End-to-End Analyseplattform für Motor- und Fahrzeugdaten
Cloudbasierte Pipeline vom Steuergeräteparameter bis zum realen Fahrzeugverhalten.
Die Herausforderung
Die für die Fahrzeugentwicklung relevanten Daten lagen in unterschiedlichen Systemen vor. Applikationswerte (Labelwerte) aus Motor- und Abgasnachbehandlungssteuergeräten, Metadaten aus MS-SQL-Servern sowie RD-Fahrzeug-Zeitschriebdaten konnten nicht gemeinsam analysiert werden. Dadurch war es schwierig, den Zusammenhang zwischen Steuergeräteparametern und dem tatsächlichen Fahrzeugverhalten nachzuvollziehen.
Die Lösung
Ich entwickelte eine cloudbasierte Datenplattform auf Basis von Azure Data Factory, Azure Databricks und Power BI. Applikationsdaten wurden über eine REST-API integriert, Metadaten aus MS-SQL-Servern automatisiert übernommen, sämtliche Daten in Azure Data Factory verarbeitet, in Databricks mit RD-Fahrzeug-Zeitschriebdaten zusammengeführt und anschließend über interaktive Power-BI-Dashboards visualisiert. Dadurch entstand eine durchgängige Analysekette vom Steuergeräteparameter bis zum realen Fahrzeugverhalten.
Das Ergebnis
End-to-End Transparenz über den gesamten Entwicklungsprozess, deutlich schnellere Ursachenanalysen bei Auffälligkeiten im Fahrzeugbetrieb sowie eine Reduzierung manueller Datenzusammenführung. Die Validierung von Motor- und Abgasapplikationen läuft heute spürbar schneller, und die verbesserte Entscheidungsgrundlage half, ein Einsparpotenzial im sechsstelligen Euro-Bereich bei überdimensionierten Bauteilen aufzuzeigen.
Key Takeaways
- Cloudbasierte Pipeline verbindet Steuergeräte-, SQL- und Zeitschriebdaten in einem System.
- Schnellere Ursachenanalysen und ein aufgezeigtes Einsparpotenzial im sechsstelligen Euro-Bereich.