Methode zur Reifegradsteigerung mittels Fehlerkategorisierung von Diagnoseinformationen in der Fahrzeugentwicklung (eBook)

(Autor)

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2018 | 1. Aufl. 2018
XXI, 125 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-24018-9 (ISBN)

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Methode zur Reifegradsteigerung mittels Fehlerkategorisierung von Diagnoseinformationen in der Fahrzeugentwicklung - Barbara Krausz
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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.

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.

Erscheint lt. Verlag 8.10.2018
Reihe/Serie Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Zusatzinfo XXI, 125 S. 54 Abb., 14 Abb. in Farbe.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
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 3-658-24018-0 / 3658240180
ISBN-13 978-3-658-24018-9 / 9783658240189
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