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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Identifizieren eines Fahrzeugs und eine Anordnung zum Durchführen des Verfahrens. Die Erfindung betrifft insbesondere ein Computerprogramm zum Durchführen des Verfahrens und ein maschinenlesbares Speichermedium.
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Stand der Technik
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Um einem Nutzer eines Fahrzeugs, bspw. in einer Werkstatt, benötigte Informationen zukommen zu lassen, ist es zunächst erforderlich, das Fahrzeug, zu dem die Informationen benötigt werden, zu identifizieren. So erfolgt die Identifikation bspw. über einen Techniker in der Werkstatt oder auch automatisiert über Werkzeuge und Einrichtungen in der Werkstatt. Ist das Fahrzeug identifiziert, können erforderliche Informationen, bspw. von einer Zentrale, zu der Werkstatt übermittelt werden. Hierzu in Werkstätten eingesetzte Werkzeuge sind bspw. sogenannte Tester, die Funktionen und Funktionstüchtigkeit des Fahrzeugs überprüfen. Hierzu sind Informationen zu dem bestimmten Fahrzeug erforderlich.
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Die Identifizierung von Fahrzeugen beruhte bislang auf einer fest aufeinanderfolgenden Attributauswahl. Zudem konnte die Fahrzeugauswahl über VIN (Vehicle Identification Number) und nationale Kennzeichen ermittelt werden. VIN ist ein eindeutiger Identifizierer bzw. Identifikator für ein physisches Fahrzeug. Da es keine Zuordnung der physischen VINs zu bestimmten Fahrzeugenunterlagen gibt, es hingegen aber Zuordnungen bzw. Anpassungen gibt, die teilweise gefüllte VIN-Masken enthalten, ist diese Lösung nicht zielführend.
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Es zeigt sich, dass die Identifikation von Fahrzeugen bislang ein benutzerunfreundlicher Prozess ist, insbesondere weil es lange dauert, bis das richtige Fahrzeug gefunden werden kann, da alle Merkmale ausgewählt werden müssen. Außerdem ist eine Textsuche bislang nicht möglich.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und eine Anordnung nach Anspruch 7 vorgestellt. Es werden weiterhin ein Computerprogramm nach Anspruch 9 und ein Speichermedium gemäß Anspruch 10 vorgestellt. Ausführungsformen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen und aus der Beschreibung.
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Es wird somit ein Verfahren vorgestellt, das eine geführte Fahrzeugidentifikation, bspw. für Diagnosesysteme oder Ersatzteilkataloge, ermöglicht.
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Es ist zu beachten, dass Nutzer, die heutzutage regelmäßig Suchmaschinen im Internet verwenden, ein zu den Suchmaschinen ähnliches Verhalten auch bei anderen Produkten erwarten. Dies bedeutet bei der vorliegenden Anwendung, der Identifizierung eines Fahrzeugs, dass anstelle einer Schritt-für-Schritt-Auswahl von Fahrzeugmerkmalen bzw. -kriterien, wie bspw. Marke, Modell, Typ, Kraftstoff usw., was zu einem Fahrzeugtreffer führt, der Kunde die für ihn relevanten Kriterien als eine Art Suchzeichenkette eingeben möchte und dann das am besten geeignete Fahrzeug von einer Trefferliste auswählen möchte.
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Die beschriebene Funktionalität führt zu einer Wertsteigerung des Produkts und motiviert den Kunden dazu, diese zu benutzen.
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Zu beachten ist, dass klassische relationale Datenbanken nicht für die freie Textidentifikation für Fahrzeuge geeignet sind. Auf dem Inverted-Index basierte Suchmaschinen sind hierfür besser geeignet.
