Electrónica a prueba de fallos para automoción - Semiwiki

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Marca de tiempo: 27 de diciembre de 2023 1:00 p.m.
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La industria automotriz está al borde de una transformación revolucionaria, donde el mantenimiento predictivo y el monitoreo están cobrando protagonismo. En una reciente sesión de panel de un seminario web, expertos de la industria profundizaron en los desafíos, los enfoques actuales y las innovaciones futuras en torno a la garantía y extensión de los perfiles de misión.

proteanTecs organizó ese seminario web con los siguientes expertos como panelistas:

Heinz Wagensonner, diseñador senior de SoC, CARIAD (división de software del Grupo Volkswagen)

Jens Rosenbusch, ingeniero principal sénior, arquitectura de seguridad de SoC, Infineon Technologies,

Xiankun “Robert” Jin, arquitecto de seguridad de SoC automotriz, NXP Semiconductors y

Gal Carmel, vicepresidenta ejecutiva de GM, automoción, proteanTecs. Ellen Carey, directora de asuntos externos de Circulor, moderó la sesión del panel.

Los temas clave que surgieron fueron la creciente dependencia de la inteligencia artificial (IA), la importancia del monitoreo en tiempo real y la necesidad de un cambio de paradigma en el pensamiento de la industria. Los siguientes son los puntos más destacados que surgieron de esa sesión del panel. Puedes acceder a eso sesión completa del panel a pedido desde aquí.

Retos actuales

Megatendencias que impulsan la necesidad de capacidades de silicio de próxima generación

La conversación comenzó reconociendo los desafíos que enfrenta el sector automotriz. Por ejemplo, la introducción de un controlador Central Gateway conectado a la nube durante períodos prolongados plantea desafíos para la confiabilidad y la seguridad. Tradicionalmente, gestionar las incertidumbres implicaba crear márgenes en los procesos de diseño, fabricación y pruebas. Sin embargo, este enfoque puede volverse insostenible en el futuro.

Enfoques actuales

Para abordar estos desafíos, la industria está cambiando hacia un enfoque de mantenimiento más proactivo y predictivo. En lugar de depender únicamente de los márgenes integrados, el énfasis está en implementar monitores o sensores de salud que evalúen continuamente el estado del dispositivo. Estos datos se agregan y analizan, potencialmente mediante aprendizaje automático, proporcionando información que antes era inaccesible. Esta nueva comprensión permite tomar decisiones como cambiar dispositivos antes de una falla inminente, un concepto conocido como mantenimiento predictivo.

Colaboración y estandarización

La transición al mantenimiento predictivo no es un viaje emprendido por empresas individuales, sino que requiere esfuerzos de colaboración dentro de la industria automotriz. Una iniciativa importante mencionada durante la sesión del panel es la creación de un marco para el mantenimiento predictivo de automóviles. Durante el verano pasado se publicó un informe técnico, TR 9839, que allanó el camino para la tercera edición de la norma ISO 26262. Este enfoque colaborativo involucra a las partes interesadas, incluidos los proveedores de semiconductores, los fabricantes de equipos originales (OEM) y los organismos reguladores.

El papel de la IA en el mantenimiento predictivo

La integración de la IA surgió como un factor crucial para revolucionar el mantenimiento predictivo. La capacidad de la IA para analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones que pueden eludir a los observadores humanos la convierte en una herramienta valiosa para predecir fallas. Ya sea optimizando los procesos de producción o analizando fallas en el campo, la IA desempeña un papel fundamental para mejorar la eficiencia y la precisión.

La IA no se trata sólo de encontrar problemas conocidos, sino también de descubrir defectos o anomalías latentes que pueden provocar fallos. La aplicación de la IA en el análisis de datos de sensores de millones de vehículos de una flota abre posibilidades para la detección temprana de posibles fallos. Sin embargo, el debate también destacó la importancia de estandarizar las aplicaciones de IA para garantizar la precisión y la confiabilidad.

Monitoreo en chip para obtener información en tiempo real

Un aspecto crítico de la transformación del mantenimiento automotriz es la adopción del monitoreo en chip. El proceso tradicional de análisis de fallas, que implica enviar componentes defectuosos para su análisis, se consideró lento e ineficiente. La monitorización en chip, si se implementa de forma eficaz, puede proporcionar información en tiempo real sobre el comportamiento del silicio mientras el vehículo está en funcionamiento.

El paisaje futuro

A medida que la industria automotriz avanza hacia la autonomía y una mayor conectividad, la necesidad de un enfoque flexible y adaptable al mantenimiento se vuelve primordial. Los oradores enfatizaron un cambio de mentalidad, donde se adopta un enfoque multiplataforma basado en datos. Esto implica crear un lenguaje común, combinar conocimientos y utilizar una combinación de mecanismos de hardware y análisis de software para impulsar el mantenimiento proactivo.

Resumen

La sesión del panel destacó el cambio dinámico de la industria de estrategias de mantenimiento reactivas a proactivas. La integración de la IA y el monitoreo en chip representa un gran paso adelante para mejorar la confiabilidad, reducir costos y mejorar la calidad general del producto. La colaboración entre las partes interesadas de la industria, los esfuerzos de estandarización y un cambio de mentalidad hacia un enfoque vertical serán clave para dar forma al futuro del mantenimiento automotriz. A medida que la industria recorre este viaje transformador, el enfoque sigue siendo aprovechar la tecnología para garantizar que los vehículos no solo cumplan sino superen los estándares de confiabilidad y seguridad.

SDV es una revolución automotriz

Puedes escuchar la sesión completa del panel aquí.

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