Methode zur Reifegradsteigerung mittels Fehlerkategorisierung von Diagnoseinformationen in der Fahrzeugentwicklung
Seiten
2018
|
1. Aufl. 2018
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-24017-2 (ISBN)
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-24017-2 (ISBN)
Barbara Krausz stellt eine Methode vor, mit welcher der Reifegrad in der Fahrzeugentwicklung mittels Fehlerkategorisierung von Diagnoseinformationen gesteigert werden kann. Dazu ordnet sie gelöste Fehlerfälle bzw. Fehlerspeichereinträge zuvor definierten Ursachenkategorien zu. Die Kategorien wählt die Autorin hierbei so, dass eine Unterscheidung zwischen entwicklungsspezifischen und serienrelevanten Ursachen möglich ist. Sie trainiert einen geeigneten Klassifikator mit den gelösten Trainingsfällen und ordnet die Fälle anhand der Ähnlichkeit der Fehlerumgebungsdaten den entsprechenden Ursachenkategorien zu. Mit dieser Methode wird die Fehleranalyse in der Fahrzeugentwicklung beschleunigt und der Reifegrad der Diagnose bereits vor dem SOP (Start of Production) erhöht.
Die Autorin
Barbara Krausz ist bei einem großen deutschen Automobilhersteller als Entwicklungsingenieurin in der Powertrain-Entwicklung für PKW tätig. Sie promovierte am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart.
Barbara Krausz ist bei einem großen deutschen Automobilhersteller als Entwicklungsingenieurin in der Powertrain-Entwicklung für PKW tätig. Sie promovierte am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart.
Fehleranalyse in der Fahrzeugentwicklung.- Konzept einer Diagnose-Korrelationsstruktur.- Anwendung und praktischer Nachweis.
Erscheinungsdatum | 13.10.2018 |
---|---|
Reihe/Serie | Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart |
Zusatzinfo | XXI, 125 S. 54 Abb., 14 Abb. in Farbe. |
Verlagsort | Wiesbaden |
Sprache | deutsch |
Maße | 148 x 210 mm |
Gewicht | 202 g |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Technik ► Fahrzeugbau / Schiffbau | |
Technik ► Maschinenbau | |
Schlagworte | Fahrzeugdiagnose • Fahrzeugentwicklung • Fehleranalyse • Fehlerkategorisierung von Diagnoseinformationen • Fehlerursachenbestimmung • Intelligente Diagnose • Klassifizierung • Maschinelles Lernen • Reifegradsteigerung • Smart Data |
ISBN-10 | 3-658-24017-2 / 3658240172 |
ISBN-13 | 978-3-658-24017-2 / 9783658240172 |
Zustand | Neuware |
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