Hendryk Unger

Steckbrief:

Name des Vorhabens:

Telemetriedatenbasierte ML-Datenanalyse & Konfigurationsmanagement im Bereich Automotive Simulation (ML-Datenanalyse)

Zeitraum:

29.12.2023 – 31.01.2027

Förderfähige Gesamtkosten:

304.931 €

EU-Betrag:

178.206 €

Ort:

Chemnitz

Interventions­kategorie:

146 - Unterstützung für die Anpassung von Arbeitskräften, Unternehmen sowie Unternehmerinnen und Unternehmern an Veränderungen

Förderrichtlinie:

02212 - MINT-Fachkräfteprogramm ESF Plus 2021 bis 2027

Fördergegenstand:

16652 - MINT-Fachkräfteentwicklung

Spezifisches Ziel:

ESO4.4 - Förderung der Anpassung von Arbeitskräften, Unternehmen und Unternehmern an den Wandel, Förderung eines aktiven und gesunden Alterns sowie einer gesunden und angemessenen Arbeitsumgebung, die Gesundheitsrisiken Rechnung trägt;

Zweck und Errungenschaft:

Ziele und Inhaltliche Kurzdarstellung des Vorhabens Simulationen und Simulatoren im Automotive Sektor sind seit Jahrzenten essenzieller Bestandteil industrieller Forschungen. Hier werden aus zeitlichen und ressourcentechnischen Gründen enorme Aufwände getrieben, um die Menge realer Testfahrten zu reduzieren und diese in virtuelle Testumgebungen zu verlagern. Jede reale Mess- und Erprobungsfahrt bindet signifikante Kosten, benötigen viel organisatorischen Aufwand und die Menge aller Testszenarien ist nur bedingt parallelisierbar. Entsprechend kommen hier vermehrt komplexe Simulatorplattformen zum Einsatz, welche die verschiedenen Hardware- und Software-Komponenten aus modernen Fahrzeugen in Echtzeit simulieren sollen. Im Fokus der Simulationen stehen einerseits technische Komponenten, Baugruppen oder Systeme der Fahrzeuge. Ein signifikanter Teil der Tests konzentriert sich andererseits aber auf die Wechselwirkung von Fahrzeug und Fahrer. Wie fühlt sich das Fahrzeug in bestimmten Situationen an? Welche physikalischen Wechselwirkungen treten auf oder überlagern sich gegebenenfalls? Wie sind Ergonomie-Aspekte in der aktuellen Konfiguration zu bewerten? Diese und viele weitere Fragen können und sollen noch weit vor der Phase realer Erprobungsfahren eruiert werden.

Fonds:

ESF