tauglichkeit des Diagnosesystems getestet. In einem zweiten Treffen im September konnte sich das Projekt bereits über Zuwachs freuen. „Das zeigt uns, dass wir mit AW 4.0 auf dem richtigen Weg sind. Dennoch müssen wir unser Profil in Zukunft noch schärfen“, macht Kortenbruck deutlich. Forschung und Entwicklung vor Ort Neben mehreren Messeauftritten waren wissenschaftliche Mitarbeitende auch zur Gewinnung weiterer Daten und Erkenntnisse unterwegs. So etwa im Handwerksbildungszentrum Minden. Dort wurden Untersuchungen durchgeführt, die helfen sollen, die künstliche Intelligenz zu verbessern. Eingesetzt wurde eine sogenannte Break-out-Box, mit der sich Fehler in Sensorsignalen identifizieren lassen. So wird eine zielgerichtete Diagnose möglich, Unstimmigkeiten und Abweichungen können passgenau diagnostiziert und defekte Kfz-Teile ausgetauscht werden, wo es notwendig ist – eine wichtige Neuerung. Die zukünftige Reparatur von Fahrzeugen wird dadurch smart und der Austausch fehlerfreier Teile minimiert. Aktuell werden die meisten Reparaturen über On-Board-DiagnosesysMitarbeitende der Hochschule entwickeln zusammen mit der AutoIntern GmbH (AI) die Messhardware weiter, sammeln in Kooperation mit den Pilotwerkstattpartnern erste Daten und arbeiten gemeinsam mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) anhand dieser Daten die Algorithmen der KI aus. teme durchgeführt, die häufig nicht auf die genaue Ursache des Fehlers verweisen, sondern nur die Symptome lokalisieren. Die vom System empfohlenen, aber vielleicht noch intakten Teile werden so trotzdem ausgetauscht – ein Problem mit Blick auf die Nachhaltigkeit. Um in Zukunft der steigenden Komplexität der verbauten Elektronik und Fahrassistenzsysteme Herr zu werden, kann künstliche Intelligenz in Werkstätten dabei helfen, Ressourcen zu sparen, und die Mitarbeitenden bei ihrer Arbeit unterstützen. Ausblick auf AW 4.0 in 2023 Für die unmittelbare Zukunft ist ein weiterer Meilenstein des Projekts geplant, der Roll-out der Diagnosesysteme an die Partnerwerkstätten. Dabei kommt ein von der THGA entwickeltes Schulungsprogramm zum Einsatz, um das Projekt in die Breite zu tragen. „Wir haben uns in Zusammenarbeit mit der Zielgruppe auf das Medium Film geeinigt. Die Lernvideos stellen zum Beispiel die Messung der Batteriespannung vor und erklären den Ablauf“, so Jakubczyk. Abrufbar sind die Videos über eine Lernplattform. Alle Erkenntnisse aus diesem Schritt fließen langfristig in das Onboarding-Konzept des Ökosystems AW 4.0. Mithilfe künstlicher Intelligenz sollen Fahrzeugprobleme in Zukunft schneller und nachhaltiger gelöst werden. zur Website 28 Maschinenbau und Materialwissenschaften
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