Einsatzgebiete im Automotive-Bereich
Datenlogger werden in verschiedenen Bereichen der Automobilindustrie eingesetzt:
Fahrzeugerprobung
In der Entwicklungsphase neuer Fahrzeuge ist es essenziell, das Zusammenspiel aller elektronischen Komponenten zu analysieren. Datenlogger erfassen Daten von Sensoren und Steuergeräten und ermöglichen eine genaue Analyse der Daten und ggf. gleich eine entsprechende Fehleranalyse. Insbesondere bei der Einführung neuer Antriebstechnologien, wie Elektro- oder Hybridantrieben, ist eine frühzeitige detaillierte Datenaufzeichnung unumgänglich.
Langzeittests und Belastungsanalysen
Datenlogger werden für Lebensdaueruntersuchungen eingesetzt, um die Zuverlässigkeit und Standzeit von Komponenten zu bewerten. Diese Tests helfen, potenzielle Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren. Durch die Aufzeichnung von Vibrations- und Schwingungsmustern oder thermischen Belastungen können Entwickler Rückschlüsse auf Materialermüdungen und Verschleiß ziehen.
Fehlerdiagnose
Bei sporadisch auftretenden Fehlern in Fahrzeugen ist eine kontinuierliche Datenaufzeichnung notwendig. Ein Datenlogger kann kritische Ereignisse triggern, konfigurierte Messdaten erfassen und die Fehleranalyse erleichtern. Dies ermöglicht es Werkstätten und Entwicklern, Störungen, sporadische Fehlfunktionen effizient zu lokalisieren und gezielt zu beheben, was Zeit und Kosten spart.
Flottenmanagement und Telematik
Moderne Flottenmanagementsysteme nutzen Datenlogger, um Kraftstoffverbrauch, Fahrverhalten und Fahrzeugzustand zu überwachen. Dies trägt zur Effizienzsteigerung und Kostenreduzierung bei. Flottenbetreiber können zudem Wartungsintervalle besser planen und unvorhergesehene Ausfälle minimieren.
Autonomes Fahren und Fahrerassistenzsysteme
Mit der zunehmenden Automatisierung des Fahrens wachsen und verändern sich auch die Anforderungen hinsichtlich der Erfassung und Speicherung von Daten. Neben den klassischen Automotive Netzwerken wie CAN, LIN, Flexray, müssen jetzt auch Hochgeschwindigkeitsdaten von Kameras, Radarsystemen und LIDAR erfasst werden. Dies ermöglicht z.B. eine exakte Auswertung der Fahrumgebung und hilft Entwicklern, Algorithmen für autonomes Fahren zu optimieren.