Fehleridentifikation durch Auswertung der Fahrzeugdaten mit Data-Analytics-Methoden

Beim Tes­ten sei­ner Au­tos auf dem Test­stand hat un­ser Kun­de, ein Au­to­mo­bil­her­stel­ler, Pro­ble­me mit un­re­gel­mä­ßig auf­tre­ten­den, un­er­wünsch­ten Ef­fek­ten. Eine ma­nu­el­le Iden­ti­fi­ka­ti­on der Ur­sa­chen war bis jetzt nicht er­folg­reich. Um Trei­ber für die auf­tre­ten­den Ef­fek­te zu iden­ti­fi­zie­ren, wur­den mit Data-Ana­ly­tics-Me­tho­den Steue­rungs- so­wie Mess­da­ten aus­ge­wer­tet. Im An­schluss konn­te un­ser Kun­de die Ana­ly­se­er­geb­nis­se nut­zen, um ge­ziel­ter nach Ur­sa­chen zu su­chen.

Nach dem Auf­tre­ten von un­er­wünsch­ten Ef­fek­ten beim Durch­füh­ren von Funk­ti­ons­tests bei Fahr­zeu­gen auf dem Test­stand hat un­ser Kun­de be­reits Maß­nah­men und Tests durch­ge­führt, um eine Rei­he von Ur­sa­chen aus­zu­schlie­ßen. Auf­grund der He­te­ro­ge­ni­tät der mög­li­chen Ur­sa­chen und der Kom­ple­xi­tät der Iden­ti­fi­ka­ti­on viel­ver­spre­chen­der Maß­nah­men konn­te bis­her aber kei­ne Klä­rung oder Lö­sung er­reicht wer­den. Durch die Da­ten­er­he­bung wäh­rend der Tests be­stand be­reits eine gute Aus­gangs­la­ge für da­ten­ge­trie­be­ne Ana­ly­sen.

Zur Iden­ti­fi­ka­ti­on mög­li­cher Ur­sa­chen wur­den eine gro­ße An­zahl Steue­rungs- so­wie Mess­da­ten ge­sam­melt und ana­ly­siert. Da die Test­pa­ra­me­ter über den Zeit­raum der Da­ten­er­he­bung ver­än­dert wur­den, wur­den die Da­ten zu­nächst da­ten­ge­trie­ben in ver­gleich­ba­re Seg­men­te ein­ge­teilt. In­ner­halb die­ser Seg­men­te wur­den nun mit ver­schie­de­nen Me­tho­den Mo­del­le er­stellt, um das Auf­tre­ten der Ef­fek­te zu pro­gnos­ti­zie­ren. Die wich­tigs­ten Prä­dik­to­ren in den Mo­del­len ga­ben dann Auf­schluss über mög­li­che Ur­sa­chen.

Mit­hil­fe der Da­ten­ana­ly­se hat un­ser Kun­de meh­re­re neue An­satz­punk­te für die Su­che nach dem Ur­sprung der un­er­wünsch­ten Ef­fek­te er­hal­ten. Die­se kann er nun nut­zen, um ge­zielt wei­te­re Tests durch­zu­füh­ren, um Ur­sa­chen und Ge­gen­maß­nah­men zu iden­ti­fi­zie­ren. Be­son­ders die da­ten­ge­trie­be­ne Ein­schrän­kung auf we­ni­ge mög­li­che Ein­fluss­fak­to­ren re­du­ziert die Auf­wän­de und er­höht die Wirt­schaft­lich­keit bei der Ur­sa­chen­iden­ti­fi­ka­ti­on.