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München, 04. September 2018 – Aurora Labs, Anbieter der selbstheilenden Software für Connected Cars, präsentiert seine Lösung auf dem Forum Safety & Security, das vom 11. bis 13. September 2018 in Sindelfingen stattfindet. Die Predictive-Maintenance-Lösung von Aurora-Labs hilft, Connected Cars und das Auto der Zukunft sicherer gegen zukünftige Software-Probleme zu machen.

Fahrzeuge sind heute viel mehr als nur Fortbewegungsmittel. Stetig werden Funktionen erweitert und vernetzt. Eine immer umfangreichere Software und gleichzeitig kürzere Produktzyklen drohen zum Einfallstor für Schadsoftware und Fehler zu werden. Die Software ständig aktuell und fehlerfrei zu halten, ist eine große Herausforderung. Entwicklung, Tests und Updates müssen deshalb vermehrt online stattfinden, wie bisher in der Werkstatt.

Aurora Labs liefert innovative, AI-basierte Lösungen, die ohne Installation auf dem Steuergerät und ohne dessen Reboot auskommt sowie Probleme vorhersagt und behebt. Mittels einer Backend-Lösung kann ein Fehler und das Risiko eines möglichen Ausfalls eines Steuergeräts vorhergesagt werden. Schließlich heilt sich die Software selbst durch ein Rollback auf die letzte, sichere Version. Effiziente, Client-lose Over-the-Air-Updates sorgen dafür, dass alle Steuergeräte im Fahrzeug stets auf dem aktuellen Stand bleiben – ohne Fehler oder Downtime.

Interessierte erfahren auf einem Vortrag von Zohar Fox, CEO von Aurora Labs, wie Predictive-Maintenance-Lösungen den kontinuierlichen Entwicklungsprozess vereinfachen können, und wie man Software-Probleme vorab erkennt und behebt, bevor Steuergeräte ausfallen. Der Vortrag findet auf dem Forum Safety & Security am 13. September um 9.40 Uhr statt. Gerne organisieren wir auch ein exklusives Gespräch auf der Veranstaltung oder ein Briefing im Nachgang.

Was: Aurora Labs präsentiert Predictive-Maintenance-Lösungen für Connected Cars
Wer: Rudolf v. Stokar, Managing Director Germany, und Zohar Fox, CEO
Wann & Wo: 13. September 2018, Stadthalle Sindelfingen

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Andreas Twinkler

Von prgateway

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