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Record Evolution Plattform
Pilotprojekt mit Continental AG
Bremssysteme mit der Record Evolution Plattform optimieren
Gemeinsam mit dem HBS Forschungs- und Entwicklungsbereich der Continental AG hat Record Evolution ein Pilotprojekt zur Erkennung von Bremsquietschgeräuschen mit Hilfe von Big-Data- und KI-Verfahren entwickelt.
Mit der Record Evolution Plattform für End-to-End-IoT-Entwicklung implementierten wir Strategien zur IoT-Datenerfassung, Big Data Analysen und KI-Lösungen in mobilen IoT-Szenarien. Ziel war es, NVH-Messungen (Noise, Vibration and Harshness) zu verbessern und so die Umstände, unter denen Bremsenquietschen auftritt, besser beurteilen zu können.
Wir entwickelten einen End-to-End-Prozess, beginnend mit dem Sammeln von Daten von Testfahrzeugen und der Übertragung dieser Daten an eine lokale Cloud-Umgebung. Anschließend wurden die Daten in der Cloud verarbeitet und eine Datenbank mit strukturierten und harmonisierten Daten erstellt. Im nächsten Schritt erstellten wir einen benutzerdefinierten KI-Algorithmus für unsere Edge-Geräte, um NVH-Ereignisse mit hoher Genauigkeit in nahezu Echtzeit klassifizieren zu können.
Zur Sammlung von IoT-Rohdaten wurde ein Messgerät auf Basis eines einfachen Raspberry Pi entwickelt und mit professioneller Messelektronik erweitert. Die Geräte wurden dann in Testfahrzeuge eingebaut und an die Plattform angebunden. Durch den Record Evolution Reflasher können Nutzer*innen der Plattform mit wenigen Klicks neue Testfahrzeuge zu ihrer Testflotte hinzufügen und so den bestehenden Datenpool erweitern.
Die auf der Record Evolution Plattform entwickelten IoT-Anwendungen (Apps) senden Daten direkt an die Continental-Cloud. Von dort aus verwaltet die Plattform sicher und zuverlässig alle IoT-Geräte außerhalb des Unternehmensnetzwerkes.
Das Ergebnis: Mit unserer kollaborativen Plattform für IoT und Data Science haben wir ein umfassendes System für die IoT-Datenerfassung und -Analyse entwickelt. Dieses kann als Grundlage für die Entwicklung von diversen Anwendungsfällen dienen. So können beispielsweise durch die Identifizierung von Mustern, die vor einem NVH-Ereignis auftreten, Anwendungen entwickelt werden, die in der Zukunft die Vorhersage von NVH-Ereignissen in Echtzeit ermöglichen.
HMI-Lösungen
Vernetzte Mobilität: Industrielle HMI-Lösungen für die Mensch-Maschine-Interaktion
Ein integriertes Cockpit-Display für ein neues Fahrerlebnis in zukünftigen Mobilitätsszenarien
In Zusammenarbeit mit Continental haben wir einen Cockpit-Demonstrator entwickelt. Die interaktive Displaylösung, die die gesamte Breite des Cockpits eines Fahrzeugs abdeckt, bietet ein Erlebnis voller Konnektivität und ebnet den Weg zu einem sicheren und stressfreien Fahren.
Record Evolution arbeitete an der Entwicklung einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) unter Verwendung modernster Konnektivitätstechnologien und Web-Architekturen. Wir stellten Echtzeit-Verbindungen zwischen einer Vielzahl von funktionalen Komponenten im Fahrzeug her, wie z.B. selbstbeschattenden Fenstern, einem KI-Assistenten, Türsensoren, Innenbeleuchtung, autonomen Fahrsteuerungen und mehr.
All diese Komponenten wurden per Smartphone oder Tablet gestengesteuert, ebenso wie ein großes Touchscreen-HMI im Armaturenbrett, das Apps für viele verschiedene Anwendungsfälle enthält.
Unsere Entwickler implementierten ein Framework für die Integration verschiedener Apps, darunter ein Videoplayer, eine Musikanwendung und Wetterdienste. Die implementierten Konnektivitätslösungen und die modulare App-Struktur trugen zum einzigartigen Look & Feel des Displays bei.
Der Display-Demonstrator arbeitet in zwei Modi: Im autonomen Fahrmodus kann das Display seine volle Kapazität als Infotainment-Center für Fahrer und Passagiere entfalten. Im manuellen Fahrmodus verschwindet die Hälfte des Bildschirms im Cockpit, so dass die volle Konzentration auf dem Fahrerlebnis liegt.
Das integrierte Cockpit-Display war eines der Highlight-Exponate von Continental während der IAA 2019 in Frankfurt am Main. Es ermöglichte den Besuchern, in das Cockpit einzusteigen und mit der innovativen Lösung in einem Fahrsimulator frei zu interagieren.
Big Data & IoT
Big Data & IoT in der Produktentwicklung
Geräuscherkennung zur Ermittlung von Störsignalen
In diesem Projekt bei einem großen Automobilzulieferer sollten auf Basis großer Mengen von Messdaten mit statistischen Verfahren Rückschlüsse auf die Ursachen bestimmter Produkteigenschaften ermittelt werden.
Ein Schwerpunkt bildete hierbei die automatisierte und zuverlässige Erkennung spezifischer Geräusche (Schwingungen) aus Tonspuren/Schwingungsaufnehmern, die eine Vielzahl von Störsignalen aufwiesen.
Ein weiterer Schwerpunkt war die Ursachenanalyse und Vorhersage dieser Geräusche anhand der zusätzlich ermittelten über 40 Sensorspuren. Zur Bereitstellung der dafür benötigten Datenmengen wurde in diesem Projekt eine prototypische IoT-Architektur zur Sammlung von Realtime-Sensordaten aus Fahrzeugen in einem cloudbasierten Data Store erarbeitet und implementiert. Es wurden ausschließlich Open-Source-Technologien eingesetzt.
Risikoanalyse
Eine Plattform für die Risikoanalyse
Integration von Quelldatensystemen für eine effiziente Auswertung
In einem unserer Projekte haben wir eine umfassende Risikoanalyseplattform für die ca. 1.100 deutschen Volksbanken und Raiffeisenbanken in der parcIT GmbH aufgebaut.
Mehrere Quelldatensysteme wurden integriert und für eine effiziente Auswertung bereinigt. Darüber hinaus wurden verschiedene Klassen von Analysen angefertigt, u.a. Kalibrierung und Trennschärfe von Klassifizierungsverfahren, Default Correlation und Migrationsanalysen.
Dabei haben wir erfolgreich Open-Source-Software und maßgeschneiderte Hardware als technische Basis eingesetzt.