Diagnose in mechatronischen Fahrzeugsystemen XIV
Predictive Maintenance, Remote Diagnose, KI, Maschinelles Lernen, Standardisierung, Dt/engl
TUDpress Verlag der Wissenschaften GmbH
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Zusatztext
Moderne Fahrzeuge mit weitreichenden Assistenz und Kommunikationsfunktionen integrieren sich immer stärker in eine weltweit vernetzte Funktionslandschaft. Beispiele hierfür sind Automatisiertes Fahren mit V 2 V Vernetzung, Elektromobilität mit Lade- und Energieinfrastruktur, Flottenverwaltung und Einsatzplanung sowie übergreifende Service on Demand Funktionalitäten. Entsprechend ist es wichtig, sowohl die bestehenden Test-, Prüf- und Diagnoseverfahren im Zusammenhang mit neuen Fahrzeugfunktionen weiterzuentwickeln, als auch neue Standards und Konzepte zu diskutieren. Die fortschreitenden Entwicklungen in den Bereichen des Maschinenlernens und der künstlichen Intelligenz eröffnen hierbei neue Möglichkeiten für zukünftige Diagnoseverfahren insbesondere im Zusammenhang mit Predictive Maintenance, Cloudbasierter Remote Diagnose. Anhand aktueller Entwicklungsberichte, Systemvorstellungen und Praxisbeiträgen werden der aktuelle Stand und die Trends für FE im Themenfeld Diagnose, Test und Prüfung vorgestellt sowie neue Lösungen erörtert. Die Interessenten: Spezialisten und Anwender der Bereiche: Systemvernetzung - Software- und Hardwareentwicklung - Forschung und (Vor-) Entwicklung - Systementwicklung, Applikation und Test - Produktion und Qualitätssicherung - Service und Kundendienst Die Herausgeber: Dipl.Ing. Andreas Unger, Professur Fahrzeugmechatronik, Technische Universität Dresden; IAM, GmbH, Dresden Univ.Prof. Dr.Ing. Bernard Bäker, Institut für Automobiltechnik Dresden IAD, Professur Fahrzeugmechatronik, Technische Universität Dresden
Weitere Details
Erschienen: 22.09.2020
Umfang: 296 S., 1 farbige Illustr.
Sprache: Deutsch
Einband: KT
Format: 1.9 x 21 x 14.8 cm
ISBN/EAN: 9783959082617
Umbreit-Nr.: 9868237
