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PROJEKTBEISPIELE

Predictive Maintenance für On-Board-Ladegeräte und Hochspannungsbatterien im Elektrofahrzeug

Key Fact Predictive Battery

Herausforderung: Mehrwert durch Datennutzung von Fahrzeugkomponenten

Unser Kunde, ein weltweit agierender Automobilhersteller und Anbieter von Lösungen zur e-Mobilität, hatte das Ziel eine neue Dienstleistung mit hohem Innovationsgrad einführen: prädiktive Wartung bei Onboard-Ladegeräten und Hochspannungsbatterien für Elektrofahrzeuge.

Der Kunde hatte bereits eine große Menge von Daten (physikalische Daten, Fahrzeugdaten, Notrufe usw.) an eine Plattform in der Cloud aggregiert. Er bat Expleo, diese Informationen zu nutzen, um Ausfälle vorherzusagen. Wegen der niedriger Sampling Raten konnten Standardwerkzeuge zur Zeitreihenanalyse und Signalverarbeitung jedoch nicht eingesetzt werden.

Lösung: Out-of-the-Box-Denken

Expleo hat einen alternativen und innovativen Weg gefunden, um Daten zu definieren, mit denen sich Ausfälle klassifizieren lassen. Hierzu hat Expleo Know-how aus der Automobiltechnik und der Datenwissenschaft eingesetzt und so einen kombinierten physikalischen und datenbasierten Ansatz geschaffen. Die Datenexperten von Expleo haben auf der Grundlage dieser schwachen Signale eine Pipeline (Kernel) zum Maschinenlernen (ML) entwickelt, die vorhersagt, ob und wann die Batterie in nächster Zeit ausfällt. Die Ausfallsymptome werden anhand von Fehlercodes erkannt. Die Genauigkeit bei den Ausfallvorhersagen des Onboard-Ladegeräts beträgt nahezu 100%, das Ergebnis bei den Batterien ist ähnlich. 

Ergebnis: Auftrag erfüllt

Die globale Methodik zur prädiktiven Wartung ist effizient und spart Zeit wie Kosten. Da sie auf Fehlercodes aufbaut, können wir erklären, warum der Algorithmus einen Ausfall vorhersagt oder nicht, und so das Problem lösen (Interpretierbarkeit). Und schließlich ermöglichen die Dienste zur prädiktiven Wartung dem Kunden, ihr Fahrzeug bei Bedarf gezielt warten zu lassen.

Vorteile für den Kunden

  • Neues Angebot zur e-Mobilität und prädiktive Wartung
  • Fertiger Quell-Code für die Produktion 
  • Globale Methodik zur prädiktiven Wartung 
  • Fahrzeugarchitektur muss nicht angepasst werden 
  • Zufriedenheit des Endkunden kann mit Hilfe neuer Mehrwertdienste erhöht werden