Internet der Dinge und künstliche Intelligenz Verbesserung

Volvo Trucks stellt zunehmend intelligente Fahrzeuge her.

Mehr als 350.000 Volvo-Fahrzeuge fahren jeden Tag auf nordamerikanischen Autobahnen und sind mit IoT-Sensoren ausgestattet, die den Zustand überwachen und Daten zur Fehlerbehebung und Analyse senden. Die eingebettete Telematik ermöglicht Over-the-Air-Updates der Motorsoftware. Die Kombination aus On-Board-Technologie und einer Back-End-Analyseplattform ermöglicht Volvo Trucks die sofortige Verarbeitung von Millionen von Datensätzen. Durch den Einsatz von IoT und künstlicher Intelligenz ist Volvo Trucks in der Lage, die Diagnosezeit um 70% und die Lkw-Reparaturzeit um 25% zu reduzieren.

Für Flottenmanager liegt der größte Vorteil in der verbesserten Betriebszeit. "Durch eine effizientere und proaktive Wartung kann Volvo Trucks seinen Kunden helfen, die Zeit, die ihre Fahrzeuge auf der Straße sind, zu maximieren und die Kosten für Betriebsunterbrechungen zu minimieren", sagte Conal Deedy, Direktor für Kundenproduktivitätslösungen bei Volvo Trucks North America, dem Herstellerunternehmen der Volvo Group, einem Teil des schwedischen multinationalen Konzerns.

Die Konnektivitätsfunktionen für Fahrzeuge von Volvo Trucks werden seit acht Jahren entwickelt. Der erste Vorstoß in den Bereich der vernetzten Lkw begann 2012, als das Unternehmen einen Ferndiagnosedienst entwickelte, der es den Kunden ermöglichte, Informationen zwischen den Lkw zu übertragen und mechanische Fehlercodes in Echtzeit zu überwachen. Kurz nach dem Start des Diagnosedienstes führte Volvo Trucks einen Fernprogrammierungsdienst ein, der Software- und Parameter-Updates über Mobilfunkdienste ermöglicht.

Ein Fehlercode wird ausgelöst, wenn ein Problem mit einem der Hauptsysteme des Fahrzeugs auftritt, z. B. mit dem Motor oder dem Getriebe. Sensoren in jedem Lkw sammeln IoT-Daten in Echtzeit, um den Kontext zu liefern. Zu diesen Daten gehören der Ort des mechanischen Ereignisses sowie die Bedingungen, die während der Störung herrschten, wie z. B. die Höhe, die Umgebungstemperatur, die Drehzahl und die Drehmomentbelastung. Ziel ist es, schnellere und umfassendere Diagnosen und Reparaturen zu ermöglichen als bei herkömmlichen Service-Terminen nach einem festen Kilometerplan, während Flottenbetreiber Informationen über Fahrgewohnheiten, Kraftstoffverbrauch, Lkw-Leistung und andere Faktoren erhalten.

In den letzten Jahren hat sich Volvo Trucks auf die Verbesserung und Erweiterung seiner analytischen Fähigkeiten konzentriert. Das Unternehmen hat sich mit dem Analytik-Anbieter SAS zusammengetan, um eine fortschrittlichere Plattform einzurichten, die die Verarbeitung von Ereignisströmen und künstliche Intelligenz nutzt. "Die SAS Analytics Platform bietet Volvo Trucks die Möglichkeit, komplexe Regeln zu definieren, um die Erstellung und Durchführung von Ferndiagnosefällen zu verbessern", so Deedy.

Ziel der Daten

Jeder Volvo-Lkw, der in Nordamerika mit Ferndiagnose ausgestattet ist, verfügt über Hunderte von Sensoren, von denen etwa 75 genau überwacht werden, weil die Analyse ergeben hat, dass sie nützliche Informationen über kritische Fehlfunktionen liefern. Der Lkw nutzt das drahtlose Mobilfunknetz, um Daten an das Telematik-Kommunikations-Gateway zu senden.

Das firmeneigene Gateway "ist so konzipiert, dass es auf das Kerndatennetz im Lkw zugreift, um Daten zuverlässig zu erfassen und zu speichern, ohne den Lkw-Betrieb zu unterbrechen", so Deedy. Kritische Daten werden direkt an die dedizierten Server von Volvo Trucks übertragen, die die Informationen für die weitere Verarbeitung aufbereiten.

Alle Daten, die auf einen mechanischen Fehler hindeuten, werden nahezu in Echtzeit an eine Warteschlange für eingehende Nachrichten gesendet, wo sie von der SAS Event Stream Processing Engine über das 10-Gb-Netzwerk extrahiert und verarbeitet werden.

Das SAS-System wendet auf Analysen basierende Regeln an und kann die Erstellung von Supportfällen über eine Warteschlange für ausgehende Nachrichten auslösen. Das ASIST-System von Volvo Trucks ist eine webbasierte Service-Management-Plattform, die Nachrichten aus ausgehenden Nachrichtenwarteschlangen abruft, um Kundenbenachrichtigungen zu bearbeiten.

"Die Regel-Engine analysiert komplexe Geschäftsregeln und wendet sie auf Streaming-Fehlerdaten in Bewegung an", so Deedy. Die Mitarbeiter des Volvo Trucks Uptime Center benachrichtigen dann den Kunden per E-Mail, SMS oder Telefonanruf über die Störung. "Die gesamte Datenerfassung und -verarbeitung erfolgt innerhalb der Firewall von Volvo Trucks, um die Datensicherheit zu gewährleisten."

Das System verarbeitet 1,5 Millionen Störungsmeldungen pro Tag, die jeweils 30 bis Hunderte von Datenelementen enthalten, wie z. B. die Messwerte der Antriebssensoren. Die Ereignisstromverarbeitung von SAS löst täglich etwa 4.000 Regeln aus, darunter etwa 3.000 aktualisierte und 1.000 neue Fälle.

Eine weitere Komponente des Systems, SAS Asset Performance Analytics, ist die Analyse-Engine, die Volvo Trucks zur Untersuchung historischer Ausfalldaten nutzt. Administratoren können die Analytics-Funktionen nutzen, um Parameter in der Rules Engine zu verfeinern, eine Datenauswahl vorzunehmen und historische Fehlerdaten zu melden.

Die Analyse-Engine speichert 8 TB an Daten und speichert historische Fehlerdaten von 2015 bis heute. Diese Ausfälle, die sich inzwischen auf etwa 1 Milliarde belaufen, wurden in diesem Zeitraum durch die wachsende Flotte vernetzter Lkw (derzeit 350.000 Fahrzeuge) generiert. Täglich werden der Analyse-Engine 1,5 Millionen Fehler hinzugefügt.

Aufgrund der betrieblichen Komplexität dauerte die Bereitstellung der SAS-Plattform etwa 11 Monate. Die Plattform basiert auf Hochleistungs-Server-Clustern, die In-Memory-Technologie und Solid-State-Laufwerke mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz nutzen.

Dank künstlicher Intelligenz ist Volvo Trucks in der Lage, in den gesammelten Daten verborgene Erkenntnisse zu entdecken und sie mit dem Lkw-Wissen der Ingenieure zu kombinieren. So können Unternehmen die genaue Bedeutung der Daten besser verstehen und sie in Ferndiagnosedienste integrieren. Der Einsatz von SAS Analytics reduziert Fehlalarme erheblich und verbessert die Diagnosegenauigkeit für Volvo Trucks.