Die Herausforderung

Der Kunde führt im Rahmen seiner Entwicklung und seriennahen Fahrerprobung umfangreiche Messungen mit verschiedenen Testflotten durch. Die Daten werden durch die Abteilungen der Fahrzeug-Entwicklung in verschiedenen Datensilos, in der zentralen Erprobung in einem cloud-basierten Speicher abgelegt. Ein effizientes Verwalten, Plausibilisieren, Durchsuchen der Daten ist aktuell noch nicht mit ausreichender Performance / Latenz möglich. Die im Kunden-System angelegten Standard-Analyse-Funktionen - wie z.B. statistische Basisauswertungen, Histogramme, etc. - decken weiterhin nicht den benötigten Umfang zur ab.

 

Unsere Lösung
Gemeinsam mit dem Kunden wurde eine DataPipeline für die Anbindung von Messdaten aus dem Kundensystem für weltweite Dauerlaufdatenerfassung implementiert. Die Daten werden nach Konvertierung in ein performant analysierbares BigData-Format mit modularen und automatisiert ausführbaren Plausibilisierungs- und Validierungsroutinen ausgewertet und klassifiziert. Die kategorisierten Daten können danach einfach anhand relevanter Kriterien gefiltert und für weitergehende Analysen verwendet werden. Die nachgelagerten Analysemodule sind fachspezifisch und in der Analysekette einfach austauschbar, so dass sich neue Betrachtungen und Standard-Analysen auf Dauerlaufdaten schnell in Co-Creation mit dem Kunden  implementieren und produktiv setzen lassen.

 

Der Kundennutzen

Die Verwertung der aufgezeichneten Daten wird durch die Kombination von skalierbarem DataManagement & Analytics auf ermöglicht – auf dem gesamten Datenkorpus, anstattt wie bisher zumeist nur anhand von stichprobenartigen Untersuchungen. Treten Probleme oder prozessbasierte Fehler in der Datenaufzeichnung und Übertragung der Daten auf, kann dies nun zuverlässig und unmittelbar erkannt werden. Fachspezifische KPIs zum Datenmonitoring lassen sich einfach implementieren und verkürzen Latenzen im Qualitätsmanagement von Dauerlauf-Erprobungen erheblich.