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Optimierung der Fahrzeugdiagnose durch eine cloudbasierte Methode zur Identifikation der Datennetze mit künstlicher Intelligenz » książka

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Kategorie szczegółowe BISAC

Optimierung der Fahrzeugdiagnose durch eine cloudbasierte Methode zur Identifikation der Datennetze mit künstlicher Intelligenz

ISBN-13: 9783658431129 / Niemiecki / Miękka / 2023

Ralf Thomas Lutchen
Optimierung der Fahrzeugdiagnose durch eine cloudbasierte Methode zur Identifikation der Datennetze mit künstlicher Intelligenz Ralf Thomas Lutchen 9783658431129 Springer Fachmedien Wiesbaden - książkaWidoczna okładka, to zdjęcie poglądowe, a rzeczywista szata graficzna może różnić się od prezentowanej.

Optimierung der Fahrzeugdiagnose durch eine cloudbasierte Methode zur Identifikation der Datennetze mit künstlicher Intelligenz

ISBN-13: 9783658431129 / Niemiecki / Miękka / 2023

Ralf Thomas Lutchen
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Ralf Thomas Lutchen stellt eine neue Methode zur Erstellung von automatisierten Testabläufen in der Fahrzeugentwicklung auf. Dabei setzt der Autor Cloud- und KI-Modelle ein, durch welche die herausfordernde Optimierung der Durchlaufzeit einer Messaufgabe mit 63 % Reduzierung erreicht werden konnte. Zusätzlich zu dieser Optimierung zeigt er auf, wie gleichzeitig die Aktualität der Messaufgabe verbessert wird, bei ebenfalls steigender Vollständigkeit, indem die Komplexität in die Cloud und damit an die KI übertragen wird. Der dafür notwendige Prozess ist die vollständige Identifizierung der Steuergeräte, ihrer Softwarestände sowie aller Datennetze, die am Testequipment angeschlossen sind. Diese Technologie wird erstmals in dieser Studie hergeleitet und ist der Kern der Methode. Die sich daraus ergebenden ökonomischen und ökologischen Vorteile sind im Verhältnis zu den sich zeigenden Kosten und Energiebedarfen signifikant.

Kategorie:
Technologie
Kategorie BISAC:
Technology & Engineering > Automotive
Computers > Networking - General
Computers > Hardware - General
Wydawca:
Springer Fachmedien Wiesbaden
Seria wydawnicza:
Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttga
Język:
Niemiecki
ISBN-13:
9783658431129
Rok wydania:
2023
Waga:
0.25 kg
Wymiary:
21.0 x 14.8
Oprawa:
Miękka
Dodatkowe informacje:
Wydanie ilustrowane

Testablauferstellung in der Fahrzeugentwicklung.- Methode zur Identifizierung der Fahrzeug-Netzwerk-Architektur.- Prozess zur Identifikation der physikalischen Netzwerkstruktur.- Anwendung und praktischer Nachweis.

Ralf Thomas Lutchen hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert und ist aktuell Data Scientist für Data Driven Development von MEMS-Sensoren bei einem Automobilzulieferer in Reutlingen.


Ralf Thomas Lutchen stellt eine neue Methode zur Erstellung von automatisierten Testabläufen in der Fahrzeugentwicklung auf. Dabei setzt der Autor Cloud- und KI-Modelle ein, durch welche die herausfordernde Optimierung der Durchlaufzeit einer Messaufgabe mit 63 % Reduzierung erreicht werden konnte. Zusätzlich zu dieser Optimierung zeigt er auf, wie gleichzeitig die Aktualität der Messaufgabe verbessert wird, bei ebenfalls steigender Vollständigkeit, indem die Komplexität in die Cloud und damit an die KI übertragen wird. Der dafür notwendige Prozess ist die vollständige Identifizierung der Steuergeräte, ihrer Softwarestände sowie aller Datennetze, die am Testequipment angeschlossen sind. Diese Technologie wird erstmals in dieser Studie hergeleitet und ist der Kern der Methode. Die sich daraus ergebenden ökonomischen und ökologischen Vorteile sind im Verhältnis zu den sich zeigenden Kosten und Energiebedarfen signifikant.


Der Inhalt 
  • Testablauferstellung in der Fahrzeugentwicklung
  • Methode zur Identifizierung der Fahrzeug-Netzwerk-Architektur
  • Prozess zur Identifikation der physikalischen Netzwerkstruktur
  • Anwendung und praktischer Nachweis
Die Zielgruppen 
  • Dozierende und Studierende im Fachgebiet Fahrzeugdiagnose
  • Ingenieure in der KFZ-Branche
Der Autor
Ralf Thomas Lutchen hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert und ist aktuell Data Scientist für Data Driven Development von MEMS-Sensoren bei einem Automobilzulieferer in Reutlingen.



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