KI-gestützte
Fehlerdiagnose
bei Kfz

Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Projekt Autowerkstatt 4.0 erforscht die differenzierte und auf maschinellem Lernen basierende Fehlerdiagnose bei Fahrzeugen. Dabei werden Oszilloskop-Daten im Motorraum

auf einer Plattform zur Verbesserung von Diagnoseverfahren bereitgestellt.

Das Innovations- und Wertschöpfungsnetzwerk hat es sich zum Ziel gesetzt, die Wettbewerbsfähigkeit des Mittelstandes zu stärken. Dafür ist AW 4.0 auf internationaler Ebene durch GAIA-X vernetzt. Es leistet somit einen Beitrag für mehr digitale Souveränität.

AUTOWERKSTATT 4.0 bietet Chancen für …

…Werkstätten, die am Projekt teilnehmen und von seinen Vorteilen profitieren möchten:

  • differenzierte Kfz-Fehlerdiagnose
  • weniger Verbrauch von Ressourcen
  • mehr Kundenzufriedenheit beim Service

Erfahren Sie hier, wie Ihre Werkstatt am Erfolg der Initiative mitarbeiten und teilhaben kann.
 

…Messsystemhersteller, die KI im Werkstattservice aktiv mitgestalten wollen:

  • KI-Diagnose als erweitertes Angebot
  • stärkere Marktposition als KI-Anbieter
  • Innovationstreiber von KI-Prozessen und -Services

Erfahren Sie hier, wie Ihr Unternehmen durch AW 4.0 zum renommierten KI-Spezialisten wird.

…IT-Dienstleister, die in einem starken Verbund das Potenzial von KI ausschöpfen können:

  • Valide Trainingsdaten ohne eigene Erhebung
  • mehr als 5.000 freie Werkstätten
  • KI-Prozesse, -Services,
    -Modelle mitgestalten

Erfahren Sie hier, wie sich Ihr Unternehmen in Forschung und Entwicklung einen Namen macht.
 

Das Projekt: Von der Idee bis zum Zukunftsmodell

YouTube

Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren

Video laden

Die Erfolgsgeschichte des Projektes Autowerkstatt 4.0 (AW4.0) setzt sich fort. Im September 2018 war das Konsortium von Unternehmen und Wissenschaftlern unter der Leitung des eco – Verband der Internetwirtschaft e. V. angetreten, um die Zukunft der Autowerkstatt zu gestalten. Das zunächst vom Land NRW und der Europäischen Union geförderte Projekt entwickelte im ersten Schritt ein Demonstratorsystem, das eine Machine-Learning unterstützte Steuerkettendiagnose ermöglicht.

Mit der Fortsetzung von AW 4.0 soll in den nächsten drei Jahren die Digitalisierung in Kfz-Werkstätten weiter voranschreiten. Hintergrund des Forschungsansatzes ist, dass die Fehlerdiagnose in Fahrzeugen heute meist noch über proprietäre Diagnosesysteme mittels der On-Board-Diagnose (OBD) Schnittstelle stattfindet. Fehlercodes, sogenannte Diagnostic Trouble Codes (DTC), verweisen allerdings nicht auf die Ursache eines Fehlers, sondern lediglich die vom System empfohlenen Teile zum Austausch.

AW 4.0 möchte mittels Oszilloskope erfasster Daten im Motorraum differenziertere Diagnosen realisieren, unnötige Reparaturen vermeiden und damit Ressourcen im Sinne einer nachhaltigen Wartung schonen. Das datenbasierte Diagnosesystem soll auch für ältere Fahrzeuge bereitstehen und einfach in den Arbeitsalltag von Kfz-Werkstätten zu integrieren sein. Bereitgestellt werden branchenspezifische Daten und KI-Modelle auf einer Plattform zum vertrauenswürdigen Austausch.

Vernetzt ist das mittelständisch geprägte Innovations- und Wertschöpfungsnetzwerk von Werkstätten, Messsystemanbietern und KI-Startups durch GAIA-X. In deren Infrastruktur verankerte Federated Services sollen den heterogenen Teilnehmern des Fahrzeugservice-Marktes einen fairen Wettbewerb mit neuen digitalen Geschäftsmodellen ermöglichen. Ein hieraus entstehendes GAIA-X Service-Ökosystem ist prädestiniert dazu, dem Fachkräftemangel in Deutschland entgegenzuwirken und den deutschen Mittelstand langfristig wettbewerbsfähig zu machen.

Projektpartner

Konsortialpartner

Auto Intern Logo
Eco Logo
DEKRA Logo
DFKI Logo
Hochschule Osnabrück Logo
LMIS Logo
PROLAB Logo
THGA Logo
Vergölst Logo

Assoziierte Partner

BBE Automotive Logo
Behrens Logo
BSSA Logo
Driver Logo
EFS Logo
GRS Logo
Hahn Network Logo
IDK Logo
Ionos Logo
IT-Tecture Logo
KFZ Innung Schwaben Logo
Microsoft Logo
Mister ATZ Logo
MMMint Logo
PointS Logo
Zukunftswerkstatt Logo