Transferprojekt KIARA: Mit KI die Fahrzeugentwicklung optimieren
Im Projekt KIARA entsteht ein interaktives Assistenzsystem, das komplexe Daten aus Elektrik- und Elektronik-Architekturen analysiert und verständlich aufbereitet. Dadurch können Fachkräfte schneller auf Informationen zugreifen, Arbeitsprozesse effizienter gestalten und Innovationen gezielter vorantreiben.
Die Entwicklung moderner Fahrzeuge wird immer komplexer. Der PKW hat sich von einem überwiegend mechanischen Fahrzeug zu einem vernetzten, softwarebasierten System entwickelt, das umfangreiche Funktionen erfüllen muss. Assistenzfunktionen wie Einpark- oder Spurhalteassistenten gehören mittlerweile zum Standard, ebenso Sprachsteuerung und automatische Navigationsplanung. Durch die zunehmende Automatisierung hin zum autonomen Fahren werden weitere Anforderungen an die Fahrzeuge gestellt: Sie müssen große Datenmengen, die durch integrierte Sensoren und Kameras erhoben werden, in Echtzeit verarbeiten und gleichzeitig die funktionale Sicherheit gewährleisten. Der Grad der Digitalisierung und Vernetzung steigt damit rasant an. Von der Kopplung des Smartphones über Software-Updates bis zur Kommunikation mit der Verkehrsinfrastruktur nimmt die Komplexität weiter zu.
Damit steigen auch die Anforderungen an die Architekturen, die die elektrischen und elektronischen Systeme des Fahrzeuges miteinander verknüpfen. Dies umfasst Steuergeräte, Sensoren zur Datenerfassung, Aktoren zum Auslösen von Befehlen, die Verkabelung und Energieversorgung des Fahrzeugs sowie die Kommunikationsnetzwerke. Die Elektrik- und Elektronik-Architekturen (EEA) definieren, welche Systeme wie miteinander vernetzt sind, wie sie Daten austauschen und wie das Zusammenspiel von Hardware und Software organisiert ist.
Technische Universität Braunschweig, Institut für Konstruktionstechnik
Es gibt bereits digitale Tools, die Informationen zur Entwicklung der EEA speichern und abrufbar machen. Dies umfasst u. a. Schaltpläne der Elektrik, Software-Versionen für Steuergeräte, Anforderungserhebungen, durchgeführte Qualitätstest sowie Stücklisten und Bauteilinformationen. Neben diesen Informationen können auch Abhängigkeiten zwischen den Systemen (z. B. die Motorsteuerung benötigt Informationen vom Temperatursensor) sowie Interaktionen (z. B. zwischen dem Bremssystem und der Stabilitätskontrolle) deutlich gemacht werden.
Auch die Volkswagen AG nutzt ein solches Tool als zentrales Datenmodell zur Entwicklung der Elektrik- und Elektronik-Architekturen. Das Tool stellt die Entwicklung allerdings vor Herausforderungen, da die Informationen komplex und nicht intuitiv strukturiert sind und dadurch einen erheblichen Suchaufwand erzeugen. Die Entwickler*innen müssen zwischen verschiedenen Quellen hin- und herwechseln und Zusammenhänge manuell herstellen, um die benötigten Informationen zu identifizieren und auszuwerten. Der Entwicklungsprozess wird ineffizient und bremst den Fortschritt bei Innovationen.
Daher entwickeln die Forschenden des Transferprojektes „KI-basierte Wissensassistenz für die Entwicklung von Fahrzeug-Elektrik-/Elektronik-Architekturen“ (KIARA) ein interaktives System, das Informationen strukturiert und kontextbezogen bereitstellt und sich reibungslos in bestehende Systeme und Prozesse integrieren lässt.
Projektziel und Vorgehensweise
Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) soll das Wissensassistenzsystem Daten aus verschiedenen Quellen analysieren. Dies schließt sowohl strukturierte Daten aus dem Modellbasierten Systems Engineering (MBSE) und dem Produktlebenszyklusmanagement (PLM) ein als auch unstrukturierte Daten wie Berichte und Texte. MBSE-Daten umfassen grafische Modelle, die das gesamte System abbilden, in diesem Fall das Fahrzeug mit all seinen elektrischen und elektronischen Komponenten. PLM-Daten beinhalten Informationen zum gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs, von der Entwicklung über die Produktion bis hin zu Wartung und Recycling.
Indem die KI die Informationen aus diesen verschiedenen Datenquellen zusammenführt, werden den Entwickler*innen aufwendige Suchprozesse und das manuelle Verknüpfen erspart. Sie erhalten konkrete Antworten zu organisatorischen Fragen und technischen Zusammenhängen. Auf diese Weise wird die Produktivität und Effizienz gesteigert. Die Bereitstellung präziser Informationen unterstützt die Entwickler*innen zudem dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, wodurch eine Qualitätsverbesserung zu erwarten ist.
Unser System soll Entwickler*innen dabei helfen, die zunehmende Komplexität von Elektrik- und Elektronik-Architekturen zu bewältigen. Dafür werden wir eine innovative Methode nutzen, die über klassische Informationssysteme hinausgeht: Retrieval-Augmented Generation. Diese Methode kombiniert die gezielte Suche nach Informationen in den Datenbanken mit den Sprachfähigkeiten bekannter KI-Chatbots. Die Entwickler*innen können also eine Frage stellen und das Wissensassistenzsystem durchsucht die Datenbanken nach relevanten Informationen und formuliert eine verständliche Antwort passend zur Frage.
Technische Universität Clausthal, Institute for Software and Systems Engineering
Um das Wissensassistenzsystem unter realen Bedingungen testen zu können, entwickeln die Forschenden einen Prototyp, den die Volkswagen AG in bestehende Entwicklungsprozesse und IT-Infrastrukturen integrieren wird. Entwickler*innen von Volkswagen werden das System im Arbeitsalltag nutzen und Feedback zu Optimierungsmöglichkeiten geben, sodass die Forschenden das System iterativ anpassen können.
Erkenntnisse aus den Zukunftslaboren
Die Forschenden bringen wichtige Erkenntnisse und Methoden aus den Zukunftslaboren Circular Economy und Mobilität in das Transferprojekt KIARA ein. Dazu gehören Erfahrungen zum Design von Systemarchitekturen, Wissen aus dem Modellbasierten Systems Engineering sowie Expertise aus der Entwicklung von KI-Anwendungen. Die Volkswagen AG stellt die notwendigen Daten bereit, integriert den Prototyp in die Arbeitsabläufe und evaluiert dessen Funktionsweise.
Projektpartner
Folgende Partner aus Forschung und Praxis sind am Transferprojekt KIARA beteiligt:
- Technische Universität Braunschweig: Prof. Dr.-Ing. Thomas Vietor
- Technische Universität Clausthal: Prof. Dr. Andreas Rausch
- Volkswagen AG: Nils Feyerabend
