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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Fehleranalyse.
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Aus dem Stand der Technik sind, wie in der
DE 10 2012 223 393 A1 beschrieben, ein Verfahren und ein System für die Grundursachenanalyse und Qualitätsüberwachung von Fehlern auf Systemebene bekannt. Es werden Systemfehlercodes, Komponentenfehlercodes und Ausfallmodi empfangen. Ein Modell erster Ebene mit kausalen Beziehungen erster Ebene und kausalen Gewichten erster Ebene zwischen den Systemfehlercodes und den Komponentenfehlercodes wird erzeugt. Ein Modell zweiter Ebene mit kausalen Beziehungen zweiter Ebene und kausalen Gewichten zweiter Ebene zwischen den Komponentenfehlercodes und den Ausfallmodi wird erzeugt. Das Modell erster Ebene und das Modell zweiter Ebene werden kombiniert, um ein graphisches Modell zu erzeugen. Eine oder mehrere kausale Wahrscheinlichkeiten werden unter Verwendung des graphischen Modells bestimmt.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren und ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes System zur Fehleranalyse anzugeben.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur Fehleranalyse mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und ein System zur Fehleranalyse mit den Merkmalen des Anspruchs 8.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
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Ein erfindungsgemäßes Verfahren zur Fehleranalyse umfasst folgende Schritte:
- - Erfassen von Fehlercodes aller in Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte aufgetretenen Fehler in Verbindung mit den Fahrzeugen, in denen der jeweilige Fehler aufgetreten ist,
- - Erfassen aller Nutzungsdaten und Sensordaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte, zugeordnet zum jeweiligen Fahrzeug,
- - für jeden erfassten Fehlercode: Aufteilen aller Fahrzeuge der Fahrzeugflotte in eine Fehlergruppe und eine Kontrollgruppe, wobei diejenigen Fahrzeuge, in denen der mit dem Fehlercode gekennzeichnete Fehler aufgetreten ist, in die Fehlergruppe aufgenommen werden, und diejenigen Fahrzeuge, in denen der mit dem Fehlercode gekennzeichnete Fehler nicht aufgetreten ist, in die Kontrollgruppe aufgenommen werden,
- - Vergleich der beiden Gruppen hinsichtlich der Nutzungsdaten und Sensordaten der in der jeweiligen Gruppe enthaltenen Fahrzeuge.
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Die erfindungsgemäße Lösung ermöglicht insbesondere eine automatisierte Auffälligkeitsanalyse von Fahrzeugen bezüglich auftretender Fehler. Mittels der erfindungsgemäßen Lösung können auffällige oder defekte Fahrzeuge, d. h. Fahrzeuge, die einen jeweiligen Fehler aufweisen, auf Unterschiede ihrer Nutzungsdaten und Sensordaten im Vergleich zu nichtauffälligen und nicht defekten Fahrzeugen, d. h. zu Fahrzeugen, die den jeweiligen Fehler nicht aufweisen, überprüft werden, um die Ursache für den jeweiligen Fehler zu finden. Für das Verfahren werden somit, wie oben bereits erwähnt, einerseits die Nutzungsdaten und Sensordaten, allgemein auch als Fahrzeugdaten bezeichnet, und andererseits die aufgezeichnete Fehlercodes aller sich im Feld befindenden Fahrzeuge, d. h. aller Fahrzeuge der Fahrzeugflotte, verwendet. Die Fahrzeugflotte wird insbesondere gebildet aus Fahrzeugen desselben Fahrzeugherstellers oder aus Fahrzeugen desselben Fahrzeugtyps des Fahrzeugherstellers.
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Bei der erfindungsgemäßen Lösung erfolgt eine automatische Kombination aller verfügbaren Fehlercodes und aller verfügbaren Nutzungsdaten und Sensordaten der Fahrzeugflotte mit einer automatisierten datengetriebenen Ursachenanalyse. Die erfindungsgemäße Lösung ermöglicht es zudem, nicht, insbesondere noch nicht, auffällige Fahrzeuge, d. h. Fahrzeuge, die den jeweiligen Fehler nicht, insbesondere noch nicht, aufweisen, bezüglich ihrer Wahrscheinlichkeit zu überprüfen, dass diese Fahrzeuge ebenso auffällig werden oder ausfallen, d. h. diesen Fehler in Zukunft aufweisen werden. Dadurch kann für diese Fahrzeuge, wenn eine hohe Wahrscheinlichkeit hierfür ermittelt wird, beispielsweise eine proaktive Überprüfung von Bauteilen in einer Inspektion oder eine Priorisierung im Rahmen einer Rückrufaktion erfolgen.
