Mit einer IT-Plattform speziell für die Fahrzeugtelematik können Fahrzeugdaten in Echtzeit integriert und analysiert werden und um maschinelles Lernen, zum Beispiel zur Vorhersage von Fahrzeugausfällen, erweitert werden. (Bild: Shutterstock/AUUSanAKUL)
Die rasant fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung stellen die Automobilindustrie vor große Herausforderungen. Von der Anpassung der Fahrzeugarchitektur für eine effizientere interne Vernetzung bis hin zur Gewährleistung der Datensicherheit. Bei der Übertragung und Speicherung müssen vielfältige Anforderungen erfüllt werden.
Um diesen komplexen Anforderungen gerecht zu werden, haben Pure Storage, HiveMQ, Grafana und SVA System Vertrieb Alexander GmbH ein Pilotprojekt ins Leben gerufen. Ziel ist die Entwicklung einer IT-Plattform, die eine durchgängige Integration und Analyse von Echtzeitdaten aus Fahrzeugen ermöglicht. Diese Plattform hat das Potenzial, das Fahrerlebnis durch fortschrittliche Fahrzeugdiagnose und -wartung, optimierte Fahrsicherheit und personalisierte Fahrerlebnisse grundlegend zu verbessern.
Das Projekt beleuchtet verschiedene Aspekte: Es beginnt mit einem Anwendungsfall für automatisches Incident Management für ADAS-Systeme und behandelt Mechanismen zur effizienten Datenverarbeitung und Visualisierung. Außerdem erfolgt eine Beschreibung der IT-Plattform und ihrer Erweiterbarkeit durch KI und maschinelles Lernen.
Erfahren Sie, wie die Zukunft der Automobilindustrie aussehen kann und entdecken Sie die Möglichkeiten einer innovativen IT-Plattform, die das Potenzial hat, das Fahrerlebnis grundlegend zu verbessern.
ADAS Automatisches Incident Management: Live-Demonstration auf dem automotiveIT Kongress
Wie die automatische Erkennung, Meldung und Behebung von technischen Problemen oder Fehlfunktionen von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) während des Fahrzeugbetriebs abläuft, können Sie auf dem diesjährigen automotiveIT Kongress am 20. September in Berlin live erleben. Durch die Simulation eines Problems an einem (Jetson-) Fahrzeug auf einer Rennstrecke wird das automatische Incident Management in Echtzeit, von der Erkennung bis zur Behebung des Problems, aktiviert.
Moderne Datenverarbeitungs- und Visualisierungstechnologien zeigen das enorme Potenzial, die Qualität und Zuverlässigkeit von ADAS-Systemen zu verbessern und den Aufwand für das Incident Management zu reduzieren.
Eine effektive Umsetzung des automatisierten Incident Managements erfordert die Verarbeitung und Analyse der großen Datenmengen, die während des Fahrzeugbetriebs anfallen. Die Herausforderung besteht darin, diese Datenströme nicht nur zu erfassen, sondern auch in Echtzeit zu verarbeiten und zu visualisieren, um schnell auf mögliche Störungen reagieren zu können.
Treffen Sie SVA auf dem automotive IT Kongress
Erfahren Sie mehr über innovative Lösungen im Bereich Big Data, KI und Connected Cars. SVA, Pure Storage, HiveMQ und Grafana werden dieses Jahr auf dem automotiveIT Kongress am 20. September in Berlin vertreten sein. Besuchen Sie uns an Stand S11 & 12 −wir freuen uns auf Sie!
Effiziente Datenverarbeitung und Visualisierung: Die Basis für ein optimiertes Fahrerlebnis
Der MQTT-Broker HiveMQ wird eingesetzt, um die großen Datenmengen, die von den Fahrzeugen generiert werden, zu verarbeiten. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) wurde als offenes Nachrichtenprotokoll speziell für die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation entwickelt und hat sich als Standard für IoT-Anwendungen etabliert. HiveMQ ermöglicht das Sammeln und Verarbeiten von Datenströmen zahlreicher Fahrzeuge in Echtzeit.
Für die visuelle Darstellung der gewonnenen Daten wird Grafana Labs eingesetzt. Die Observability Software von Grafana Labs visualisiert die Daten und liefert aus den Logs, Metriken und Traces Erkenntnisse über die Fahrzeugleistung und das Fahrzeugverhalten. So werden wichtige Erkenntnisse über die Leistungsfähigkeit der Fahrzeugkomponenten, den Fahrzeugzustand und das Fahrverhalten gewonnen.
