NorCom Information Technology GmbH & Co. KGaA ha completado con éxito un proyecto de IA para la predicción en un fabricante de automóviles alemán que ha estado funcionando desde principios de año. NorCom apoyó al cliente en la realización de predicciones para los códigos de error detectados durante la conducción basándose en un modelo de IA.

El proyecto se asigna temáticamente al campo más amplio del análisis de la causa raíz. En un proyecto de seguimiento previsto, los conocimientos adquiridos servirán de base para el desarrollo de varias aplicaciones de IA sobre diversos aspectos del análisis de causas raíz. Implementación gradual del análisis de la causa raíz El análisis de la causa raíz determina cómo, por qué y cuándo se produce un evento problemático.

El objetivo es poder evitar sistemáticamente un problema que se produzca en el futuro analizando las causas, en lugar de solucionarlo a posteriori. Los resultados del análisis de la causa raíz también proporcionan información importante para determinar las causas subyacentes de los errores y poder rectificarlas de forma rentable y con el cliente. Como parte de la asistencia en serie, los códigos de error que se producen en todos los vehículos vendidos son supervisados y evaluados, siempre que los propietarios hayan dado su consentimiento.

NorCom apoya este análisis de los códigos de error con la predicción. La predicción se basa en un modelo de entrenamiento de IA y examina las relaciones entre los códigos de error y los factores internos y externos que se producen en paralelo. Los colectivos de carga, los datos de la carrera de resistencia y los datos del entorno de error fluyen en los datos de entrenamiento, que se calculan directamente en el momento de la conducción, así como los códigos de error que se han acumulado.

Los códigos de error pueden estar relacionados con circunstancias externas como la frecuencia de conducción, la ubicación, las condiciones meteorológicas o la velocidad de conducción. Pero también se incluyen en la evaluación los instrumentos y sensores del interior del coche, así como sus interacciones.