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Wie oben bereits erwähnt, erfolgt bei der erfindungsgemäßen Lösung eine automatische Verknüpfung von allen verfügbaren Fehlercodes und allen verfügbaren Nutzungsdaten und Sensordaten der Fahrzeugflotte. Für den jeweiligen Fehlercode erfolgt dann die Aufteilung aller Fahrzeuge der Fahrzeugflotte in die nicht auffällige Kontrollgruppe und die auffällige Fehlergruppe, um diese in Bezug auf ihre vorliegenden Nutzungsdaten und Sensordaten zu vergleichen.
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Es ist insbesondere vorgesehen, dass dieser Vergleich der beiden Gruppen hinsichtlich der Nutzungsdaten und Sensordaten der in der jeweiligen Gruppe enthaltenen Fahrzeuge mittels eines statistischen t-Tests erfolgt, um automatisiert alle vorliegenden Nutzungsdaten und Sensordaten der beiden Gruppen zu vergleichen. Dabei ist insbesondere vorgesehen, dass im t-Test die beiden Gruppen mit einem festgelegten Signifikanzniveau in Bezug auf alle vorliegenden Nutzungsdaten und Sensordaten gegeneinander getestet werden, um eine Liste von statistisch signifikanten Nutzungsdaten und/oder Sensordaten zu erhalten, in denen sich die beiden Gruppen signifikant voneinander unterscheiden.
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Der Vergleich, insbesondere dessen Ergebnis, ermöglicht insbesondere eine Kontrastanalyse. Es ist daher insbesondere vorgesehen, dass das Ergebnis dieses Vergleichs visualisiert wird. Die Visualisierung beinhaltet insbesondere nicht lediglich eine Anzeige des Ergebnisses, sondern beispielsweise eine grafische Aufbereitung des Ergebnisses und somit die Anzeige dieses grafisch aufbereiteten Ergebnisses.
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Des Weiteren kann beispielsweise vorgesehen sein, dass für die statistisch signifikanten Nutzungsdaten und/oder Sensordaten ein Konfidenzintervall oder ein jeweiliges Konfidenzintervall bestimmt wird, mit dem die Fahrzeuge der Kontrollgruppe abgeglichen werden. Es erfolgt somit eine Berechnung von Konfidenzintervallen und ein automatisches Matching, d. h. ein automatischer Abgleich, der nicht auffälligen Fahrzeuge, d. h. der Fahrzeuge der Kontrollgruppe, um eine Auffälligkeitswahrscheinlichkeit für diese Fahrzeuge zu berechnen und dadurch beispielsweise Fahrzeuge zu priorisieren, beispielsweise im Rahmen einer Rückrufaktion, wie oben bereits erwähnt. Liegt ein nicht auffälliges Fahrzeug, d. h. ein Fahrzeug der Kontrollgruppe, häufig in Wertebereichen der auffälligen Gruppe, d. h. der Fehlergruppe, dann ist die Chance erhöht, dass auch dieses Fahrzeug potentiell auffällig werden könnte, d. h. dass der jeweilige Fehler auch bei diesem Fahrzeug auftreten könnte. Diese Informationen erlauben dann beispielsweise die oben bereits erwähnte proaktive Überprüfung von bestimmten Bauteilen, zum Beispiel im Rahmen der nächsten Kontrolluntersuchung, oder die Priorisierung bei einer Rückrufaktion.
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Es ist insbesondere vorgesehen, dass alle Schritte des Verfahrens vollständig automatisch ausgeführt werden.
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Vorteilhafterweise ist vorgesehen, dass der jeweilige Fehlercode vom jeweiligen Fahrzeug an eine zentrale Fehlerspeichereinheit gesendet wird oder durch eine Werkstatt aus dem jeweiligen Fahrzeug ausgelesen und an die zentrale Fehlerspeichereinheit gesendet wird, und dass die Nutzungsdaten und Sensordaten vom jeweiligen Fahrzeug an eine zentrale Datenspeichereinheit gesendet werden oder durch eine Werkstatt aus dem jeweiligen Fahrzeug ausgelesen und an die zentrale Datenspeichereinheit gesendet werden.
