By clicking “Accept All Cookies”, you agree to the storing of cookies on your device to enhance site navigation, analyze site usage, and assist in our marketing efforts. View our Privacy Policy for more information.

Elektronische 3D-Diagnose: effiziente Fehlersuche in der Automobilindustrie [EN]

Sehen Sie sich die Demo unserer Lösung für eine effizientere Fehlerbehebung in der Automobilproduktion an, die während der Google Cloud Learning Expedition im SPREAD HQ aufgezeichnet wurde. Louis Weber zeigt, wie wir ein VIN-Fahrzeugmodell in 3D visualisieren können, was es den Mitarbeitern ermöglicht, Fehlerursachen zu diagnostizieren, zu lokalisieren und zu überarbeiten, was Zeit und Mühe spart und die Leistung der Produktionslinie erhöht.

Erstellen Sie ein personalisiertes Login und erhalten Sie Zugang.

Header image
Qualitätstests können versteckte Software- oder Elektronikfehler finden, selbst wenn ein Auto perfekt montiert ist. Um fehlerhafte Steuergeräte (ECUs) anhand ihrer Symptome und Diagnosefehlercodes (DTCs) zu identifizieren, müssen die Arbeiter sich auf umfangreiche 1800 Seiten PDF-Dokumente verlassen. Wie können wir in Anbetracht der zunehmenden Komplexität der Fahrzeugarchitekturen und der steigenden Anzahl von Softwaremodulen, -versionen und -varianten Fehler effektiv beheben und gleichzeitig mit den Produktionszielen Schritt halten? Schauen Sie sich unsere Demo zur effizienteren Fehlererkennung in der Automobilproduktion an, die wir während der Google Cloud Learning Expedition im SPREAD HQ aufgenommen haben. Louis Weber zeigt, wie wir ein Fahrzeug in drei Dimensionen visualisieren können. Durch diese Visualisierung können Mitarbeiter Fehlerquellen identifizieren, lokalisieren und beheben. Dadurch werden Zeit und Kosten eingespart und die Produktionslinien werden effizienter.
Knowledge Hub

Was Sie lernen werden

- Why the troubleshooting process in the automotive industry is so exhaustive and time-consuming

- How to reduce error search time with knowledge graphs

- A demo of the localization of the malfunctioning ECU inside the VIN-specific vehicle model in 3D

- How an intelligence network of the vehicle can help engineers narrow the scope of solutions through the suggestion of probable root causes

Sie finden auch Kommentare von vorgestellten Experten:

No items found.
Sie haben bereits einen Account?Log In

Verification Required

Account verification required. Please check your email to find your unique verification link.
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Alle Beiträge

Elektronische 3D-Diagnose: effiziente Fehlersuche in der Automobilindustrie [EN]

Engineering
Troubleshooting
9
min
Überblick

Qualitätstests können versteckte Software- oder Elektronikfehler finden, selbst wenn ein Auto perfekt montiert ist. Um fehlerhafte Steuergeräte (ECUs) anhand ihrer Symptome und Diagnosefehlercodes (DTCs) zu identifizieren, müssen die Arbeiter sich auf umfangreiche 1800 Seiten PDF-Dokumente verlassen. Wie können wir in Anbetracht der zunehmenden Komplexität der Fahrzeugarchitekturen und der steigenden Anzahl von Softwaremodulen, -versionen und -varianten Fehler effektiv beheben und gleichzeitig mit den Produktionszielen Schritt halten? Schauen Sie sich unsere Demo zur effizienteren Fehlererkennung in der Automobilproduktion an, die wir während der Google Cloud Learning Expedition im SPREAD HQ aufgenommen haben. Louis Weber zeigt, wie wir ein Fahrzeug in drei Dimensionen visualisieren können. Durch diese Visualisierung können Mitarbeiter Fehlerquellen identifizieren, lokalisieren und beheben. Dadurch werden Zeit und Kosten eingespart und die Produktionslinien werden effizienter.

Sehen Sie sich die Demo unserer Lösung für eine effizientere Fehlerbehebung in der Automobilproduktion an, die während der Google Cloud Learning Expedition im SPREAD HQ aufgezeichnet wurde. Louis Weber zeigt, wie wir ein VIN-Fahrzeugmodell in 3D visualisieren können, was es den Mitarbeitern ermöglicht, Fehlerursachen zu diagnostizieren, zu lokalisieren und zu überarbeiten, was Zeit und Mühe spart und die Leistung der Produktionslinie erhöht.

Experts
Host

Louis Weber, unser Account Executive bei SPREAD, pflegt die Beziehungen zu unseren Kunden und Partnern. Vor seiner Anstellung bei SPREAD arbeitete er bei IAV in den Bereichen Softwarequalität und Business Development. Er hat sein Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen an der Technischen Universität Berlin abgeschlossen.

Veröffentlicht am
22.9.2023
Alle Beiträge

Elektronische 3D-Diagnose: effiziente Fehlersuche in der Automobilindustrie [EN]

Engineering
Troubleshooting
9
min
Übersicht

Qualitätstests können versteckte Software- oder Elektronikfehler finden, selbst wenn ein Auto perfekt montiert ist. Um fehlerhafte Steuergeräte (ECUs) anhand ihrer Symptome und Diagnosefehlercodes (DTCs) zu identifizieren, müssen die Arbeiter sich auf umfangreiche 1800 Seiten PDF-Dokumente verlassen. Wie können wir in Anbetracht der zunehmenden Komplexität der Fahrzeugarchitekturen und der steigenden Anzahl von Softwaremodulen, -versionen und -varianten Fehler effektiv beheben und gleichzeitig mit den Produktionszielen Schritt halten? Schauen Sie sich unsere Demo zur effizienteren Fehlererkennung in der Automobilproduktion an, die wir während der Google Cloud Learning Expedition im SPREAD HQ aufgenommen haben. Louis Weber zeigt, wie wir ein Fahrzeug in drei Dimensionen visualisieren können. Durch diese Visualisierung können Mitarbeiter Fehlerquellen identifizieren, lokalisieren und beheben. Dadurch werden Zeit und Kosten eingespart und die Produktionslinien werden effizienter.

Sehen Sie sich die Demo unserer Lösung für eine effizientere Fehlerbehebung in der Automobilproduktion an, die während der Google Cloud Learning Expedition im SPREAD HQ aufgezeichnet wurde. Louis Weber zeigt, wie wir ein VIN-Fahrzeugmodell in 3D visualisieren können, was es den Mitarbeitern ermöglicht, Fehlerursachen zu diagnostizieren, zu lokalisieren und zu überarbeiten, was Zeit und Mühe spart und die Leistung der Produktionslinie erhöht.

Experts
Host

Louis Weber, unser Account Executive bei SPREAD, pflegt die Beziehungen zu unseren Kunden und Partnern. Vor seiner Anstellung bei SPREAD arbeitete er bei IAV in den Bereichen Softwarequalität und Business Development. Er hat sein Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen an der Technischen Universität Berlin abgeschlossen.

Veröffentlicht am
22.9.2023