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:
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.
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