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Die erfassten Nutzungsdaten und Sensordaten werden insbesondere in ein Format umgewandelt, welches ein Nutzungsverhalten des jeweiligen Fahrzeugs über einen vorgegebenen Zeithorizont, d. h. über einen vorgegebenen Zeitraum, repräsentiert, beispielsweise über eine gesamte Lebensdauer oder einen anderen Zeitraum.
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Die beschriebene Lösung ermöglicht somit insbesondere eine automatische Einbeziehung aller global verfügbarer Nutzungsdaten und Sensordaten und Fehlercodes, wodurch die Datenmengen größer und somit statistisch aussagekräftiger werden. Die beschriebene Lösung ermöglicht des Weiteren ein Frühwarnsystem durch Gruppieren aller verfügbaren Fehlercodes. Dieses Frühwarnsystem erkennt auch, wenn Fehlercodes lokal selten, aber global in Summe häufig auftreten, und kann anschließend automatisch die entsprechenden Fahrzeuge der Fehlergruppe auf Auffälligkeiten im Vergleich zur nicht auffälligen Kontrollgruppe vergleichen. Die beschriebene Lösung ermöglicht des Weiteren eine Identifikation von nicht auffälligen Fahrzeugen, welche mit einer höheren Wahrscheinlichkeit potentiell auffällig werden könnten, d. h. bei welchen der jeweilige Fehler auftreten könnte.
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Ein erfindungsgemäßes System zur Fehleranalyse ist insbesondere zur Durchführung des Verfahrens ausgebildet und eingerichtet. Daraus resultieren somit ebenfalls die oben bereits geschilderten Vorteile. Das System ist somit insbesondere ausgebildet und eingerichtet zum
- - Erfassen von Fehlercodes aller in Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte aufgetretenen Fehler in Verbindung mit den Fahrzeugen, in denen der jeweilige Fehler aufgetreten ist,
- - Erfassen aller Nutzungsdaten und Sensordaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte, zugeordnet zum jeweiligen Fahrzeug,
- - für jeden erfassten Fehlercode: Aufteilen aller Fahrzeuge der Fahrzeugflotte in eine Fehlergruppe und eine Kontrollgruppe, wobei diejenigen Fahrzeuge, in denen der mit dem Fehlercode gekennzeichnete Fehler aufgetreten ist, in die Fehlergruppe aufgenommen werden, und diejenigen Fahrzeuge, in denen der mit dem Fehlercode gekennzeichnete Fehler nicht aufgetreten ist, in die Kontrollgruppe aufgenommen werden, und
- - Vergleich der beiden Gruppen hinsichtlich der Nutzungsdaten und Sensordaten der in der jeweiligen Gruppe enthaltenen Fahrzeuge.
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Das System weist insbesondere auf:
- - die Fahrzeugflotte mit einer Mehrzahl von Fahrzeugen,
- - die zentrale Fehlerspeichereinheit, ausgebildet und eingerichtet zum Erfassen der Fehlercodes aller in den Fahrzeugen der Fahrzeugflotte aufgetretenen Fehler in Verbindung mit den Fahrzeugen, in denen der jeweilige Fehler aufgetreten ist,
- - die zentrale Datenspeichereinheit, ausgebildet und eingerichtet zum Erfassen aller Nutzungsdaten und Sensordaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte, zugeordnet zum jeweiligen Fahrzeug,
- - zumindest zeitweise eine Datenkommunikationsverbindung der zentralen Fehlerspeichereinheit direkt oder über eine Werkstatt zum jeweiligen Fahrzeug,
- - zumindest zeitweise eine Datenkommunikationsverbindung der zentralen Datenspeichereinheit direkt oder über eine Werkstatt zum jeweiligen Fahrzeug, und
- - mindestens eine Verarbeitungseinheit, welche ausgebildet und eingerichtet ist zum Aufteilen aller Fahrzeuge der Fahrzeugflotte für jeden erfassten Fehlercode in die Fehlergruppe und die Kontrollgruppe und zum Vergleich der beiden Gruppen hinsichtlich der Nutzungsdaten und Sensordaten der in der jeweiligen Gruppe enthaltenen Fahrzeuge.
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Das System weist insbesondere eine Einheit auf, die ausgebildet und eingerichtet ist zum Visualisieren des Ergebnisses des Vergleichs, insbesondere auf die oben beschriebene Weise.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand einer Zeichnung näher erläutert.
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Dabei zeigt:
- 1 schematisch ein System und einen Ablauf eines Verfahrens zur Fehleranalyse.
