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CLEPA Innovation Award 2023: Auszeichnung für Hella Gutmann

20.10.2023 13:00 Uhr | Lesezeit: 4 min
Hella Gutmann Auszeichnung Jörg Schläfke
Jörg Schläfke, CSO Hella Gutmann, nahm den CLEPA Innovation Award entgegen.
© Foto: Hella Gutmann

Der Diagnosespezialist wurde für seine KI-gestützte Funktion "Automatische Diagnose" in der Kategorie Digital ausgezeichnet.

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Hella Gutmann wurde durch den von der CLEPA (European Association of Automotive Suppliers) initiierten Innovation Award ausgezeichnet. Die internationalen Juroren aus Wissenschaft, Industrie und Forschungszentren würdigten damit die KI-gestützte Funktion "Automatische Diagnose" des Diagnosespezialisten, wie aus der Meldung hervorgeht.

Dem Unternehmen ist es laut eigenen Angaben gelungen, eine der häufigsten Tätigkeiten in Kfz-Werkstätten, die Fehlerdiagnose, mit Hilfe von KI und Big-Data-Technologie zu automatisieren. Mit der in dieser Form weltweit ersten Automatisierung der Diagnose lasse sich die Gesamteffizienz einer Fahrzeugreparatur deutlich steigern, hieß es.

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Jörg Schläfke, CSO bei Hella Gutman, nahm den Aword 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", sagte Schläfke. Seiner Ansicht nach werde die automatische Diagnose schon bald zum Standard im Werkstattalltag gehören. Erste Rückmeldungen europäischer Werkstätten würden eine rund 25-prozentige Beschleunigung der Diagnose und eine treffsicherere Teilebestellung bestätigen. 

Die Funktion "Automatische Diagnose" stehe Werkstätten, die ein aktuelles Diagnosegerät von Hella Gutmann Solutions nutzen, seit Kurzem ohne Zusatzkosten zur Verfügung. Sie verknüpft demnach die Erfahrungen und Daten aus 30 Jahren Systemdiagnose an Fahrzeugen mit Künstlicher Intelligenz (KI). 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. Für das Verifizieren der identifizierten Ursache und die Durchführung der Reparatur bleibe der Mensch zuständig.

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