Echtzeitberechnung von Ausfallwahrscheinlichkeiten für Fahrzeugkomponenten

Projektvision

Im Rahmen dieses Projektes wurde ein Showcase entwickelt und implementiert, um potentiellen Kunden von COMPREDICT deren Algorithmus zur Echtzeitüberwachung von Fahrzeugkomponenten zu demonstrieren. Dieser ermöglicht mithilfe von Microcontrollern Fahrzeugbelastungsdaten an einen Server zu senden und diese auf der Fahrzeuganalyseplattform COMPREDICT Analytics im Browser kundengerecht darzustellen.

Das Team

Wir sind eine Gruppe von Bachelorstudenten:

Keyvan Biedenbender, Markus Bommer, Philipp Imperatori, Nils Nedderhut, Louis Neumann und Pascal Petsch.

Aus unseren Nachnamen ergibt sich unser Teamname iBNP-solutions

Der Auftraggeber

Autoteile sind großen Belastungen ausgesetzt, die sich sehr stark von den während der Entwicklung getroffenen Annahmen unterscheiden können. Die Software von COMPREDICT erhebt in Echtzeit während der Autofahrt mit den bereits im Fahrzeug vorhandenen Sensoren Informationen zur Belastung der Fahrzeugteile. Aus den Informationen erstellt die Software ein Nutzungsprofil und berechnet die jeweilige Rest-Lebensdauer der belasteten Fahrzeugkomponenten. Autohersteller und -zulieferer können mit COMPREDICT erkennen, wie eingesetzte Fahrzeugkomponenten in der Praxis tatsächlich beansprucht werden und bei Unterdimensionierung gegebenenfalls durch konstruktive Verstärkungen der jeweiligen Komponenten die Zuverlässigkeit erhöhen oder bei Überdimensionierung durch Leitbaumaßnahmen das Gewicht reduzieren. Autobesitzer erkennen mit COMPREDICT ausfallgefährdete Fahrzeugteile und können vorsorgliche Wartungsmaßnahmen durchführen. Um den Datenschutz zu wahren, werden keine personenbezogenen Nutzungsdaten erhoben, die beispielsweise Rückschlüsse auf an bestimmten Orten gefahrene Geschwindigkeiten zulassen. (compredict.de)

Projektbeschreibung

Ein wesentliches Qualitätskriterium von Kraftfahrzeugen ist deren Zuverlässigkeit. Vor diesem Hintergrund untersucht und konstruiert die COMPREDICT GmbH innovative Lösungen zur Lastüberwachung und Lebensdauervorhersage einzelner Komponenten eines Kraftfahrzeugs. Dazu hat das Unternehmen bereits diverse Algorithmen entwickelt und entsprechende Testergebnisse validiert. Allerdings möchte das Unternehmen dieses Konzept automatisieren und für seine Kunden flexibler und anschaulicher gestalten. An dieser Stelle setzt dieses Projekt an.
Ziel des Projekts war es einen Showcase zu schaffen. Dieser führt die Berechnungen der COMPREDICT Algorithmen demonstrativ und einleuchtend vor, indem aus einem Fahrzeug Daten an eine Webapplikation geschickt und dort visualisiert werden. Der Showcase richtet sich dabei vorwiegend an potenzielle Interessenten und Kunden von COMPREDICT, denen das Konzept der Echtzeitberechnung von Ausfallwahrscheinlichkeiten überhaupt erst einmal in einem praktischen Bezug vermittelt werden soll. Dieser Showcase ist anschließend um eine Flottenübersicht erweitert worden. In dieser kann man mit verschiedenen Filtermöglichkeiten die Komponentenzustände einer Fahrzeugflotte untersuchen. Im Rahmen des Showcases basiert diese auf Beispieldaten.
Darüber hinaus bietet der Showcase das Potenzial für COMPREDICT, sich und seine Idee nicht nur auf einer illustrativeren Art und Weise seinen Interessenten zu präsentieren, sondern das System sogar bis zu einem Serieneinsatz weiterzuentwickeln. So könnte mit visionärer Perspektive ein Fahrzeughersteller in Partnerschaft mit COMPREDICT seine Fahrzeugflotte so modifizieren, dass die Fahrzeuge im Fahralltag der Endkunden relevante Auslastungsdaten produzieren und diese vollautomatisch an COMPREDICT senden. COMPREDICT könnte dann den Endkunden über Webseiten, Apps und ähnliches die Daten aufbereitet und komfortabel darstellen, damit diese die Auslastung der Komponenten in ihrem Fahrzeug leicht überprüfen und entsprechende Maßnahmen ergreifen können.
Die Belastungsdaten der Komponenten werden mit einem Microcontroller aus dem CAN-Bus des Fahrzeugs ausgelesen, auf dem Board analysiert und anschließend mit einem GSM Modul an die Webapplikation geschickt. Dieses Programm wurde in C programmiert. Das Backend der Webapplikation wurde dabei mit dem Framework PhpPhalcon und das Frontend mit Bootstrap und Chartjs erstellt.
Mit Projektende ist es möglich, Kunden den Showcase direkt auf der Teststrecke vorzuführen.

Lessons Learned

Teamorganisation simpel halten

In unserem Team hat es sich während des Projektes aufgrund der Teamgröße bewährt, nicht auf komplexe Organisationstools zu setzen, sondern die Kommunikation untereinander direkt zu halten. Von Anfang ist das Setzen von Milestones und realistischer Zeitplanung mit einem Zeitpuffer ebenfalls zu empfehlen. Außerdem war es speziell in unserem Projekt hilfreich, das Team nocheinmal in zwei Expertenteams, je eins für die Webapplikation und eins für den Microcontroller mit der ersten Datenvoranalyse im Fahrzeug, aufzuteilen. Dabei haben wöchentliche Teammeetings, Pairprogramming und zusätzliche Einzeltreffen in den Unterteams eine zentrale Rolle gespielt.

Kommunikation mit dem Auftraggeber

Neben wöchentlichen Teammeetings haben wöchentliche Meetings mit dem Auftraggeber zum Projektalltag gehört. Bei diesen wurden der aktuelle Stand des Projektes besprochen und "Know-How" ausgetauscht. Durch direktes, konstruktives Feedback des Auftraggebers waren zu jedem Zeitpunkt die Vorstellungen des Auftraggebers, sowie die Umsetzung dieser des Teams klar und Missverständnisse konnten so direkt vermieden werden.

Einarbeitungsphase

Eine gründliche Einarbeitungsphase in das Projekt war essenziell, zum einen um die genauen Vorstellungen des Auftraggebers zu erfassen und sich eine Umsetzung zu überlegen und zum anderen um sich einen gründlichen Überblick über die zu verwendenden Technologien und die verfügbaren Ressourcen zu verschaffen.

Frühzeitiger Aufbau der Projektinfrastrukur

Frühzeitige Projektdatenhaltungsinfrastruktur, sowie eine funktionsfähige Continuous-Integration mit Versionsverwaltung waren essenziell.

Impressionen

Technologien

Im Folgenden sind die im Projekt verwendeten Technologien aufgelistet:
Mikrocontroller:
Postman C Eclipse Eclipse
+ Toolchain: SW4STM32
Cubemx STM32CubeMX
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