Optimerade fordon baserat på kundanvändning

Syfte och mål

Livslängdskrav är avgörande för dimensionering av lastbilar. Variation i livslängd är starkt kopplat till variation i användning och att förstå kunders körcykel är en förutsättning för energi- och transportoptimering.I detta projekt har vi modellerat händelser med Markov kjedjor. Vi har använt Hidden Markov Models för att identifiera manövrar och kurvkörning baserade på CAN data.I ett flertal projekt har vi kunnat beskriva/diffrentierat kundanvändningen i flera klasser vilket lett till mer optimerade komponenter.

Resultat och förväntade effekter

Projektet har let till en ökad förståelse för hur vi men statistiska modeller förstå/modellera hur kunderna använder våra fordon. Genom att klassa miljön kan vi klassa våra komponenter. Optimerade komponenter leder till mindre totalvikt av fordonet och högre lastförmåga. Detta leder till mindre energiförbrukning i tillverkningen och en relativt lägre bränsleförbrukning.

Upplägg och genomförande

Det huvudsakliga vetenskapliga arbetet har utförts av en doktorand på Matematisk Statistik på Chalmers. Arbetet har publicerats i i 5 artiklar. Doktoranden har tagit Lic examen och har avlagt doktorsexamen. Vi har haft ett flertal handledare från Chalmers och SP. Resultaten har efter hand implementerats i Volvos kravhantering och senare i ett antal produkter/komponenter.