Big Data, IOT und Machine Learning - Neue Perspektiven für Lastdaten und Schadensvorhersagen

Vorgestellt wird ein Data-Analytics-Projekt, das im IoT-Lab des Innovations-Zentrums der ZF Friedrichshafen AG zusammen mit dem Fraunhofer IAIS durchgeführt wurde. Am Beispiel des ZF Bus-Automatgetriebes EcoLife wird gezeigt, wie ein Datenmodell aus verfügbaren Produktions-, Feldkollektiv- und Schadensdaten einer Gesamtpopulation von Fahrzeugen für Analysezwecke erstellt wurde. Möglichkeiten der Exploration von Belastungsdaten zur Ableitung von Lastannahmen werden gezeigt. Mit Machine-Learning-Verfahren können rein datenbasiert Klassen von Einsatzfällen voneinander separiert und identifiziert werden. Weiterhin wird gezeigt, wie Schadensvorhersagemodelle basierend auf Felddaten aussehen können. Supervised Machine Learning zeigt hier große Potentiale.