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1 zeigt eine schematische Darstellung eines Systems 1 und eines Ablaufs eines Verfahrens zur Fehleranalyse.
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Der im Folgenden anhand dieser 1 beschriebenen Lösung liegt das Problem zugrunde, dass von einer großen Menge an Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte 2, die sich aktuell im Feld. d. h. insbesondere in Nutzung durch Fahrzeugnutzer, befinden, es immer wieder Teilmengen von Fahrzeugen gibt, welche verschiedene Probleme oder Auffälligkeiten aufweisen, die beispielsweise in einer Werkstatt im Rahmen einer Inspektion festgehalten werden. Jedes einzelne Fahrzeug sendet dabei einerseits Sensorwerte und Informationen über ein Nutzungsverhalten des Fahrzeugs, d. h. Nutzungsdaten und Sensordaten, die über eine gesamte Lebensdauer des Fahrzeugs hinweg aufgezeichnet und, beispielsweise in zyklischen Abständen, an ein Backend-System, im Folgenden als zentrale Datenspeichereinheit B1 bezeichnet, übermittelt werden, und andererseits Fehlercodes an ein weiteres Backend-System, im Folgenden als zentrale Fehlerspeichereinheit B2 bezeichnet, sobald ein dem jeweiligen Fehlercode zugrunde liegender Fehler oder eine Auffälligkeit auftritt.
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Die Grundproblematik besteht nun darin, die beiden Backend-Systeme bestmöglich und automatisiert zu kombinieren, um durch datengetriebene Ansätze eine Ursachenfindung einer Auffälligkeit, d. h. des jeweiligen Fehlers, zu beschleunigen. Dazu ist es essentiell, Gruppen von Fahrzeugen mit gleichen Fehlercodes zu bilden, d. h. anhand der Informationen aus der zentralen Fehlerspeichereinheit B2, und deren Sensordaten und Nutzungsdaten, d. h. deren Informationen aus der zentralen Datenspeichereinheit B1, mit Fahrzeugen ohne diesen Fehlercode zu vergleichen. Diese datengetriebene Analyse stellt neben Untersuchungen in Werkstätten und Prüfständen eine wichtige Methode der Ursachenanalyse dar, um schnellstmöglich Gründe für Auffälligkeiten, insbesondere für die den Fehlercodes zugrunde liegenden Fehler, zu finden und diese anschließend zu beheben.
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Bisherige datengetriebene Verfahren werden für jede Auffälligkeit manuell und individuell durchgeführt, sodass eine Einbeziehung aller global verfügbarer Fahrzeugdaten, d. h. Nutzungsdaten und Sensordaten sowie Fehlercodes der Fahrzeuge, oft unzureichend ist, wodurch zum einen Daten von Fahrzeugen ungenutzt bleiben, die in einem anderen Markt dieselbe Auffälligkeit aufweisen, und zum anderen die Möglichkeit eines regionalen Vergleichs zwischen Fahrzeugen mit derselben Auffälligkeit, insbesondere mit demselben Fehler, aus unterschiedlichen Märkten kaum oder gar nicht zum Einsatz kommt. Des Weiteren ist bisher kein automatisches Tracking aller global auftauchenden Fehlercodes aus der zentralen Fehlerspeichereinheit B2 möglich, welches frühzeitig Auffälligkeiten erkennen kann, die zum Beispiel lokal in jedem Markt nur recht selten auftreten, aber dennoch in ihrer globalen Gesamtheit relevant sind und deshalb einer Analyse unterzogen werden müssen.
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Das im Folgenden beschriebene Verfahren bietet eine automatisierte Verbindung der beiden Backend-Systeme, d. h. der zentralen Fehlerspeichereinheit B2 und der zentralen Datenspeichereinheit B1, sowie ein automatisiertes Fehleranalysewerkzeug, um Gruppen von Fahrzeugen zu vergleichen, insbesondere eine Fehlergruppe G2 von Fahrzeugen, die den jeweiligen Fehler aufweisen, und eine Kontrollgruppe G1 von Fahrzeugen, die diesen Fehler nicht aufweisen, und so alle verfügbaren Nutzungsdaten und Sensordaten und alle verfügbaren Fehlercodes vollautomatisch zu analysieren. Dadurch werden die oben beschriebenen Probleme gelöst.
