Künstliche Intelligenz in der Kfz Diagnose

Künstliche Intelligenz ist in der Fahrzeugdiagnose heutzutage eine bahnbrechende Realität, wie sie in den Topmodellen Thinktool 399 und Thinktool 394 von Thinkcar umgesetzt ist. Diese Geräte nutzen KI-gestützte Algorithmen, um Fehlersuche und Diagnoseprozesse effizienter zu gestalten und präzisere Analysen zu ermöglichen. Dank der fortschrittlichen Datenverarbeitung können Mechaniker schneller und genauer auf Probleme reagieren, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und geringeren Ausfallzeiten führt.

DIAGNOSE

Mike Richter

10/5/20243 min lesen

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Der Wandel in der Kfz-Diagnose: Wie Künstliche Intelligenz den Werkstattalltag revolutioniert

Der zunehmende Einfluss der Elektronik in Fahrzeugen hat den Diagnoseprozess grundlegend verändert. Was früher eine einfache, mechanische Fehlersuche war, ist heute eine hochkomplexe Aufgabe, die eine Vielzahl an elektronischen Systemen und Steuergeräten umfasst. Techniker müssen sich nicht nur mit den immer zahlreicheren Steuergeräten auseinandersetzen, sondern auch mit einer Flut von Fehlercodes, die oft mehrere Ursachen haben können. In diesem Kontext wird die traditionelle Diagnose schnell zu einem zeitaufwändigen Prozess voller Herausforderungen. Doch mit der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) implementiert in der Diagnosesoftware, ändert sich vieles grundlegend für eine neue Zukunft.

Warum traditionelle Diagnoseverfahren an ihre Grenzen stoßen

In modernen Fahrzeugen sind zahlreiche Systeme miteinander vernetzt, von der Motorsteuerung über Fahrassistenzsysteme bis hin zur Unterhaltungselektronik. Diese Systeme kommunizieren ständig miteinander und tauschen Daten aus, was zu einer schier endlosen Anzahl an potenziellen Fehlerquellen führt. Die zunehmende Komplexität und der hohe Elektronikanteil bedeuten für Techniker, dass sie eine Vielzahl von Fehlermeldungen analysieren müssen. Häufig führen diese Fehlercodes jedoch in die Irre, da sie entweder symptomatische oder indirekte Probleme anzeigen.

Ein einfaches Beispiel: Ein Fehlercode für ein Abgasrückführventil (AGR) könnte auf eine Fehlfunktion dieses Ventils hinweisen. Doch der eigentliche Fehler könnte in einem fehlerhaften Sensor oder einer undichten Vakuumleitung liegen, die zu falschen Messwerten führt. Für Techniker wird es immer schwieriger, die genaue Ursache zu identifizieren, da die Anzahl der möglichen Fehlerquellen exponentiell gestiegen ist.

Das Diagnosetool und die Macht der Künstlichen Intelligenz

Diagnosehersteller haben auf diese Entwicklung reagiert, indem man die Diagnosesoftware mit der Unterstützung von Künstlicher Intelligenz ausgestattet hat. Ziel ist es, den Diagnoseprozess zu vereinfachen, zu beschleunigen und gleichzeitig die Fehleranfälligkeit zu reduzieren. Die KI in der Software nutzt eine enorme Datenbasis, die über viele Jahre Erfahrung im Bereich der Fahrzeug-diagnose umfasst. Dadurch können Techniker nun auf statistisch fundierte Diagnosevorschläge zugreifen, die auf Millionen von Datenpunkten basieren.

Die revolutionären Funktionen der Diagnosesoftware:

1. Globale Suche über Online Datenbank: Diese Funktion ermöglicht es dem Techniker, alle relevanten Informationen zu einem spezifischen Problem im Vorfeld abzufragen. Die Datenbank enthält tausende von reparierten Fehlerfällen, wodurch der optimale Reparaturweg auf Basis vergangener Fälle vorschlagen werden kann. Dies spart nicht nur Zeit, sondern auch wertvolle Ressourcen, indem es überflüssige Arbeitsschritte vermeidet.

2. AI Diagnostic: Hier führt die KI den Techniker durch alle Phasen der Diagnose – von der Fahrzeugidentifikation bis zur Lösung des Problems. Mit der sogenannten AI - Funktion scannt das System alle Steuergeräte im Fahrzeug und identifiziert Fehler in kürzester Zeit.

Die Integration von KI in den Diagnoseprozess führt zu einer drastischen Verbesserung des Werkstattalltags. Hier sind einige konkrete Vorteile, die Techniker und Werkstätten durch die Nutzung der KI Diagnose erfahren:

1. Zeitersparnis: Da die KI-basierte Diagnose in der Lage ist, Fehlermeldungen schneller und präziser zu analysieren, verkürzt sich die Dauer des Diagnoseprozesses erheblich. Techniker müssen weniger Zeit damit verbringen, mögliche Ursachen zu überprüfen, da die KI diese bereits vorsortiert und priorisiert.

2. Fehlerminimierung: Einer der größten Vorteile der KI ist ihre Fähigkeit, durch die Analyse einer großen Datenmenge Fehler zu vermeiden, die bei herkömmlicher Fehlersuche häufig vorkommen. Indem die KI auf eine Datenbank von realen Reparaturfällen zurückgreift, können Fehlerquellen schneller und zuverlässiger identifiziert werden.

3. Bessere Nutzung von Ressourcen: Die präzise Diagnose spart nicht nur Zeit, sondern auch Materialkosten. Werkstätten vermeiden teure Ersatzteilbestellungen, die letztlich nicht zur Fehlerbehebung beitragen, weil das eigentliche Problem an anderer Stelle liegt.

4. Kompetenzsteigerung für Techniker: Die KI wirkt wie ein erfahrener Kollege, der stets zur Seite steht und bei schwierigen Diagnosen unterstützt. Gerade für weniger erfahrene Techniker bietet die AI Unterstützung eine wertvolle Unterstützung, da sie auf die gesammelte Expertise aus jahrzehntelanger Erfahrung zurückgreifen können. Dadurch wird die Fehlerdiagnose selbst für Einsteiger leichter verständlich.

Der Blick in die Zukunft: KI als unverzichtbares Werkzeug

Die Automobilindustrie befindet sich in einem stetigen Wandel, und die Komplexität der Fahrzeuge wird weiter zunehmen, insbesondere mit dem Vormarsch von Elektro- und Hybridfahrzeugen. In diesem Umfeld wird Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugdiagnose eine noch größere Rolle spielen. Die technologische Entwicklung hin zu intelligenten Diagnosesystemen, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, zeigt, dass der Werkstattalltag in den kommenden Jahren grundlegend verändert wird. Wer diese Technologien frühzeitig einsetzt, wird langfristig nicht nur wettbewerbsfähig bleiben, sondern auch die Erwartungen seiner Kunden an schnelle und präzise Reparaturen erfüllen können.