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Quantitative Untersuchung des Einflusses von Software-Fehlern auf überwachte und angeordnete Fahrzeugrückrufe mithilfe maschineller Lernmethoden

  • Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die quantitative Untersuchung des Einflusses von Software-Fehlern auf angeordnete und überwachte Fahrzeugrückrufe mithilfe maschineller Lernmethoden. Der Anteil von immer komplexerer Software in Kraftfahrzeugen nimmt seit Jahren stets zu. Damit steigt auch der Anteil an Software, die einen erheblichen Einfluss auf die Fahrzeugsicherheit hat – aber steigen damit auch die von Software verursachten Rückrufe proportional dazu an? Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, genau diese Frage zu untersuchen und den genauen Einfluss zu quantifizieren. Dazu werden Daten aus internationalen Rückrufdatenbanken herangezogen und näher untersucht. Aufgrund der großen Datenmenge werden geeignete Algorithmen des maschinellen Lernens ausgewählt und mit deren Hilfe die Daten aufbereitet und analysiert.
  • The subject of the work presented here is a quantitative investigation of the influence of software faults causing ordered and monitored vehicle recalls using machine learning methods. The proportion of increasingly complex software in motor vehicles has been growing steadily for years. This means that the proportion of software that has a significant influence on vehicle safety is also increasing – but are the recalls caused by software also increasing proportionally? The aim of this thesis is to investigate this question and to quantify the exact influence. For this purpose, data from international recall databases are used and examined in more detail. Due to the large amount of data, suitable machine learning algorithms are selected and used to process and analyse the data.

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Metadaten
Author:Tomasz Wojnicki-Wartenberg
URN:urn:nbn:de:bsz:753-opus4-31682
Referee:Tobias Leopold
Advisor:Jonas Wolf
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Year of Completion:2023
Granting Institution:Hochschule Esslingen
Date of final exam:2023/08/31
Release Date:2024/03/27
GND Keyword:Fahrzeugrückruf; Software; Datenanalyse; Maschinelles Lernen
Page Number:91
Open Access?:frei verfügbar
Faculty:Mobilität und Technik