Automobilhersteller

Entwicklung des Backends für Fahrerassistenzsysteme 

Ausgangsbasis

  • Fahrzeuge können bisher nur die lokalen Sensoren zur Informationsgewinnung einsetzen
  • Informationen für den Fahrer sind auf das aktuelle, direkte Umfeld begrenzt
  • Eine Beeinflussung der Sensorik und Informationsgewinnung im Fahrzeug ist nicht möglich
  • Der Austausch von Informationen mit anderen Fahrzeugen ermöglicht neue Assistenzfunktionen für neue Fahrzeuggenerationen

Vorgehensweise

  • Projektumsetzung basierend auf der agilen SAFe Methodik in Verbindung mit DevOps
    • Definition von User Stories gemeinsam mit dem Fachbereich
    • Entwicklung und Planung in iterativen Sprints
    • Zweiwöchentliches, produktives Deployment
    • Zusammenarbeit als interdisziplinäres Team mit Developern und Operations
  • Transformation von Sensordaten für spätere BigData Analysen und 3rd-Party Tools
  • Performance- und Testmanagement

Funktionen/Projektergebnis

  • Entwicklung von JavaEE Micro Services mit Kafka- und REST-Schnittstellen
  • Entwicklung eines Expertensystems (inkl. GUI) zur Beeinflussung der Informationsgewinnung in den Fahrzeugen
  • Entwicklung einer skalier-baren Lösung durch Cloudification und Docker
  • Aufbereitung der Daten für den Transfer in den Hadoop Data Lake
  • Übernahme des Application Managements während der Entwicklung und des Live-Betriebs

Kundenutzen

  • Neues Fahrerlebnis durch Erweiterung der virtuellen Sensorreichweite mit Informationen aus einem Realtime-Backend
  • Ausfallsichere und hoch-verfügbare Lösung, die mit stark ansteigender Fahrzeuganzahl skaliert
  • Schnellere und stabilere Entwicklungs-Ergebnisse durch agile Projektvorgehensweise und interdisziplinäre Teams
  • Zukunftssicherheit durch Anbindung an den Data Lake mit Potenzial für Advanced Analytics & Data Science

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Erich Holzinger Senior Manager / Prokurist

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