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Thema:
Entwicklung eines intelligenten kontextsensitiven User-Interfaces zur Reparaturfallerfassung

Im Rahmen des Forschungsprojektes „Innovative lernende Kfz-Diagnosesysteme“ soll in dieser Arbeit eine intelligente kontextsensitive Symptom- und Reparaturmaßnahmenerfassung entwickelt und implementiert werden. Die Eingabe von Symptomen (Kunden-/Werkstattwahrnehmungen) sowie durchgeführte Reparaturen durch den Mechaniker soll damit maximal unterstützt werden. Als Vorbild können in Google-Suggest eingesetzte Kon-zepte oder Recommender Systeme dienen. Es sollen zunächst Verfahren wie Ajax, Ontologien oder Semantiken hinsichtlich ihrer für die Problemstellung zu erwartenden Leistungs-fähigkeit bewertet und gegenübergestellt werden. Anschließend soll ein geeignetes Verfahren implementiert und in das vorhandene Online-basierte Diagnosesystem der autoaid GmbH integriert werden. Die Evaluierung des Konzeptes soll durch Werkstattbefragungen erfolgen. Im zweiten Teil der Arbeit ist das Verfahren um die Berücksichtigung der bekannten Symptomatik (Fehlercodes und bereits erfasste Symptome) zu erweitern, um die Unterstützung der Erfassung noch weiter zu optimieren. Die notwendigen Parameter sollen hierbei aus den aufgezeichneten Reparaturfalldaten abgleitet werden.

Die Ergebnisse der Arbeit sind ausführlich und vollständig zu dokumentieren.

Die Arbeit unterliegt der Geheimhaltung und wird in der autoaid GmbH angefertigt. Über den Inhalt der Arbeit darf nur nach Rücksprache mit der autoaid GmbH verfügt werden.