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The Potential of Data-Driven Engineering Models: An Analysis Across Domains in the Automotive Development Process

Knödler, Julian ; Könen, Christian; Muhl, Philip; Rudolf, Thomas; Sax, Eric 1; Reuss, Hans-Christian; Eckstein, Lutz; Hohmann, Sören 2
1 FZI Forschungszentrum Informatik (FZI)
2 Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Die moderne Automobilentwicklung entwickelt sich, über die künstliche Intelligenz für hochautomatisiertes Fahren haus, hin zu einer vernetzten Vielfalt von datengesteuerten Entwicklungsprozessen. Die weit verbreitete analytische Systemmodellierung kommt mit der zunehmenden Systemkomplexität an Grenzen und verlangt nach Ansätzen für datengesteuerte Systemmodelle. Wir betrachten diese als Schlüssel für eine weitere Verbesserung der Genauigkeit und der Entwicklungseffizienz. In der Literatur sowie in der Industrie sind die Relevanz und die Methoden entlang des Fahrzeugentwicklungszyklus jedoch bisher noch nicht umfassend diskutiert worden. ... mehr

Abstract (englisch):

Modern automotive development evolves beyond artificial intelligence for highly automated driving, and toward an interconnected manifold of data-driven development processes. Widely used analytical system modelling struggles with rising system complexity, invoking approaches through data-driven system models. We consider these as key enablers for further improvements in accuracy and development efficiency. However, literature and industry have yet to thoroughly discuss the relevance and methods along the vehicle development cycle. We emphasize the importance of data-driven system models in their distinct types and applications along the developing process, from pre-development to fleet operation. ... mehr


Originalveröffentlichung
DOI: 10.4271/2023-01-0087
Dimensions
Zitationen: 5
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum 18.04.2023
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 0148-7191
ISSN: 0148-7191
KITopen-ID: 1000159690
Erschienen in SAE 2023 World Congress Experience (WCX 2023), Detroit, USA, MI, April 18-20, 2023
Veranstaltung WCX SAE World Congress Experience (2023), Detroit, MI, USA, 18.04.2023 – 20.04.2023
Verlag SAE International
Seiten 19 S.
Serie SAE Technical Papers Series ; 2023-01-0087
Vorab online veröffentlicht am 11.04.2023
Nachgewiesen in Dimensions
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