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29.09.2016 | Automatisiertes Fahren | Nachricht | Onlineartikel

Data Mining zur Verbesserung von Fahrzeugeigenschaften

Autor:
Andreas Burkert

Ein interdisziplinäres Team der TU Darmstadt will die Möglichkeiten von Data Mining für das Verbessern von Fahrzeugeigenschaften erforschen. Das Ziel ist ein wissensbasiertes und selbstoptimierendes Fahrzeug.

Ein interdisziplinäres Team der TU Darmstadt will mit Hilfe von Data Mining eine systematische Wissensbasis für die kontinuierliche Verbesserung von Fahrzeugeigenschaften aufbauen. An dem Forschungsverbund beteiligen sich bisher zehn Fachgebiete aus dem Maschinenbau, der Informatik sowie den Wirtschafts- und Humanwissenschaften. Dazu erklärt Verbundkoordinator Professor Stephan Rinderknecht: "Wir führen die revolutionäre Welt des Data Mining mit der sich evolutionär entwickelnden Automobilindustrie zusammen."

Die Forschungsschwerpunkte 'Softwarebasierter Leichtbau', 'Realfahrtoptimierte Antriebe' und 'Akzeptiertes Autonomes Fahren' stehen dabei im Mittelpunkt des Vorhabens. "Damit adressieren wir die Topthemen, die derzeit die Fahrzeugforschung beschäftigen", sagt der Leiter des Fachgebiets Mechatronische Systeme im Maschinenbau. Themen sind unter anderem die Optimierung von Betriebs- und Fahrstrategien, die Dimensionierung von Bauteilen, die Gestaltung des Antriebsstrangs sowie die Absicherung des autonomen Fahrens mit neuen Validierungsmethoden.

Automobiltechnische Fragestellungen mit Big Data verknüpfen

Die Verbundpartner verknüpfen die automobiltechnischen Fragestellungen und das Thema Big Data mit Aspekten des Datenschutzes, der Cybersicherheit, mit 'Human Factors', zum Beispiel Fragen der menschlichen Akzeptanz oder des Nutzungsverhaltens, und ökonomischen Fragestellungen. Damit verfolgen sie einen national und international beispielgebenden Forschungsansatz. "Vorratsdatenspeicherung schließen wir explizit aus und legen bereits im Vorfeld offen, welche Betriebsdaten wir für welche Zwecke sammeln", betont Rinderknecht.

Bislang basiert die Verbesserung von Fahrzeugeigenschaften überwiegend auf Referenzmodellen. Eine flächendeckende statistische Auswertung des gesamten Nutzungsprofils eines Fahrzeugs ist jedoch noch nicht möglich. Die Verbundpartner wollen deswegen Strategien entwickeln, mit denen Fahrzeuge durch das Sammeln von Betriebsdaten während der Nutzung und der zeitnahen ganzheitlichen Analyse und Verwendung dieser Informationen optimiert werden können. Auf diesem Wege sollen nicht nur die Eigenschaften der Gesamtflotte in kürzeren Zyklen und anwendungsorientierter als bisher verbessert, sondern auch die Entwicklung hin zum "wissensbasierten und selbstoptimierenden Fahrzeug“ forciert werden.

Einzelne Komponenten wie das Getriebe müssten dann nicht mehr wie bislang auf den extremsten Anwendungsfall ausgelegt werden, sondern könnten bei Einzelereignissen, zum Beispiel hartem Schalten, einen jeweils optimalen Betriebszustand generieren. "Dies würde einen Paradigmenwechsel im Automobilbau einleiten", ist der Wissenschaftler überzeugt. Führende nationale und internationale Fahrzeughersteller und IT-Unternehmen sowie Vertreter der Zuliefererindustrie haben bereits Interesse an dem Forschungsvorhaben bekundet. 

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