SofDCar: Unterschied zwischen den Versionen
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− | |Beschreibung DE=Die Projektpartner des SofDCar Konsortiums forschen mit Blick auf zentrale Herausforderungen software-basierter Fahrzeuge. Das Fahrzeug der Zukunft wird dabei als Teil einer vernetzten Fahrzeug- und Systemumgebung verstanden, dessen Einbindung mittels "Data Loop" und auf der Basis eines neuartigen "Digital Twin" ermöglicht werden soll. Hierdurch soll die digitale Nachhaltigkeit (bestehender und künftiger Fahrzeuggenerationen) sowie eine effektive Datennutzung und innovative Anwendungsfälle über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs hinweg ermöglicht werden (Re-Deployment). | + | |Beschreibung DE=Die Projektpartner des SofDCar Konsortiums forschen mit Blick auf zentrale Herausforderungen software-basierter Fahrzeuge. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Software, welche die Fahrzeugfunktionalitäten optimiert und erweitert. Das Fahrzeug der Zukunft wird dabei als Teil einer vernetzten Fahrzeug- und Systemumgebung verstanden, dessen Einbindung mittels "Data Loop" und auf der Basis eines neuartigen "Digital Twin" ermöglicht werden soll. Hierdurch soll die digitale Nachhaltigkeit (bestehender und künftiger Fahrzeuggenerationen) sowie eine effektive Datennutzung und innovative Anwendungsfälle über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs hinweg ermöglicht werden (Re-Deployment). |
− | |Beschreibung EN=The project partners of the SofDCar consortium are researching with regard to the central challenges of software-driven vehicles. The vehicle of the fututre is considered to be part of a connected vehicle and system environment, the integration of which is to be realized using a "data loop" and on the basis of a new type of "digital twin". This is intended to enable digital sustainability (of existing and future vehicle generations) as well as effective data utilization and innovative use cases over the entire life cycle of the vehicle (re-deployment). | + | |Beschreibung EN=The project partners of the SofDCar consortium are researching with regard to the central challenges of software-driven vehicles. The focus is on the development of software to optimize and enhance vehicle functionality. The vehicle of the fututre is considered to be part of a connected vehicle and system environment, the integration of which is to be realized using a "data loop" and on the basis of a new type of "digital twin". This is intended to enable digital sustainability (of existing and future vehicle generations) as well as effective data utilization and innovative use cases over the entire life cycle of the vehicle (re-deployment). |
− | |Kontaktperson=Fabian Rybinski | + | |Kontaktperson=Fabian Rybinski, Gunther Schiefer |
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|Start=2021/08/01 | |Start=2021/08/01 | ||
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|Person=Andreas Oberweis, Clemens Schreiber, Gunther Schiefer, Fabian Rybinski | |Person=Andreas Oberweis, Clemens Schreiber, Gunther Schiefer, Fabian Rybinski | ||
|Forschungsgruppe=Betriebliche Informationssysteme | |Forschungsgruppe=Betriebliche Informationssysteme | ||
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Version vom 2. März 2022, 13:56 Uhr
Software-Defined Car |
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Die Projektpartner des SofDCar Konsortiums forschen mit Blick auf zentrale Herausforderungen software-basierter Fahrzeuge. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Software, welche die Fahrzeugfunktionalitäten optimiert und erweitert. Das Fahrzeug der Zukunft wird dabei als Teil einer vernetzten Fahrzeug- und Systemumgebung verstanden, dessen Einbindung mittels "Data Loop" und auf der Basis eines neuartigen "Digital Twin" ermöglicht werden soll. Hierdurch soll die digitale Nachhaltigkeit (bestehender und künftiger Fahrzeuggenerationen) sowie eine effektive Datennutzung und innovative Anwendungsfälle über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs hinweg ermöglicht werden (Re-Deployment).
von: 1 August 2021
bis: 31 Juli 2024
Finanzierung: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Robert Bosch GmbH, Mercedes Benz AG, ZF Friedrichshafen AG, ETAS GmbH, P3 digital services GmbH, T Systems International GmbH, Vector Informatik GmbH, BooleWorks GmbH, FZI Forschungszentrum Informatik, FKFS - Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart, Universität Stuttgart, e-mobil BW GmbH
Betriebliche Informationssysteme
SofDCar (Maschinelles Lernen, Geschäftsprozessmodellierung, Geschäftsprozessanalyse, Deep Learning, Künstliche Intelligenz, Data Science, Process Mining)
article
Ferdinand Mütsch
From Model-Based to Data-Driven Simulation: Challenges and Trends in Autonomous Driving
-, 2023
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