Predictive Maintenance für Lkws

Predictive Maintenance für Lkws

Mit Telematikdaten lassen sich Probleme frühzeitig erkennen und präventiv reparieren.

Herausforderung

Liegengebliebene Lkws verursachen nicht nur Reparaturkosten und Unzufriedenheit beim Kunden, sondern führen im Transportsektor auch zu Strafzahlungen für nicht rechtzeitige Lieferungen.
Unser Kunde will mit der Vorhersage von über 20 kritischen Komponentenausfällen einen zusätzlichen Service für seine Kundschaft bieten.

Lösung

Auf Basis von hochauflösenden Telematikdaten, Fehlerspeichereinträgen und Reparaturinformationen wird ein Datensatz zur Vorhersage der Ausfälle aufgebaut.
Ensemblemodelle kombinieren die Prädiktionen verschiedener Vorhersagemodelle und können in diesem Fall die sicherste Vorhersage der Ausfälle liefern.
Die Lösung wird zur parallelisierten Berechnung mit Spark auf dem Hadoopcluster im Speedmode ausgeführt.

Ergebnis

Die Ausfälle von über 20 Komponenten im Lkw werden nun in near-realtime erkannt und gemeldet.
Die Spedition kann basierend darauf Maßnahmen zur präventiven Reparatur einleiten.



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