2023-10-25T09:55:16+0000

Hella Gutmann: Automatische Diagnose mit Innovation Award 2023 ausgezeichnet

Eine automatisierte Fehlerdiagnose, basierend auf künstlicher Intelligenz und Big-Data-Technologie – das bietet Hella Gutmann den Nutzern seiner Geräte bereits seit dem Sommer dieses Jahres. Für die Funktion, die laut Hersteller in dieser Form einmalig ist, wurden die Diagnosespezialisten nun mit dem Innovation Award der CLEPA, dem europäischen Verband der Automobilzulieferer, ausgezeichnet. ## „25-prozentige Beschleunigung der Diagnose und eine treffsicherere Teilebestellung“ Mit dem internationalen Preis werden jährlich herausragende Forschungs- und Entwicklungs-Leistungen für die Mobilität von morgen gewürdigt. In diesem Jahr galt es für die 40-köpfige Jury, die Top Innovatoren in den Kategorien „Digital“ und „Green“ zu ermitteln, bewertet wurden dabei unter anderem die Wirkung sowie die Marktreife der eingereichten Innovationen. In der Kategorie ‚Digitalʼ darf sich Hella Gutmann für die Entwicklung der ‚Automatischen Diagnose‘ über die Auszeichnung zum Top Innovator freuen. CSO Jörg Schläfke nahm die Auszeichnung am 18. Oktober in Brüssel persönlich entgegen: „Die Auszeichnung mit dem CLEPA Innovation Award ist für Hella Gutmann Solutions eine große Ehre und wir sind stolz, mit dieser Innovation einen kleinen Beitrag zur Zukunftssicherung freier Werkstätten leisten zu können. Wir gehen davon aus, dass die automatische Diagnose schon bald zum Standard im Werkstattalltag gehören wird. Erste Rückmeldungen europäischer Werkstätten bestätigen eine rund 25-prozentige Beschleunigung der Diagnose und eine treffsicherere Teilebestellung.“ ## So funktioniert die KI-gestützte Software Die Funktion ‚Automatische Diagnoseʼ steht Werkstätten, die ein aktuelles Diagnosegerät von Hella Gutmann nutzen, ohne Zusatzkosten zur Verfügung. Wird der Automatik-Modus ausgewählt, läuft in weniger als fünf Minuten selbsttätig eine ganze Prozesskette ab: Es werden die Fahrzeugidentnummer (VIN) ermittelt, gespeicherte Fehler ausgelesen und in ihrer Relevanz bewertet, Ist- und Sollwerte in den Systemparametern verglichen sowie rund zwei Milliarden Datensätze historisch durchgeführter Diagnosefälle zu Rate gezogen. Der automatisierte Prozess endet mit der Eingrenzung der Fehlerursache auf ein konkretes Bauteil.