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Elektronische 3D-Diagnose: Steigern Sie die Leistungsfähigkeit mit datengesteuerter Fehlerbehebung in Automotive

Werden Large Language Models (LLMs) und KI künftig für mehr Modularität und Individualisierung in der Datenabfrage und Fehlerdiagnose sorgen? Die Notwendigkeit ist offensichtlich: Mit der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung von Fahrzeugsystemen steigt auch die Komplexität in Produktion und Aftersales. Traditionelle Diagnoseverfahren stoßen an ihre Grenzen, da sie oft isolierte Datenquellen, manuelle Analysen und zeitintensive Fehlerbehebungen erfordern.

KI-gestützte Systeme bieten hier eine transformative Lösung, indem sie datengetriebene Fehlerbehebungen automatisieren und Fehlerursachen über alle relevanten Systemdaten hinweg analysieren. Mithilfe von Engineering Intelligence, intelligenter Root-Cause-Analyse und modularen, anpassbaren Datenabfragen ermöglichen LLMs:

  • Automatisierte Fehlerdiagnose in Echtzeit, die Muster und Anomalien erkennt
  • Vernetzte Fahrzeugarchitekturen intelligent zu analysieren, um Abhängigkeiten und Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren
  • Wartungsprozesse im Aftersales zu optimieren, indem Techniker direkt auf relevante Daten und Handlungsempfehlungen zugreifen können
  • Daten-Silos zu überwinden, um eine nahtlose End-to-End-Integration von Engineering-Daten zu ermöglichen

In unserem Whitepaper erfahren Sie, wie KI und LLMs die Art und Weise verändern, wie Fehler erkannt, analysiert und behoben werden. Tauchen Sie ein in eine Welt, in der KI-gestützte Engineering-Plattformen die Effizienz steigern, Stillstandszeiten minimieren und Fehlerkosten signifikant senken.

Laden Sie unser Paper herunter und entdecken Sie die Zukunft der intelligenten Fehlerdiagnose.
Papers

Was Sie erfahren werden

  • Wie Knowledge Graph-Technologie Fehlerbehebung beschleunigt
  • Das wahre Potenzial von LLM und KI bei der Informationsbeschaffung
  • Wie freier Zugang zu Produktdaten schnellere Lösungen vorantreibt

Entdecken Sie, wie Ingenieure die vielschichtigen Wechselwirkungen zwischen Teilsystemen offenlegen und darüber hinaus Verzögerungen in der Produktion und später im Gewährleistungsfall minimieren.