Fail-Safe Electronics For Automotive - Semiwiki

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Autotööstus on revolutsioonilise ümberkujundamise äärel, kus kesksel kohal on ennustav hooldus ja jälgimine. Hiljutisel veebiseminari sessioonil süvenesid valdkonna eksperdid missiooniprofiilide garantii ja laiendamisega seotud väljakutsetesse, praegustesse lähenemisviisidesse ja tulevastesse uuendustesse.

proteanTecs korraldas selle veebiseminari, kus paneeli liikmeteks olid järgmised eksperdid:

Heinz Wagensonner, vanem SoC-disainer, CARIAD (Volkswagen Groupi tarkvaraosakond)

Jens Rosenbusch, vanem peainsener, SoC ohutusarhitektuur, Infineon Technologies,

Xiankun “Robert” Jin, autotööstuse SoC ohutusarhitekt, NXP Semiconductors ja

Gal Carmel, autotööstuse peadirektoraat, proteanTecs. Ellen Carey, Circulori välissuhete juht, modereeris paneeli istungit.

Võtmeteemadeks, mis esile kerkisid, olid kasvav sõltuvus tehisintellektist (AI), reaalajas jälgimise tähtsus ja vajadus paradigma muutuse järele tööstuse mõtlemises. Järgmised on selle paneeli seansi olulisemad punktid. Saate sellele juurde pääseda kogu paneeliseanss siit.

Praegused väljakutsed

MegaTrends suurendab vajadust järgmise põlvkonna ränivõimekuse järele

Vestlus algas autotööstuse ees seisvate väljakutsete tunnistamisega. Näiteks tekitab pilvega pikemaks ajaks ühendatud Central Gateway kontrolleri kasutuselevõtt väljakutseid töökindluse ja ohutuse osas. Traditsiooniliselt hõlmas ebakindluse juhtimine projekteerimis-, valmistamis- ja testimisprotsesside marginaalide suurendamist. See lähenemisviis võib aga tulevikus muutuda jätkusuutmatuks.

Praegused lähenemisviisid

Nende väljakutsetega toimetulemiseks on tööstus liikumas proaktiivsema ja prognoosivama hooldusviisi poole. Selle asemel, et tugineda ainult sisseehitatud marginaalidele, on rõhk tervisemonitoride või andurite rakendamisel, mis hindavad pidevalt seadme olekut. Need andmed koondatakse ja analüüsitakse potentsiaalselt masinõppe kaudu, pakkudes teadmisi, mis varem olid kättesaamatud. See uus arusaam võimaldab teha otsuseid, nagu seadmete vahetamine enne peatset riket – seda kontseptsiooni nimetatakse ennustavaks hoolduseks.

Koostöö ja standardimine

Ennustavale hooldusele üleminek ei ole üksikute ettevõtete teekond, vaid see nõuab autotööstuses tehtavat koostööd. Üks oluline algatus, mida paneeli istungil mainiti, on autotööstuse prognoositava hoolduse raamistiku loomine. Möödunud suvel avaldati tehniline aruanne TR 9839, mis sillutas teed ISO 26262 standardi kolmandale väljaandele. See koostööpõhine lähenemisviis hõlmab sidusrühmi, sealhulgas pooljuhtide müüjaid, originaalseadmete tootjaid (OEM) ja reguleerivaid asutusi.

AI roll ennustavas hoolduses

Tehisintellekti integreerimine kujunes oluliseks teguriks ennustava hoolduse muutmisel. AI võime analüüsida suuri andmekogumeid ja tuvastada mustreid, mis võivad inimvaatlejatest kõrvale hiilida, muudab selle väärtuslikuks vahendiks rikete ennustamiseks. Olenemata sellest, kas optimeerite tootmisprotsesse või analüüsite põllul esinevaid tõrkeid, on tehisintellektil keskne roll tõhususe ja täpsuse suurendamisel.

AI eesmärk ei ole ainult teadaolevate probleemide leidmine, vaid ka varjatud defektide või kõrvalekallete avastamine, mis võivad põhjustada tõrkeid. Tehisintellekti rakendamine miljonite sõidukipargi sõidukite andurite andmete analüüsimisel avab võimalused võimalike rikete varaseks avastamiseks. Arutelu käigus tõsteti aga esile ka tehisintellekti rakenduste standardimise tähtsust, et tagada täpsus ja töökindlus.

Kiibiseire reaalajas ülevaate saamiseks

Autode hoolduse ümberkujundamise kriitiline aspekt on kiibiseire kasutuselevõtt. Traditsioonilist rikete analüüsi protsessi, mis hõlmab vigaste komponentide analüüsiks tagasi saatmist, peeti aeglaseks ja ebaefektiivseks. Tõhusalt rakendatud kiibiseire võib anda reaalajas ülevaate räni käitumisest sõiduki töötamise ajal.

Tuleviku maastik

Kuna autotööstus liigub autonoomia ja suurema ühenduvuse poole, muutub ülimalt oluliseks vajadus paindliku ja kohanduva lähenemise järele hooldusele. Kõnelejad rõhutasid mõtlemise muutumist, mille puhul võetakse kasutusele platvormideülene andmepõhine lähenemine. See hõlmab ühise keele loomist, teadmiste koondamist ning riistvaramehhanismide ja tarkvaraanalüütika kombinatsiooni kasutamist ennetava hoolduse juhtimiseks.

kokkuvõte

Paneeli istungil rõhutati tööstuse dünaamilist üleminekut reaktiivsetelt hooldusstrateegiatelt ennetavatele. Tehisintellekti ja kiibiseire integreerimine kujutab endast hüpet edasi töökindluse suurendamisel, kulude vähendamisel ja toote üldise kvaliteedi parandamisel. Tööstusharu sidusrühmade vaheline koostöö, standardimisalased jõupingutused ja mõtteviisi muutmine vertikaalse lähenemisviisi suunas on autode hoolduse tuleviku kujundamisel võtmetähtsusega. Kuna tööstus liigub sellel muutuval teekonnal, keskendutakse endiselt tehnoloogia võimendamisele, et tagada sõidukite mitte ainult vastavus, vaid ka ületamine töökindlus- ja ohutusstandarditele.

SDV on autotööstuse revolutsioon