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Die Grundidee des hier vorgestellten Verfahrens besteht darin, zwei Datensätze aus den beiden Backend-Systemen, d. h. aus der zentralen Datenspeichereinheit B1 und der zentralen Fehlerspeichereinheit B2, durch eine Datenaggregation der Nutzungsdaten und Sensordaten respektive dem Gruppieren von Fehlercodes zu generieren, diese zu kombinieren und anschließend einen t-Test für eine Kontrastanalyse KA zu verwenden.
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Hierzu ist natürlich zunächst vorgesehen, dass Fehlercodes aller in Fahrzeugen der Fahrzeugflotte 2 aufgetretenen Fehler in Verbindung mit den Fahrzeugen, in denen der jeweilige Fehler aufgetreten ist, erfasst und in der zentralen Fehlerspeichereinheit B2 gespeichert werden, und alle Nutzungsdaten und Sensordaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte 2, zugeordnet zum jeweiligen Fahrzeug, erfasst werden und in der zentralen Datenspeichereinheit B1 gespeichert werden, wie oben bereits beschrieben.
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In einem ersten Schritt werden dann, beispielsweise in einem Backendservice BS aus der zentralen Datenspeichereinheit B1 und aus der zentralen Fehlerspeichereinheit B2 jeweils ein Datensatz erstellt:
- Die Daten aus der zentralen Datenspeichereinheit B1, d. h. die erfassten Nutzungsdaten und Sensordaten, werden, beispielsweise durch eine Kompression und Aufbereitung KuA auf ein nutzbares Format gebracht, welches das Nutzungsverhalten eines jeweiligen Fahrzeugs über dessen Lebensdauer oder einen anderen geeigneten Zeithorizont, d. h. Zeitraum, repräsentiert. Dies sind die aggregierten Nutzungsdaten und Sensordaten D1.
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Aus der zentralen Fehlerspeichereinheit B2 werden Gruppen mit gleichen Fehlercodes gebildet, also Fahrzeuge, die die gleiche Auffälligkeit, insbesondere den gleichen Fehler, aufweisen. Daraus resultiert eine Liste D2 mit Fahrzeugen mit gleichem Fehlercode. Diese Gruppen können zusätzlich durch eine Nutzereingabe NE eines Nutzers des Verfahrens um noch nicht erfasste Daten, beispielsweise aus Prüfständen, ergänzt werden.
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Für einen bestimmten Fehlercode wird nun die Menge D1, d. h. die Menge der aggregierten Nutzungsdaten und Sensordaten D1, nach der, dem Fehlercode zughörigen, Liste D2 gefiltert und es entstehen zwei Gruppen G1, G2 von Fahrzeugdaten, die Kontrollgruppe G1 der nicht auffälligen Fahrzeuge, welche somit nicht den Fehlercode aus der Liste D2 aufweist, und die Fehlergruppe G2 all jener Fahrzeuge, welche den Fehlercode aufweisen und mit den Fahrzeugen der Kontrollgruppe G1 auf Unterschiede in Bezug auf Sensordaten und Nutzungsdaten verglichen werden sollen.
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Es erfolgt somit für jeden erfassten Fehlercode ein Aufteilen aller Fahrzeuge der Fahrzeugflotte 2 in eine Fehlergruppe G2 und eine Kontrollgruppe G1, wobei diejenigen Fahrzeuge, in denen der mit dem Fehlercode gekennzeichnete Fehler aufgetreten ist, in die Fehlergruppe G2 aufgenommen werden, und diejenigen Fahrzeuge, in denen der mit dem Fehlercode gekennzeichnete Fehler nicht aufgetreten ist, in die Kontrollgruppe G1 aufgenommen werden.
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Beide Gruppen G1, G2 können anschließend noch weiter, z.B. nach Region, gefiltert werden.
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Im nächsten Schritt erfolgt ein Vergleich der beiden Gruppen G1, G2 hinsichtlich der Nutzungsdaten und Sensordaten der in der jeweiligen Gruppe G1, G2 enthaltenen Fahrzeuge. Hierzu werden die beiden Gruppen G1, G2 durch einen t-Test tT mit einem festgelegten Signifikanzniveau in Bezug auf alle vorliegenden Nutzungsdaten und Sensordaten gegeneinander getestet. Das hieraus resultierende Ergebnis ist eine Liste von statistisch signifikanten Nutzungsdaten und/oder Sensordaten, in denen sich die beiden Gruppen G1, G2 signifikant voneinander unterscheiden, beispielsweise Aufzeichnungen eines bestimmten Steuergerätes. Diese statistisch signifikanten Nutzungsdaten und/oder Sensordaten sind die Grundlage für mögliche Auffälligkeitsursachen, insbesondere Fehlerursachen für den jeweiligen Fehler, mit welchen somit eine entsprechende Ursachenanalyse UA durchgeführt werden kann. Hier kann eine weitere Nutzereingabe WNE erfolgen, um beispielsweise zusätzliche Daten anzuzeigen und beispielsweise eine Filterung der Ursachen durchzuführen. Das Ergebnis der Ursachenanalyse UA sind mögliche Ursachen U für den jeweiligen Fehler.