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Um akzeptable Suchergebnisse zu erhalten, sollte die Implementierung basierend auf der Suchmaschine folgendes beachten:
- – Anpassung an örtliche Besonderheiten, der Nutzer sollte den Suchtext in seiner Muttersprache eingeben können, wie bspw. "Benzin" oder "gasoline",
- – eine phonetische Fehlertoleranz sollte gegeben sein, bspw. "Skyline" oder “Skeilein",
- – eine Normalisierung bzw. Vereinheitlichung von Daten, bspw. “1,6” oder “1.6”,
- – die Verwendung von Synonymen,
- – die Unterbreitung von Vorschlägen, bspw. bei kollidierenden Angaben, um diese zu vermeiden,
- – Fuzzy-Anpassung,
- – Suche für VINs mittels Token und/oder Überschneidung.
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Es wird weiterhin eine Anordnung vorgestellt, die zur Ausführung des vorgestellten Verfahrens eingerichtet ist. Diese Anordnung umfasst bspw. eine Recheneinheit, auf der ein Computerprogramm, das zur automatisierten bzw. automatischen Durchführung des Verfahrens und dessen Ausführungen dient. Dabei führt das Computerprogramm insbesondere die Analyse der eingegebenen Suchzeichenkette durch und stellt in Ausgestaltung eine Nutzerschnittstelle zur Kommunikation mit dem Nutzer bereit. Über diese Nutzerschnittstelle können Suchzeichenketten eingegeben werden, Trefferlisten ausgegeben bzw. eingesehen werden und eine Auswahl getroffen werden.
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Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.
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Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
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Kurze Beschreibung der Zeichnungen
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1 zeigt einen möglichen Suchlauf.
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2 zeigt eine Anwendung des Verfahrens.
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3 zeigt ein Flussdiagramm.
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Ausführungsformen der Erfindung
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Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
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Nachfolgend wird ein Suchverfahren als eine Ausführung des vorgestellten Verfahrens beschrieben. Als Fahrzeugidentifikation wird dabei das Verfahren bzw. der Prozess zum Identifizieren eines Fahrzeugs basierend auf einigen bekannten Attributen bezeichnet. Die verwendeten Quelldaten für Fahrzeuge können in einer Tabelle abgelegt sein. Der Identifikationsprozess sucht in den Quelldaten, wobei bereitgestellte Merkmale bzw. Attribute verwendet werden.
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In manchen Fällen sind die bekannten Merkmale nicht eindeutig, um eine Aufzeichnung bzw. einen Treffer zu einem Fahrzeug zu geben. In diesem Fall werden mehrere Aufzeichnungen ausgegeben. Dann kann der Anwender interaktiv dazu aufgefordert werden, auszuwählen, welches die richtige Aufzeichnung ist.
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Anforderungen an die Identifizierung sind:
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Mussvorschriften:
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- – die Fahrzeugidentifizierung sollte auf der Auswahl der möglichen Fahrzeugmerkmalswerten basieren,
- – die Reihenfolge der Merkmalauswahl liegt beim Anwender,
- – die ausgewählten Merkmalswerte sollten den Wertebereich der verbleibenden Merkmale beeinflussen.
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Kannvorschrift:
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Ein möglicher Suchlauf ist in 1 wiedergegeben. Ausgehend von einer Quelldatei 10 ergibt sich die Auswahl nach Motorart, nämlich Diesel 12 oder Benzin 14, ausgehend von Benzin ergibt sich die Auswahl nach dem Hersteller, bspw. Hersteller_xy 16 oder Hersteller_xz 18. Ausgehend von Hersteller_xz 18 ergibt sich die Auswahl nach Fahrzeugmodell, bspw. Modell_ab 20 oder Modell_kl 22. Ausgehend von Modell_kl 22 ergibt sich die Auswahl nach dem Hubraum, nämlich 1.4 l 24 oder 1.6 l 26. Nach dieser Auswahl gelangt man zu dem gesuchten Fahrzeug 30
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Bei einer Textsuche ist wichtig, dass eine gewisse Fehlertoleranz gegeben ist. Dies stellt ein äußerst wichtiges Merkmal dar. Einer der Ansätze, um die Fehlertoleranz zu verbessern, besteht darin sowohl die Quelle als auch die Suchtexte zu normalisieren, so wird bspw. "1,6" zu "1.6". Falls das Ziel der Normalisierung nicht eindeutig sein sollte, benötigen wir die Erzeugung von Synonymen.
