Serienfahrzeuge
AI für intelligente Fahrzeuge
Eingebettete AI zur kontinuierlichen Fahrzeugoptimierung
Fahrzeuge, die durch die von „ AI “ unterstützte Datenerfassung, -analyse und fahrzeuginterne Intelligenz kontinuierlich lernen, sich anpassen und verbessern
Lösungsübersicht
Die Fastlane-Plattform schafft ein in sich geschlossenes Entwicklungssystem, das Fahrzeugdaten, AI Schlussfolgerungen und die Intelligenz im Fahrzeug miteinander verbindet. Die Plattform unterstützt OEMs dabei, die Fahrzeugqualität, die Leistung und die softwaredefinierten Funktionen über den gesamten Lebenszyklus hinweg kontinuierlich zu verbessern.
- Kontextreiche Fahrzeugdaten nach Bedarf erfassen
- Gewinnen Sie umsetzbare technische Erkenntnisse mithilfe von Fahrzeugdaten AI
- Intelligente Fahrzeugfunktionen in der Serienproduktion einführen und weiterentwickeln
Ähnliche Produkte
- Fahrzeugspezifische Schlussfolgerungen im Rahmen des „ AI “-Ansatzes
- Bereichsübergreifende Ursachenanalyse
- Integration von ingenieurwissenschaftlichen Kenntnissen
- Automatisierte Ermittlungsabläufe
- Daten, Erkenntnisse und Lernprozesse im geschlossenen Regelkreis
- AI-Unterstützung bei der Erstellung von Inkassorichtlinien
- Dynamische und ereignisgesteuerte Datenerfassung
- Historische und Echtzeit-Fahrzeugdaten
- Speicherung und Komprimierung von Zeitreihen
- Fahrzeugweiter Zugriff auf Signale, Diagnosedaten und Protokolle
Fastlane Edge
AI -Lösungen für Fahrzeuge in großem Maßstab
AI -Modelle, Diagnoselogik und Fahrzeugintelligenz am Edge bereitstellen, orchestrieren und verwalten, um die Entwicklung zu beschleunigen, die Qualität zu steigern und Fahrzeuge über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg kontinuierlich zu verbessern.
- AI s und softwaredefinierte Intelligenz implementieren
- Edge- AI en und virtuelle Sensoren validieren
- Optimierung der Ausführung auf verschiedenen Fahrzeug-Rechenplattformen
- Echtzeit-Anomalieerkennung aktivieren
- Unterstützung von Selbstdiagnose und prädiktiver Analyse
- Den flottenweiten Einsatz von KI verwalten
Weiterführende Ressourcen
Wie ist der Stand bei „ AI “ und SDV im Jahr 2026?
In einer Live-Aufzeichnung der COVESA-Mitgliederversammlung in Porto, Portugal, sprechen John und die Omdia-Analystin Maitê Bezerra über die SDV-Umfrage 2026, aus der hervorgeht, dass die Branche davon ausgeht, bis 2030 die SDV-Stufe 3 zu erreichen. Die wichtigsten Ergebnisse zeigen eine Verlagerung hin zu datengesteuerter Wertschöpfung und vorausschauender Instandhaltung, wobei die organisatorische Bereitschaft jedoch noch um mehrere Jahre hinter dem technologischen Einsatz zurückbleibt.
AI -Lösungen für Fahrzeug-Edge und Cloud in großem Maßstab
Die Marktchance – und wie OEMs sie nutzen können: Das In-Vehicle- AI , befindet sich in einer Phase rasanten Wachstums. Frost & Sullivan prognostiziert…
Datengestützter Ansatz zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Qualität
Erfahren Sie, wie die Hyundai Motor Group den „ Sonatus -Collector“ nutzt, um Diagnosedaten in Echtzeit zu erfassen und so die Qualität kontinuierlich zu verbessern…
Häufig gestellte Fragen
Selbst wenn Fahrzeuge über andere Lösungen zur Datenerfassung und die Möglichkeit zur Softwareaktualisierung verfügen, bietet die Fastlane-Plattform im Vergleich zu bestehenden Lösungen zusätzliche überzeugende Vorteile. „ Fastlane Collector “ ermöglicht eine hochauflösende, dynamisch konfigurierbare Datenerfassung auf Basis generativer AI, um die Qualität und Spezifität der Daten zu verbessern, die den Ingenieuren der Erstausrüster zur Verfügung stehen. „Fastlane Insight “ bietet leistungsstarke Analysen von Fahrzeugdaten,
OEM-Ingenieuren oder Servicetechnikern dabei zu helfen, Fehler zu finden, Muster über verschiedene Teilsysteme hinweg zu erkennen, die Grundursache einzugrenzen und schneller Abhilfemaßnahmen zu ermitteln. „ Fastlane Edge “ ermöglicht die Bereitstellung von „ AI “-Modellen direkt im Fahrzeug, um das Fahrzeugverhalten kontinuierlich zu überwachen und intelligente Funktionen am Edge auszuführen, um Anomalien zu erkennen, die Selbstdiagnose zu unterstützen und die Fahrzeugleistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Die Fastlane-Plattform wurde in über acht Millionen Serienfahrzeugen in zahlreichen Endmärkten weltweit und in Dutzenden verschiedener Fahrzeugmodelle eingesetzt. Mit dieser Lösung sind Erstausrüster in der Lage, die Fahrzeugqualität, die Leistung und die softwaredefinierten Funktionen über den gesamten Lebenszyklus hinweg kontinuierlich zu verbessern.
Fastlane Collector entspricht Datenschutzgesetzen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU und anderen Standards in den USA, beispielsweise dem California Consumer Privacy Act. Automobilhersteller bitten die Fahrer moderner Fahrzeuge in der Regel darum, Datenschutzrichtlinien zu akzeptieren, die auf ihren Präferenzen und den in ihrer Region geltenden Datenschutzgesetzen basieren. Mit „ Fastlane Collector “ können Automobilhersteller die Erfassung personenbezogener Daten entsprechend den Auswahlmöglichkeiten des Fahrers anpassen, wenn OEMs Datenprodukte wie vernetzte Dienste anbieten, wodurch sichergestellt wird, dass die Datenerfassung auf die Wünsche des Fahrers zugeschnitten ist. Die meisten Fahrer wählen eine Kombination aus verschiedenen Datenschutzeinstellungen, und „ Fastlane Collector “ kann sicherstellen, dass Unternehmen diesen vielfältigen Anforderungen an den Schutz personenbezogener Daten gerecht werden.
Die Fastlane-Plattform ist in hohem Maße konfigurierbar und lässt sich problemlos auf die vom OEM bevorzugten IT-Plattformen und Cloud-Anbieter übertragen. Sensible OEM-Daten werden vom OEM verwaltet und bleiben dessen Eigentum. Der OEM kann selbst entscheiden, welche IT-Systeme und Cloud-Lösungen zum Einsatz kommen, um den Schutz seiner sensiblen Testdaten zu gewährleisten.
Unsere Lösungen sind sorgfältig auf Ressourceneffizienz ausgelegt und haben sich im Einsatz auf typischen Kfz-Steuergeräten bewährt, ohne dass hochleistungsfähige zentrale Rechen- oder GPU-Lösungen erforderlich sind. OEMs können diese Lösung in das Steuergeräte-Subsystem integrieren, das am besten zu ihrer Fahrzeugarchitektur passt, und dabei sicher sein, dass sie nahtlos funktioniert und dabei nur geringe Rechenressourcen beansprucht.