.  

Kurzum:  Im Vergleich zu eingebetteten Systemen liefert Cloud-basiertes Computing besserer Informationen mit einem erweiterten Horizont, um  frühzeitig  Probleme zu erkennen und den Fahrer zu informieren.  

Etwa die Hälfte aller Fahrzeugpannen entsteht durch einen Ausfall der Blei-Säure-(Starter-)Batterie. (1) Dafür gibt es viele Gründe und die Liste wird immer länger. Betrachten wir kraftstoffsparende Systeme wie beispielsweise die automatische Motor-Start-Stopp-Funktion: Sie erhöht die Anzahl der Fahrphasen, in denen allgemein die Batterie das komplette 12-Volt-Stromnetz versorgen muss. Das führt dazu, dass Starterbatterien oft an der Grenze ihrer Leistungsfähigkeit laufen - und manchmal sogar darüber hinaus.

Continental Automotive hat den intelligenten Batteriesensor (IBS) auf den Markt gebracht, um zentrale Batterieparameter wie State of Charge (SOC), State of Function (SOF) und State of Health (SOH) zu überwachen. Das ermöglicht, den Fahrer vor einer Alterung der Batterie zu warnen, bevor das Auto nicht mehr anspringt. Der klare Vorteil dieser Lösung hat Continental zu einem IBS-Marktführer gemacht.
  

(1) Daten aus 2022:  https://www.adac.de/rund-ums-fahrzeug/unfall-schaden-panne/adac-pannenstatistik/

• Der Kommunikationskanal für die Übermittlung von Sensordaten an den Algorithmus und die Zuordnung, also das Hosting (Continental oder Customer Cloud), des Algorithmus kann flexibel definiert werden.  
• Die Möglichkeiten der Cloud übertreffen die lokalen Rechenkapazitäten im IBS.    
• Flottenbesitzer erhalten ein Dashboard, das einen schnellen Überblick über die erforderlichen Servicemaßnahmen bietet.  
• Optimierte Software-Parameter können auf das Fahrzeug heruntergeladen werden, um die bordeigenen Sensordaten zu verbessern.  
• Der Algorithmus erhöht die Zuverlässigkeit sowohl im elektrischen als auch im autonomen Fahren.  
• Die Kundenbindung an autorisierte Werkstätten wird durch den neuen Service gestärkt.  

• Die Übertragungsschnittstelle und Datenmenge von Sensor- & Fahrzeugdaten an den Algorithmus und die Zuordnung des Algorithmus kann flexibel definiert werden.    
• Die Möglichkeiten der Cloud übertreffen die Onboard-Analyse.  
• Fuhrparkbesitzer erhalten ein Dashboard, das einen schnellen Überblick über verfügbare Fahrzeuge und erforderliche Servicemaßnahmen bietet.  
• Gerade bei Mietwagen ist Verfügbarkeit gleich Geld.  
• Der Status der Reifenprofiltiefe wird auf Grundlage von Druck-, Temperatur-, Beschleunigungs- und Fahrdynamikdaten präzise berechnet.  
• Dabei werden individuelle, fahrzeugspezifische Lastprofile berücksichtigt.  
• Cloud-basierte, zentrale Softwareentwicklung ist agil.  
• Open-Loop- und Closed-Loop-Konzepte neuronaler Netzwerke sind möglich.  
• Die Kundenbindung an autorisierte Werkstätten wird durch den neuen Service gestärkt.