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Der Text "III" könnte die römische Ziffer mit der Bedeutung "3" sein, es könnte auch der Name "III" sein. Für jedes Auftreten der Bezeichnung "III" in den Quelldaten benötigen wir daher zusätzlich ein Synonym "3".
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Quelle: III -> "iii", "3"
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Für Wörter, die Bindestriche umfassen, könnten für die Suche die Wörter mit Bindestrich, getrennt, oder zusammengeschrieben eingegeben werden.
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Bei eingegeben Wörtern ist zu beachten, dass eine mögliche Fehlerquelle auch darin bestehen könnte, dass diese eingegeben werden, wie sie gesprochen werden, d. h. eine phonetische Eingabe. Um hier eine ausreichende Toleranz zu gewährleisten sollten die Wörter entsprechend normalisiert werden, z. B.:
Skyline -> skln
Skeilein -> skln
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In manchen Fällen weicht die Texteingabe derart von der Quelle ab, dass kein Ergebnis gefunden werden kann, selbst wenn Fehlertoleranzverfahren, wie diese vorstehend beschrieben sind, angewendet werden. In einem solchen Fall sollte die Anwendung, d. h. das vorgestellte Verfahren in Ausführung, versuchen vorschlagen, was der Anwender gemeint haben könnte basierend auf den Quelldaten und dem Anwender diesen Vorschlag präsentieren. Eine möglicher Algorithmus zum Vorschlagen besteht darin, Suchwörter teilweise wegzulassen und nachschauen, ob dann ein Treffer vorliegt. Ein Beispiel hierfür:
Suche nach Hersteller_xy, Typ_ab, schwarz -> kein Ergebnis
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Vorschlagdurchläufe:
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- 1. Durchlauf: weglassen schwarz, suche nach Hersteller_xy, Typ_ab -> Treffer gefunden
- 2. Durchlauf: weglassen Typ_ab, suche nach Hersteller_xy, schwarz -> keine Treffer
- 3. Durchlauf: weglassen Hersteller_xy, suche nach Typ_ab, schwarz -> keine Treffer
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Daraus folgt, dass "Hersteller_xy, Typ_ab" dem Anwender vorgeschlagen wird. Weiterhin wird hierin ein Verfahren vorgestellt, Vorschläge basierend auf unscharfer Logik bzw. Fuzzy-Logik zu geben. Ein möglicher Nachteil des vorstehend beschrieben Vorgehens, bei dem weggelassen wird, besteht darin, dass Informationen des Anwenders zum Teil verloren gehen. Dieses Vorgehen bzw. dieser Algorithmus kann durch eine sogenannte Fuzzy-Anpassung verbessert werden. In diesem Fall werden zunächst die Wörter erfasst, die verhindern, dass ein Treffer gefunden wird. Hierbei kann der vorstehend beschriebene Algorithmus verwendet werden. Dann wird versucht, Vorschläge für diese Wörter zu finden, wobei eine Fuzzy-Anpassung verwendet wird.
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Fuzzy-Anpassungs-Algorithmen beantworten die Frage nach den Ähnlichkeitskoeffizienten zweier Wörter, z. B.
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Suche nach Hersteller_xz, Typ_ab, schwarz -> kein Ergebnis, da Hersteller_xy korrekt wäre.
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Ein Durchlauf nach dem vorstehenden Algorithmus ergibt, dass das Wort Hersteller_xz dafür verantwortlich ist, dass kein Treffer gefunden wird.
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Es wird dann überprüft, welche Treffer mit Typ_ab, schwarz zu erzielen sind und dann die Ähnlichkeit des Worts Hersteller_xz mit den gefundenen Wörtern überprüft. So kommt man zu Hersteller_xy.
