Téléchargez le livre : Optimierung der Fahrzeugdiagnose durch eine cloudbasierte Methode zur Identifikation der Datennetze mit künstlicher Intelligenz

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



de

Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2023-09-28



eBook Téléchargement , DRM LCP 🛈 DRM Adobe 🛈
62,11 €
Téléchargement immédiat
Dès validation de votre commande
Ajouter à ma liste d'envies
Image Louise Reader présentation

Louise Reader

Lisez ce titre sur l'application Louise Reader.

badge apple Application Louise Reader
badge Android Application Louise Reader
Description

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.
Pages
156 pages
Collection
n.c
Parution
2023-09-28
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658431129
EAN PDF
9783658431136
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
15
Taille du fichier
11909 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
62,11 €

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.


Suggestions personnalisées