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Es erfolgt nun eine Visualisierung V der möglichen Ursachen U, insbesondere der statistisch signifikanten Nutzungsdaten und/oder Sensordaten, insbesondere für die Kontrastanalyse KA. Hierfür weist das System 1 beispielsweise eine entsprechende Einheit auf, die ausgebildet und eingerichtet ist zum Visualisieren.
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In einem letzten Schritt wird für die im vorherigen Schritt ausgewählten statistisch signifikanten Nutzungsdaten und/oder Sensordaten ein Konfidenzintervall oder ein jeweiliges Konfidenzintervall bestimmt, mit dem die nicht auffälligen Fahrzeuge, d. h. Fahrzeuge, die den Fehler nicht aufweisen, abgeglichen werden. Es erfolgt somit ein Abgleich AK mit den ermittelten Konfidenzintervallen. Liegt ein nicht auffälliges Fahrzeug, d. h. ein Fahrzeug, das den Fehler nicht aufweist, häufig in Wertebereichen der Fehlergruppe G2, dann ist die Chance erhöht, dass auch dieses Fahrzeug potentiell auffällig werden könnte, d. h. dass der Fehler auch bei diesem Fahrzeug auftreten könnte. Diese Informationen ermöglichen dann beispielsweise eine proaktive Überprüfung von bestimmten Bauteilen im Rahmen der nächsten Kontrolluntersuchung oder eine Priorisierung bei einer Rückrufaktion.
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Das beschriebene Verfahren führt all diese Schritte vorteilhafterweise völlig automatisch aus.
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Der Backendservice BS und die Kontrastanalyse KA werden beispielsweise in einer Verarbeitungseinheit durchgeführt. Diese Verarbeitungseinheit ist somit insbesondere ausgebildet und eingerichtet zum Aufteilen aller Fahrzeuge der Fahrzeugflotte 2 für jeden erfassten Fehlercode in die Fehlergruppe G2 und die Kontrollgruppe G1 und zum Vergleich der beiden Gruppen G1, G2 hinsichtlich der Nutzungsdaten und Sensordaten der in der jeweiligen Gruppe G1, G2 enthaltenen Fahrzeuge. Die Einheit zum Visualisieren ist beispielsweise ein Bestandteil der Verarbeitungseinheit.
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Die Vorteile des beschriebenen Verfahrens bestehen darin, eine vollautomatische Kombination von Fehlercodes und Nutzungsdaten und Sensordaten bereitzustellen, die es erlaubt bei der Analyse eines spezifischen Fehlers alle global verfügbaren Daten in Betracht zu ziehen, um die Datenmenge größer und damit statistisch aussagekräftiger zu machen, alle global verfügbaren Fehlercodes zu betrachten und ein Frühwarnsystem zu installieren, und bei einer analysierten Auffälligkeit noch nicht auffällige Fahrzeuge zu identifizieren, welche mit einer höheren Wahrscheinlichkeit potentiell auffällig werden könnten, d. h. bei welchen der jeweilige Fehler in Zukunft auftreten könnte, um proaktiv Maßnahmen ergreifen zu können.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- System
- 2
- Fahrzeugflotte
- AK
- Abgleich mit Konfidenzintervall
- B1
- zentrale Datenspeichereinheit
- B2
- zentrale Fehlerspeichereinheit
- BS
- Backendservice
- D1
- aggregierten Nutzungsdaten und Sensordaten
- D2
- Liste mit Fahrzeugen mit gleichem Fehlercode
- G1
- Kontrollgruppe
- G2
- Fehlergruppe
- KA
- Kontrastanalyse
- KuA
- Kompression und Aufbereitung
- NE
- Nutzereingabe
- tT
- t-Test
- U
- mögliche Ursache
- UA
- Ursachenanalyse
- V
- Visualisierung
- WNE
- weitere Nutzereingabe
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102012223393 A1 [0002]
