Maintaining Vehicles Of The Future Using Deep Data Analytics

Reeditado por Platón

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Mucho ha cambiado en las últimas dos décadas en lo que constituye un automóvil. Atrás quedaron los días en que era esencialmente un producto electromecánico, utilizado solo para el transporte personal. A lo largo de los años, ha evolucionado para agregar información y entretenimiento en la cabina, comunicaciones de datos y tele, asistencia a la conducción, hasta llegar a la experiencia de conducción autónoma. Por supuesto, todo esto es posible gracias a la electrónica alimentada por chips semiconductores. Y, con la migración de los automóviles de combustión interna a los de motor eléctrico, las necesidades de mantenimiento de los vehículos, tal como las conocíamos tradicionalmente, se han reducido.

Al mismo tiempo, ha ido en aumento la necesidad de un tipo diferente de monitoreo, con un ojo puesto en el mantenimiento de los vehículos. Los componentes de hardware y software de la electrónica del automóvil deben monitorearse y mantenerse para garantizar una experiencia de conducción segura y confiable. El enfoque tradicional sería el mantenimiento periódico del vehículo basado en un cronograma predefinido para verificar/reemplazar los componentes electrónicos y actualizar el software de control incorporado. Pero dado que los automóviles actuales y futuros dependen tanto de la electrónica para operar, una falla catastrófica imprevista de la electrónica crítica podría provocar un accidente fatal y causar muchos daños colaterales a la propiedad. Se necesita un mejor enfoque para el mantenimiento de los vehículos del futuro.

Recientemente, proteanTecs y HARMAN publicaron un documento técnico conjunto que describe un enfoque novedoso y una solución eficaz para el mantenimiento de los vehículos del futuro. Este blog cubrirá algunos puntos destacados del documento técnico y cómo la solución conjunta ayudará a mantener los vehículos del futuro.

Vehículo definido por software (SDV)

SDV es la dirección hacia la que la industria del automóvil se ha estado moviendo rápidamente. Los SDV son automóviles diseñados para ser controlados por software para que los vehículos funcionen de manera más eficiente y segura y para facilitar el mantenimiento del vehículo. Si bien los SDV brindan estos beneficios, también presentan algunos desafíos. Cualquier falla en una SDV debe abordarse de manera rápida y efectiva para evitar daños adicionales por parte de la SDV y la SDV. Si es posible, cualquier falla operativa de un SDV debe evitarse.

La solución proteanTecs-HARMAN para el mantenimiento de vehículos

HARMAN y proteanTecs han desarrollado conjuntamente una solución de mantenimiento predictivo y preventivo (PPM) que puede detectar fallas potenciales en los sistemas de un vehículo. La solución puede tomar medidas preventivas para predecir y evitar problemas catastróficos. Aprovecha la supervisión avanzada del estado del dispositivo y el análisis profundo de datos patentados por proteanTecs para crear, extraer y analizar datos profundos desde los dispositivos SoC. Los resultados brindan información sobre el estado de la unidad de control electrónico (ECU), lo que permite a los fabricantes de vehículos monitorear el rendimiento, identificar las fuentes de fallas y predecir el tiempo hasta la falla (TTF). La solución total integra la seguridad integrada de HARMAN, el análisis en el vehículo, la conectividad de la nube al vehículo y las actualizaciones inalámbricas (OTA). El resultado final es una solución efectiva que cumple con los requisitos de seguridad y confiabilidad de los SDV. Las siguientes dos aplicaciones son componentes clave de la solución.

Aplicación de Monitoreo Continuo de Rendimiento (CPM)

La aplicación CPM ofrece monitoreo en tiempo real de los indicadores de rendimiento eléctrico del dispositivo y la placa de la electrónica del sistema a bordo. Como aplicación perimetral, reduce los riesgos operativos y de seguridad al detectar fallas cercanas a la falla.

Aplicación de monitoreo degradante (DM)

La aplicación DM es esencialmente una subfunción de la aplicación CPM, diseñada para predecir el tiempo de falla (TTF) y la vida útil restante (RUL). Lo hace midiendo la degradación de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y la frecuencia de ocurrencia. Estas predicciones se ponen a disposición del administrador de la nube de mantenimiento predictivo y preventivo (PPM) para activar los servicios de programación y el envío de piezas.

Vista de alto nivel de proteanTecs PPM

Algunos casos de uso

El documento técnico también presenta un caso de uso para la prevención de fallas, uno para la predicción de fallas entrantes a corto plazo y otro para la predicción de consecuencias a largo plazo. Los beneficios de estos casos de uso son obvios. El documento técnico entra en muchos detalles sobre cada uno de estos tres casos de uso. Para obtener más detalles, consulte el documento técnico.

Tabla de casos de uso de proteanTecs PPM 3

Resumen

La colaboración HARMAN-proteanTecs ofrece una plataforma para que los fabricantes de automóviles detecten fallos antes de que se conviertan en fallos y los solucionen mediante técnicas OTA. La plataforma incorpora una técnica de tiempo de corrección pionera en la industria y puede escalar con la creciente complejidad de los SDV. La solución ayuda a reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento, mejora la satisfacción del cliente y reduce los retiros de vehículos. Cualquier persona involucrada en el desarrollo de soluciones de hardware y software para SDV se beneficiaría de la revisión de todo el documento técnico.

Puede descargar el documento técnico aquí.