Umsetzung der Analysebausteine im Autorenn-Demonstrator

Dieses Kapitel beschreibt die konzeptionelle und technische Umsetzung eines anschaulichen Anwendungsszenarios für die AKKORD-Plattform. Ziel des umgesetzten Demonstrators ist es, den Nutzen der Plattform-Komponente AI-Toolbox für industrielle Datenanalysen zu veranschaulichen und die Akzeptanz bei Anwendern zu erhöhen. Der Demonstrator basiert auf einer digitalen Modellautorennbahn im Maßstab 1:32, bei der Daten aus verschiedenen Quellen erfasst und analysiert werden, beispielsweise Rennevents und Tankständen der Autos. Die gesammelten Daten werden über eine Bluetooth-Schnittstelle eines Raspberry Pis verfügbar gemacht. Zugriffs-, Analyse- und Nutzungsmodule der AKKORD-Plattform werden eingesetzt, um den Datenzugriff, die Datenanalyse und die Visualisierung der Analyseergebnisse für Anwender zu ermöglichen. Beispielhafte Analysen sind die Identifikation von Rennsieger:innen, die Berechnung der Renngeschwindigkeiten und die Prognose zukünftiger Rennsieger:innen. Die Analyseergebnisse werden in Dashboards präsentiert, um den Anwendern gehaltvolle Informationen über ihr Fahrverhalten und weitere Aspekte des Rennens zu bieten. Der Demonstrator soll den Einstieg in industrielle Datenanalysen für Anwender erleichtern und ihnen helfen, Potenziale für ihre individuellen Anwendungen der AKKORD-Plattform zu entdecken. Darüber hinaus leistet der Demonstrator einen wichtigen Beitrag zur Validierung der konzeptionellen und technischen Eignung der Bausteine des AKKORD-Referenzbaukastens. Insgesamt stellt der universitäre Demonstrator einen autarken Anwendungsfall zur Datenanalyse dar.