Predictive-Maintenance-Lösungen reduzieren Wartungskosten für LKWs und sorgen für resilientere Versorgungsketten

Ein Beispiel für eine solche Lösung ist die Self-Healing Software von Aurora Labs. Die Lösung setzt auf Machine Learning, um Risiken und Abweichungen im Softwareverhalten zu analysieren und die Kosten für die Softwaresicherheit zu senken. Auch in LKWs wird Software immer wichtiger. Die Lösung von Aurora Labs hilft Herstellern, indem sie schnelles Feedback zu Softwareproblemen gibt, um ein sicheres Fahrerlebnis zu gewährleisten und Softwareverbesserungen während des gesamten Fahrzeuglebenszyklus zu liefern.  Aurora Labs nutzt dafür einen neuen, auf Künstlicher Intelligenz und Machine Learning basierenden Ansatz, um alle vier Elemente der Fahrzeugwartung zu vereinen – das Erkennen und Beheben von Fehlern sowie das Updaten und die Zertifizierung der Software. Die Lösung erkennt auffälliges Software-Verhalten, sagt Ausfallwahrscheinlichkeiten voraus und behebt Störungen per OTA-Update. Dabei nimmt die Aurora Labs-Lösung nur halb so viel Speicherplatz in Anspruch wie andere, veraltete Ansätze. Außerdem werden Softwarefunktionen ohne Ausfallzeit an alle Steuereinheiten des Fahrzeugs ausgeliefert und die aktualisierte Software anschließend überprüft.

Die Self-Healing Software erkennt beispielsweise, wenn die Auslastung des Arbeitsspeichers die üblichen Werte deutlich überschreitet. So kann die Software den Fahrzeughersteller informieren und die Software auf die letzte sichere Version zurücksetzen, bevor die Auslastung des Arbeitsspeichers kritische Werte erreicht.

Mit dem Einsatz einer innovativen Lösung wie Self-Healing Software können Fahrzeugausfallzeiten reduziert, Lieferketten resilienter und planungssicherer aufgestellt und das Vertrauen in autonome Fahrzeugsysteme für den Transport gestärkt werden.