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MTZ worldwide
Erschienen in: MTZ worldwide 10/2020

01.10.2020 | Research

Predictive Vehicle Diagnostics through Machine Learning

verfasst von: Mathias Kohlhase, Ferit Küçükay, Roman Henze, Can Yilmaz

Erschienen in: MTZ worldwide | Ausgabe 10/2020

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Excerpt

Wear predictions based on vehicle diagnosis data collected online offer a high potential for better planning vehicle maintenance in the future. At the Technical University of Braunschweig in cooperation with Volkswagen Commercial Vehicles, a methodology has been developed that makes it possible to diagnose the wear condition of components and predict a defect before it becomes a breakdown. The first component in the research focus is a mechanical component, the V-ribbed belt. …
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Metadaten
Titel
Predictive Vehicle Diagnostics through Machine Learning
verfasst von
Mathias Kohlhase
Ferit Küçükay
Roman Henze
Can Yilmaz
Publikationsdatum
01.10.2020
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
MTZ worldwide / Ausgabe 10/2020
Elektronische ISSN: 2192-9114
DOI
https://doi.org/10.1007/s38313-020-0283-x

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