Effizienzsteigerung bei SUBARU durch maschinelles Lernen

Durch den Einsatz datengestützter Modellierung erzielt SUBARU erhebliche Verbesserungen bei der Motorkalibrierung.

Der japanische Automobilhersteller SUBARU steht bei der Kalibrierung von Verbrennungsmotoren vor großen Herausforderungen. Die zunehmende Komplexität aufgrund strengerer Vorschriften und der Wandel in der Automobilindustrie erfordern immer präzisere und effizientere Kalibrierungsprozesse. Diese Entwicklungen erfordern umfangreiche Messungen und fein abgestimmte Kalibrierungen, was den Zeit- und Kostenaufwand erheblich erhöht.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzt SUBARU seit mehreren Jahren erfolgreich auf das datengesteuerte Modellierungstool ETAS ASCMO in Kombination mit der Automatisierungssoftware INCA-FLOW, die in Zusammenarbeit mit IAV entwickelt wurde.

In der Regel wird für die erforderlichen Messkampagnen am Prüfstand ein DoE-Ansatz (Design of Experiments) verwendet. Dieser Ansatz zielt darauf ab, durch sorgfältige Auswahl der Messpunkte ein aussagekräftiges Modell auf der Grundlage einer begrenzten Anzahl von Datenpunkten zu erstellen. Experten sind dafür verantwortlich, riskante Messbereiche aufgrund von Systembeschränkungen – wie z. B. zu hohe Temperaturen oder Drücke – im Voraus auszuschließen. Allerdings sind die genauen Systembeschränkungen zu Beginn einer Messkampagne oft nicht bekannt, was das Risiko birgt, kritische Zustände zu erreichen oder relevante Messbereiche zu übersehen. Dies kann zu ineffizienten Messungen und im schlimmsten Fall zu kostspieligen Systemausfällen führen.

ETAS ASCMO-ODCM (Online DoE with Constraint Modeling) revolutioniert diesen Prozess. Anstatt sich ausschließlich auf Expertenwissen zu verlassen, nutzt ASCMO maschinelle Lernverfahren, um während der Kampagne den gesamten Messbereich autonom zu erkunden, automatisch Systemgrenzen zu erlernen und potenziell riskante Messpunkte auszuschließen. Das zugrunde liegende Klassifizierungsmodell wird während des Betriebs mithilfe aktiver Lernverfahren kontinuierlich verfeinert und kategorisiert den Messbereich in sichere und riskante Zonen, wodurch eine umfassende und dennoch sichere Messstrategie ermöglicht wird.

Darüber hinaus automatisiert INCA-FLOW nicht nur ETAS INCA, sondern ermöglicht dank des speziell entwickelten Toolbox Testbench Connectors (TBC) auch eine nahtlose Integration in die bestehende Toolchain, einschließlich ASCMO-ODCM und dem Prüfstandsystem. INCA-FLOW initiiert und verwaltet automatisch alle Vorgänge: Es verwendet ein von ASCMO generiertes DoE aus ExpeDes als Grundlage für ODCM und sendet entsprechende Befehle an das Prüfbanksystem und INCA, um die vorgesehenen Messpunkte anzusteuern. Spezifische Funktionen und integrierte Bibliotheken sorgen für eine schrittweise und reibungslose Kalibrierung der Konstruktionspunkte. Bei Überschreitungen der Soft-Limits bietet das System Korrekturmaßnahmen an, wie z. B. die erneute Annäherung an den Zielpunkt. Das Feedback zur Machbarkeit des Punktes wird dann an ODCM zurückgemeldet, das bestimmt, welcher nächste optimale Punkt angesteuert werden soll und ob der Vorgang abgeschlossen werden soll.

Durch die Kombination von ETAS ASCMO, ETAS ASCMO-ODCM und INCA-FLOW konnte SUBARU seine Effizienz deutlich steigern. Konkret wurden drei wesentliche Vorteile realisiert:

• Durch das Vermeiden kritischer Messpunkte wurde nicht nur viel Zeit gespart, sondern auch das Risiko von Motorschäden und damit verbundenen Kosten reduziert.
• Die präzise Eingrenzung relevanter Messbereiche führte zu einer höheren Anzahl erfolgreicher Messungen in allen systemrelevanten Bereichen. Dies ermöglichte ein robustes Modell in ETAS ASCMO und machte gleichzeitig den gesamten Kalibrierungsprozess effizienter.
• Durch den Wegfall der Abhängigkeit von Expertenwissen wurde die Vorbereitung der Messungen erheblich vereinfacht, da die Einrichtung und Durchführung der Tests mit ODCM und INCA-FLOW automatisiert waren und keine manuellen Eingriffe erforderten.

Insgesamt ermöglichen diese Optimierungen SUBARU, den steigenden Anforderungen der Automobilindustrie gerecht zu werden und gleichzeitig Ressourcen zu schonen und Risiken zu minimieren.

Weitere Informationen finden Sie auf der ASCMO-Produktseite.