Sensoren liefern dem Fahrzeugführer schon heute wichtige Informationen über den Zustand des Fahrzeugs. Diese Daten werden für die Profiltiefenüberwachung (TDM) verwendet, um die Nutzung auf die nächste Stufe zu heben.
TDM kann für mehrere Anwendungsfälle eingesetzt werden:
Best-in-Class-Technologie aus Embedded-Lösungen und Cloud-basiertem maschinellem Lernen. Die Embedded-Software führt eine echtzeitgenaue Vorverarbeitung mit hoher Frequenz im Fahrzeug durch. Hohe Rechen- und Machine-Learning-Kapazitäten in der Cloud verknüpfen mehrere Fahrzeugdaten miteinander.
Durch die Schaffung eines Datenflusses vom Auto in die Cloud arbeiten Algorithmen, die die Daten interpretieren, mit einer viel größeren Datenbank – nicht nur mit Daten aus einem Auto. Dies ist Teil eines lernenden Systemansatzes, der die Analyse ständig verbessert. Durch die Nutzung der Rechenleistung und Datenspeicherkapazität der Cloud können die inkrementellen Kosten für die Installation von mehr Rechenleistung und Arbeitsspeicher in jedem Fahrzeug vermieden werden.
Genauigkeit
Unabhängig vom TPMS-Anbieter
Unabhängig vom Reifenlieferanten
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