Für die Absicherung von Entwicklungsprojekten und Produkten werden zunehmend nicht nur Ergebnisse aus dedizierten Tests herangezogen, sondern auch Daten, die während des Betriebs und der Nutzung durch verschiedenste Sensoren erfasst werden. Die Speicherung dieser Daten erfolgt verteilt auf unterschiedlichsten Medien und Systemen, bis hin zu cloudbasierten Lösungen. Um diese Daten effektiv nutzen, auswerten und miteinander in Beziehung setzen zu können, verwenden Entwickler und Datenanalysten verschiedenste Systeme – von Eigenentwicklungen über spezifische Lösungen bis hin zu KI-basierten Lösungen. Zusätzlich besteht der Bedarf, Daten aus Tests mit weiteren Informationen aus Manufacturing Execution Systemen, Product Lifecycle Management und dem Anforderungsmanagement zu verknüpfen. Um diese verteilten, heterogenen Daten effizient nutzen zu können und dabei den sich ändernden Rahmenbedingungen flexibel anzupassen, ist eine durchgehende Integration sowohl der unterschiedlichen Hardwarekomponenten wie Prüfstände oder IIOT-Geräte als auch der diversen genutzten Software- und Analysewerkzeuge notwendig. In dem Artikel werden Konzepte für den Aufbau moderner, skalierbarer und anpassbarer Lösungen für einen datengetriebenen Testprozess vorgestellt, die eine umfassende Digitalisierung des Versuchs- und Messdatenmanagements im Prüffeld und bei Feldversuchen ermöglichen. Im Mittelpunkt steht dabei nicht nur die Integration bestehender Software, sondern auch die Einbindung weiterer Tools, einschließlich IIOT-Geräten und KI-Anwendungen, um den Validierungsprozess zuverlässig, durchgehend und effizient zu gestalten.
Session:
Datengetriebenes Testen in der Automobilentwicklung II
|
| 14:00-14:30