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Im folgenden wird ein Arbeitsablauf zur Identifikation erläutert. Es wird hierin auf 2 verwiesen. In dieser ist eine Anwendung 50 dargestellt, in der eine Fahrzeugidentifikation 52 durchgeführt wird. Diese Anwendung 50 kann mit einem Server bzw. lokalen Programm 54 zusammenwirken, in dem ein Fahrzeugidentifizierungsdient 56 abläuft. Dieser Dienst 56 kann von der Anwendung 50 genutzt werden, um einem Endnutzer 58 die Fahrzeugidentifizierung 52 bereitzustellen.
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Bei der Anwendung 50 kann der Nutzer eine freie Texteingabe verwenden, um nach dem Fahrzeug zu suchen, Falls erforderlich muss der Nutzer Kriterien aus einer Auswahlliste auswählen, bis das Fahrzeug identifiziert ist. Der Inhalt jeder Auswahlliste hängt von der freien Texteingabe und von den anderen Auswahlen aus anderen Listen ab.
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Der Ablauf ist in einem Flussdiagramm in 3 dargestellt. In einem ersten Schritt 100 gibt ein Anwender einen freien Text bzw. eine Suchzeichenkette ein. Die Suchzeichenkette 52, die auch als Suchtext bezeichnet wird, wird in einem Schritt 54 untersucht, ob die darin enthaltenen Wörter gefunden werden können. Ist dies nicht der Fall, werden in einem Schritt 56 dem Anwender Vorschläge unterbreitet, aus denen dieser in einem Schritt 58 auswählen kann.
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Können die Wörter gefunden werden, wird in einem Schritt 60 überprüft, ob diese eindeutig sind. Ist dies der Fall, so werden in einem Schritt 62 die Treffer bzw. Aufzeichnungen gezeigt und der Ablauf kommt zu einem Ende 64. Sind die Wörter nicht eindeutig, so wird in einem Schritt 66 eine Merkmalsauswahl gezeigt. Der Anwender wählt dann in einem Schritt 68 ein Attribut oder Attribute aus. In einem nächsten Schritt 70 wird die Suchzeichenkette 52 um die ausgewählten Merkmale ergänzt bzw. die Suchzeichenkette 52 berücksichtigt diese.
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Zu beachten ist, dass die Textsuche die Menge und die Auswahl der Elemente in der Liste beeinflusst. Weiterhin beeinflusst die Auswahl in einer Liste die Menge und die Auswahl der Elemente in den anderen Listen.
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Nachfolgend wird eine Suche basierend auf einem Segmentieren bzw. mit Überschneidung erläutert.
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Es wird die Lösung, die auf der Suchmaschine basiert, skizziert.
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Daten
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- – Segmentieren der Maskenwerte,
- – jedes Segment sollte mit seiner Position innerhalb der Maske versehen sein
- – nehme die segmentierten Maskenwerte als Sätze in den Suchindex, d. h. betrachte die segmentierte Maske als ein Satz und die Segmente innerhalb als Worte,
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Suche
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- – Segmentiere das gesuchte Wort, um analog zu den Masken zu suchen,
- – gebe die Textsuche unter Verwendung des folgenden Ausdrucks aus:
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(<Zeichen+Position>II<Maskenzeichen + Position>&&...
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Eine Erläuterung wird anhand eines Beispiels gegeben:
- 1. Maske "AB*X**" wird zum "Satz" "A1 B2 *3 X4 *5 *6" segmentiert und im Suchindex abgelegt. D. h. jeder Buchstabe aus der Maske bildet ein Wort, das aus dem Buchstaben selbst plus seiner Position innerhalb des Worts besteht.
- 2. Später, wenn z. B. nach "ABCXYZ" gesucht werden sollte, wird "ABCXYZ" zu folgender booleschen Suchanweisung zerlegt. "(A1 oder *1) und (B2 oder *2) und (C3 oder *3) und (X4 oder *4) und (Y5 oder *5) und (Z6 oder *6)". Diese Suchanweisung kann aufgrund des in den Suchmaschinen verwendeten invertierten Index sehr performant abgearbeitet werden. In diesem Beispiel führt die Suche zu einem Treffer.
