AI Car Diagnosis

Die Fahrzeugdiagnose ist ein wichtiger Schritt im Reparatur- und Wartungsprozess von Fahrzeugen. Bisher erfordert sie umfassende Vorkenntnisse und viel Zeit. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) kann diese Prozess jedoch effizienter und genauer werden.

Herausforderung

Die traditionelle Fahrzeugdiagnose basiert auf Fehlercodes und Sensordaten. Mechaniker benötigen viel Zeit und umfassende Kenntnisse, um Fehlercodes zu interpretieren und die richtigen Diagnosen zu stellen. Insbesondere unabhängige Werkstätten, die viele verschiedene Fahrzeugmarken reparieren, sind von dieser Komplexität betroffen.

Lösung

Die Entwicklung einer Verfahrensweise für die automatisierte Erkennung potenziell defekter Komponenten in Fahrzeugen mittels KI ist im Gange. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen können Fehlercodes und Sensordaten analysiert und potenziell defekte Komponenten erkannt werden. Dies ermöglicht eine schnellere und genauere Diagnose.

Vorteile

Die Verwendung von KI in der Fahrzeugdiagnose bietet several Vorteile:

• Verbesserte Effizienz: Durch die Automatisierung der Diagnose kann die Zeit, die für die Fehlererkennung benötigt wird, reduziert werden.
• Verbesserte Genauigkeit: KI-Modelle können Fehlercodes und Sensordaten genau analysieren und potenziell defekte Komponenten erkennen.
• Erhöhte Flexibilität: Unabhängige Werkstätten können durch den Einsatz von KI-basierten Diagnosetools die Komplexität, die durch die Vielzahl von Fahrzeugmarken entsteht, besser managen.

Anwendungsbeispiele

Ein Beispiel für die Anwendung von KI in der Fahrzeugdiagnose ist die Entwicklung eines Demonstrators für die AI-Marktplatz-Plattform. Dieser Demonstrator verwendet Machine-Learning-Modelle, um eine Liste potenziell defekter Komponenten für einen bestimmten Fahrzeugdiagnose-Fall zu erstellen. Dies ermöglicht Mechanikern, die Komplexität, die durch die Vielzahl von Fahrzeugmarken entsteht, besser zu managen und die Diagnosezeit zu reduzieren.

Ein weiteres Beispiel ist die Carscan-App, die Computer-Vision- und Machine-Learning-Technologien verwendet, um Fahrzeugschäden zu erkennen und eine Echtzeit-Bewertung des Fahrzeugzustands zu erstellen. Dies ermöglicht eine schnellere und genauere Diagnose und reduziert die Zeit, die für die Fehlererkennung benötigt wird.

Fazit

Die Anwendung von KI in der Fahrzeugdiagnose bietet several Vorteile, darunter eine verbesserte Effizienz, Genauigkeit und Flexibilität. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen können Fehlercodes und Sensordaten genau analysiert und potenziell defekte Komponenten erkennen werden. Dies ermöglicht eine schnellere und genauere Diagnose und reduziert die Zeit, die für die Fehlererkennung benötigt wird.