Prototypen- und Serienfahrzeuge erfassen immer mehr Daten. Entscheidend ist es, diese Daten effektiv und gewinnbringend in den Entwicklungsprozess zurückspielen zu können. Eine am FKFS entwickelte Methodik nutzt dieses Big-Data, um KI-basierte Digital-Twin Instanzen von jedem einzelnen Fahrzeug einer Flotte zu generieren. Diese digitalen Zwillinge der realen Fahrzeuge können insbesondere auch dynamische Trägheiten in verschiedenen Zeitskalen abbilden. Solche dynamischen Effekte und Trägheiten sind im Bereich des Antriebsstrangs oft von hoher Relevanz.
Mit unseren digitalen Zwillingen lassen sich beispielsweise über virtuelle Testfahren Alterungseffekte identifizieren oder Ausreißerfahrzeuge in Flotten im Dynamikverhalten detektieren und detailliert analysieren.
Gerne stellen wir Ihnen im persönlichen Gespräch unsere FKFS-Methodik vor und diskutieren mit Ihnen mögliche Anwendungsfälle.