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.
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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.
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.
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.
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.