L’industrie automobile est à l’aube d’une transformation révolutionnaire, où la maintenance et la surveillance prédictives occupent une place centrale. Lors d'une récente session de webinaire, des experts du secteur se sont penchés sur les défis, les approches actuelles et les innovations futures entourant la garantie et l'extension des profils de mission.
protéanTecs a organisé ce webinaire avec les experts suivants comme panélistes :
Heinz Wagensonner, concepteur principal de SoC, CARIAD (division logicielle du groupe Volkswagen)
Jens Rosenbusch, ingénieur principal senior, architecture de sécurité SoC, Infineon Technologies,
Xiankun « Robert » Jin, architecte de sécurité des SoC automobiles, NXP Semiconductors et
Gal Carmel, vice-président exécutif, directeur général, automobile, protéanTecs. Ellen Carey, directrice des affaires extérieures chez Circulor, a animé la séance du panel.
Les thèmes clés qui ont émergé étaient le recours croissant à l’intelligence artificielle (IA), l’importance de la surveillance en temps réel et la nécessité d’un changement de paradigme dans la pensée de l’industrie. Voici les points saillants qui sont ressortis de cette table ronde. Vous pouvez y accéder l'intégralité de la session de panel à la demande à partir d'ici.
Défis actuels
La conversation a commencé par la reconnaissance des défis auxquels est confronté le secteur automobile. Par exemple, l’introduction d’un contrôleur Central Gateway connecté au cloud pendant de longues périodes pose des défis en termes de fiabilité et de sécurité. Traditionnellement, la gestion des incertitudes impliquait de générer des marges dans les processus de conception, de fabrication et de test. Toutefois, cette approche pourrait devenir intenable à l’avenir.
Approches actuelles
Pour relever ces défis, l’industrie s’oriente vers une approche de maintenance plus proactive et prédictive. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur les marges intégrées, l’accent est mis sur la mise en œuvre de moniteurs de santé ou de capteurs qui évaluent en permanence l’état de l’appareil. Ces données sont agrégées et analysées, potentiellement grâce à l'apprentissage automatique, fournissant des informations auparavant inaccessibles. Cette nouvelle compréhension permet de prendre des décisions telles que le remplacement des appareils avant une panne imminente, un concept connu sous le nom de maintenance prédictive.
Collaboration et normalisation
La transition vers la maintenance prédictive n’est pas un voyage entrepris par des entreprises individuelles mais nécessite des efforts de collaboration au sein de l’industrie automobile. Une initiative importante mentionnée lors de la table ronde est la création d'un cadre pour la maintenance prédictive automobile. Un rapport technique, TR 9839, a été publié au cours de l'été dernier, ouvrant la voie à la troisième édition de la norme ISO 26262. Cette approche collaborative implique des parties prenantes, notamment des fournisseurs de semi-conducteurs, des fabricants d'équipement d'origine (OEM) et des organismes de réglementation.
Le rôle de l'IA dans la maintenance prédictive
L’intégration de l’IA est apparue comme un facteur crucial pour révolutionner la maintenance prédictive. La capacité de l’IA à analyser de vastes ensembles de données et à identifier des modèles susceptibles d’échapper aux observateurs humains en fait un outil précieux pour prédire les pannes. Qu'il s'agisse d'optimiser les processus de production ou d'analyser les défaillances sur le terrain, l'IA joue un rôle central dans l'amélioration de l'efficacité et de la précision.
L’IA ne consiste pas seulement à détecter des problèmes connus, mais également à découvrir des défauts ou des anomalies latents pouvant entraîner des pannes. L’application de l’IA à l’analyse des données des capteurs de millions de véhicules d’une flotte ouvre des possibilités de détection précoce des pannes potentielles. Cependant, la discussion a également souligné l’importance de normaliser les applications d’IA pour garantir l’exactitude et la fiabilité.
Surveillance sur puce pour des informations en temps réel
Un aspect essentiel de la transformation de la maintenance automobile est l’adoption de la surveillance sur puce. Le processus traditionnel d'analyse des pannes, qui consiste à renvoyer les composants défectueux pour analyse, a été jugé lent et inefficace. La surveillance sur puce, si elle est mise en œuvre efficacement, peut fournir des informations en temps réel sur le comportement du silicium pendant que le véhicule est en fonctionnement.
Le paysage futur
À mesure que l’industrie automobile évolue vers l’autonomie et une connectivité accrue, la nécessité d’une approche flexible et adaptative de la maintenance devient primordiale. Les intervenants ont souligné un changement de mentalité, où une approche multiplateforme et basée sur les données est adoptée. Cela implique la création d’un langage commun, la mise en commun des informations et l’utilisation d’une combinaison de mécanismes matériels et d’analyses logicielles pour piloter une maintenance proactive.
Résumé
La table ronde a mis en évidence le passage dynamique de l’industrie de stratégies de maintenance réactives à des stratégies de maintenance proactives. L'intégration de l'IA et de la surveillance sur puce représente un pas en avant dans l'amélioration de la fiabilité, la réduction des coûts et l'amélioration de la qualité globale des produits. La collaboration entre les acteurs de l’industrie, les efforts de normalisation et un changement de mentalité vers une approche verticale seront essentiels pour façonner l’avenir de la maintenance automobile. Alors que l’industrie s’engage dans ce voyage de transformation, l’accent reste mis sur l’exploitation de la technologie pour garantir que les véhicules non seulement respectent, mais dépassent les normes de fiabilité et de sécurité.
Vous pouvez écouter l’intégralité de la table ronde ici.
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