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Methode zur Reifegradsteigerung mittels Fehlerkategorisierung von Diagnoseinformationen in der Fahrzeugentwicklung

  • Book
  • © 2018

Overview

  • Beschleunigung der Fehleranalyse in der Fahrzeugentwicklung

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About this book

Barbara Krausz stellt eine Methode vor, mit welcher der Reifegrad in der Fahrzeugentwicklung mittels Fehlerkategorisierung von Diagnoseinformationen gesteigert werden kann. Dazu ordnet sie gelöste Fehlerfälle bzw. Fehlerspeichereinträge zuvor definierten Ursachenkategorien zu. Die Kategorien wählt die Autorin hierbei so, dass eine Unterscheidung zwischen entwicklungsspezifischen und serienrelevanten Ursachen möglich ist. Sie trainiert einen geeigneten Klassifikator mit den gelösten Trainingsfällen und ordnet die Fälle anhand der Ähnlichkeit der Fehlerumgebungsdaten den entsprechenden Ursachenkategorien zu. Mit dieser Methode wird die Fehleranalyse in der Fahrzeugentwicklung beschleunigt und der Reifegrad der Diagnose bereits vor dem SOP (Start of Production) erhöht.

Die Autorin
Barbara Krausz ist bei einem großen deutschen Automobilhersteller als Entwicklungsingenieurin in der Powertrain-Entwicklung für PKW tätig. Sie promovierte am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart.


Authors and Affiliations

  • Lehrstuhl für Kraftfahrzeugmechatronik, Universität Stuttgart, Stuttgart, Germany

    Barbara Krausz

About the author

Barbara Krausz ist bei einem großen deutschen Automobilhersteller als Entwicklungsingenieurin in der Powertrain-Entwicklung für PKW tätig. Sie promovierte am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart.

Bibliographic Information

  • Book Title: Methode zur Reifegradsteigerung mittels Fehlerkategorisierung von Diagnoseinformationen in der Fahrzeugentwicklung

  • Authors: Barbara Krausz

  • Series Title: Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-24018-9

  • Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

  • Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018

  • Softcover ISBN: 978-3-658-24017-2Published: 11 October 2018

  • eBook ISBN: 978-3-658-24018-9Published: 08 October 2018

  • Series ISSN: 2567-0042

  • Series E-ISSN: 2567-0352

  • Edition Number: 1

  • Number of Pages: XXI, 125

  • Number of Illustrations: 40 b/w illustrations, 14 illustrations in colour

  • Topics: Automotive Engineering, Computational Intelligence, Pattern Recognition

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