Die Verarbeitung und Visualisierung von Daten ist entscheidend, um effektive und zeitnahe Entscheidungen treffen zu können. Dies erfordert jedoch auch eine stabile und leistungsfähige Infrastruktur, die diese Prozesse unterstützt und eine effiziente und sichere Speicherung und Verwaltung der Fahrzeugdaten erlaubt. Die eigens entwickelte Big Data IT-Plattform basiert auf modernsten Technologien und Architekturen. Sie ist optimiert für Echtzeitdatenanalyse und Fahrzeugtelematik.
Leistungsstarke Cloud-Plattform für vernetzte Fahrzeuge und zukünftige Erweiterungen
Die Cloud-basierte IT-Plattform nutzt Microservices, Container-Technologie und fortschrittliche Datenanalyse, um umfassende Funktionen für vernetzte Fahrzeuge und Flotten bereitzustellen. Im Backend kommt Pure Storage zum Einsatz, das eine effiziente und hochperformante Speicherung von Fahrzeugdaten, Telematikinformationen und historischen Daten ermöglicht.
Die FlashArray- und FlashBlade-Lösungen von Pure Storage gewährleisten eine hohe I/O-Performance, geringe Latenz und einfache Skalierbarkeit −- entscheidende Faktoren für die Echtzeitanalyse von Fahrzeugdaten. Für das Datenmanagement kommt Portworx Enterprise zum Einsatz, eine Datenmanagement-Plattform für einfache Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit mit automatischer Wiederherstellung im Fehlerfall und dynamischer Speicherbereitstellung auch über Clustergrenzen hinweg.
Die Plattform enthält bereits leistungsfähige Werkzeuge für Echtzeitdatenanalyse und Fahrzeugtelematik. Sie ist auch für zukünftige Erweiterungen und Verbesserungen ausgelegt. Der modulare und flexible Aufbau bietet die Möglichkeit, neue Technologien und Funktionen zu integrieren, sobald diese verfügbar oder erforderlich sind. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Diese helfen Prognosefähigkeit und Effizienz der Plattform weiter zu verbessern.
SVA System Vertrieb Alexander GmbH: Ihr Partner für Systemintegration
Als einer der führenden Systemintegratoren in Deutschland übernimmt SVA die Integration dieser Komponenten in ein Gesamtsystem, das den hohen Anforderungen der Automobilindustrie gerecht wird. SVA sorgt dafür, dass alle Komponenten effizient zusammenarbeiten, und optimiert das Gesamtsystem für maximale Leistung und Zuverlässigkeit.
Eine erweiterbare Plattform für die Fahrzeugtelematik und Echtzeitdatenanalyse
Die IT-Plattform soll mehr als eine statische Lösung sein. Sie ist als erweiterbare Plattform konzipiert, die Flexibilität und Wachstum, in der sich schnell entwickelnden Welt der Fahrzeugtelematik und Echtzeitdatenanalyse schafft.
Eine wichtige Funktion der Plattform ist die Integration von maschinellem Lernen (ML). Damit geht sie über die reine Datensammlung und -visualisierung hinaus und erkennt Muster und Trends oder kann Fahrzeugausfälle vorhersagen. ML ermöglicht auch die Optimierung der Fahrzeugwartung und verbessert die Gesamtleistung der Flotte. Durch ML können historische Fahrzeugdaten analysiert werden, um Muster und Beziehungen zu erkennen. Diese können zur Vorhersage künftiger Ereignisse sowie zur automatischen Erkennung und Behebung von Problemen verwendet werden.
Darüber hinaus ist eine Integration externer Datenquellen möglich. Dies verschafft eine noch umfassendere Analyse und Optimierung der Fahrzeugleistung. Beispielsweise können Verkehrs- und Wetterinformationen für präzise Analysen und Vorhersagen der Fahrzeugleistung unter bestimmten Bedingungen genutzt werden. So kann etwa der Einfluss des Wetters auf den Kraftstoffverbrauch vorhergesagt oder der Einfluss von Staus auf die Fahrzeugleistung analysiert werden.
Flexibilität und Skalierbarkeit der Plattform sind wesentliche Elemente, um zukunftssicher und anpassungsfähig zu bleiben. Die besten Werkzeuge und Technologien sind jedoch nur so gut wie ihre Implementierung. Eine sorgfältige Systemintegration ist entscheidend, damit alle Komponenten nahtlos zusammenarbeiten und die Plattform ihr volles Potenzial entfalten kann.
Über den Autor
Mario Bengsch ist Leiter des Competence Center Automotive Big Data Services bei der SVA System Vertrieb Alexander GmbH und hat sich auf die Optimierung von Big Data Lösungen für die Automobilindustrie spezialisiert. Seine Vision: Data-Driven Automotive zu ermöglichen und zu perfektionieren. Er verfügt über umfassende Expertise im Bereich datengetriebener Lösungen in der Automotive IT.
E-Mail: Mario.Bengsch@sva.de
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