Probabilistische Modelle zur Vorhersage des Zustands von Fahrzeugflotten

Der Beitrag beleuchtet die Bedeutung probabilistischer Modelle zur Vorhersage des Zustands von Fahrzeugflotten. Diese Modelle ermöglichen es Automobilherstellern, den Gesundheitszustand ihrer Pkw-Flotten im Feld zu bewerten und Ausfallrisiken abzuschätzen, selbst wenn keine Sensorik vorhanden ist. Die Implementierung als Cloudservice erlaubt eine einfache und skalierte Nutzung auch für Nicht-Experten. Zwei praktische Anwendungsbeispiele veranschaulichen die Vorteile dieser Modelle: die Vorhersage der Batteriekapazität und die Lebensdauervorhersage von Komponenten. Diese Methoden bieten nicht nur eine genauere Prognose, sondern auch eine Bewertung der Unsicherheiten in den Daten. Die Anwendung probabilistischer Modelle im Bereich Prognostics and Health Management (PHM) zeigt, wie Unternehmen zustandsbasierte Wartungen und unternehmerische Entscheidungen optimieren können. Die Umsetzung in der Cloud auf Basis eines angepassten MLOps-Prozesses ermöglicht eine effiziente und automatisierte Anwendung der Modelle.