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L’industria automobilistica è sull’orlo di una trasformazione rivoluzionaria, in cui la manutenzione predittiva e il monitoraggio sono al centro dell’attenzione. In una recente sessione di webinar, esperti del settore hanno approfondito le sfide, gli approcci attuali e le innovazioni future che circondano la garanzia e l’estensione dei profili di missione.

proteanTecs ha ospitato quel webinar con i seguenti esperti come relatori:

Heinz Wagesonner, Sr. SoC Designer, CARIAD (divisione software del Gruppo Volkswagen)

Jens Rosenbusch, Ingegnere principale senior, Architettura di sicurezza SoC, Infineon Technologies,

Xiankun “Robert” Jin, architetto della sicurezza SoC automobilistico, NXP Semiconductors e

Gal Carmel, vicepresidente esecutivo, direttore generale, settore automobilistico, proteanTecs. Ellen Carey, responsabile degli affari esteri di Circulor, ha moderato la sessione del panel.

I temi chiave emersi sono stati la crescente dipendenza dall’intelligenza artificiale (AI), l’importanza del monitoraggio in tempo reale e la necessità di un cambio di paradigma nel modo di pensare del settore. Quelli che seguono sono i punti salienti emersi da quella sessione del panel. Puoi accedervi l'intera sessione del panel on-demand da qui.

Sfide attuali

Megatendenze che guidano la necessità di funzionalità del silicio di prossima generazione

La conversazione è iniziata riconoscendo le sfide affrontate dal settore automobilistico. Ad esempio, l’introduzione di un controller del gateway centrale connesso al cloud per periodi prolungati pone sfide in termini di affidabilità e sicurezza. Tradizionalmente, la gestione delle incertezze implicava la creazione di margini nei processi di progettazione, fabbricazione e test. Tuttavia, questo approccio potrebbe diventare insostenibile in futuro.

Approcci attuali

Per affrontare queste sfide, il settore si sta spostando verso un approccio di manutenzione più proattivo e predittivo. Piuttosto che fare affidamento esclusivamente sui margini integrati, l’accento è posto sull’implementazione di monitor o sensori sanitari che valutino continuamente lo stato del dispositivo. Questi dati vengono aggregati e analizzati, potenzialmente attraverso l’apprendimento automatico, fornendo informazioni precedentemente inaccessibili. Questa nuova comprensione consente decisioni come la sostituzione dei dispositivi prima di un guasto imminente, un concetto noto come manutenzione predittiva.

Collaborazione e standardizzazione

La transizione alla manutenzione predittiva non è un percorso intrapreso dalle singole aziende, ma richiede sforzi di collaborazione all’interno dell’industria automobilistica. Un'iniziativa significativa menzionata durante la sessione del panel è la creazione di un quadro per la manutenzione predittiva automobilistica. Un rapporto tecnico, TR 9839, è stato pubblicato durante la scorsa estate, aprendo la strada alla terza edizione dello standard ISO 26262. Questo approccio collaborativo coinvolge le parti interessate, inclusi fornitori di semiconduttori, produttori di apparecchiature originali (OEM) e organismi di regolamentazione.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella manutenzione predittiva

L’integrazione dell’intelligenza artificiale è emersa come un fattore cruciale nel rivoluzionare la manutenzione predittiva. La capacità dell’intelligenza artificiale di analizzare vasti set di dati e identificare modelli che potrebbero sfuggire agli osservatori umani la rende uno strumento prezioso per prevedere i fallimenti. Che si tratti di ottimizzare i processi di produzione o di analizzare i guasti sul campo, l’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nel migliorare l’efficienza e la precisione.

L’intelligenza artificiale non consiste solo nell’individuare problemi noti, ma anche nello scoprire difetti latenti o anomalie che potrebbero portare a guasti. L’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’analisi dei dati dei sensori di milioni di veicoli in una flotta apre possibilità per il rilevamento precoce di potenziali guasti. Tuttavia, la discussione ha anche evidenziato l’importanza di standardizzare le applicazioni IA per garantire precisione e affidabilità.

Monitoraggio su chip per informazioni in tempo reale

Un aspetto critico della trasformazione della manutenzione automobilistica è l’adozione del monitoraggio su chip. Il tradizionale processo di analisi dei guasti, che prevedeva la restituzione dei componenti difettosi per l'analisi, era ritenuto lento e inefficiente. Il monitoraggio su chip, se implementato in modo efficace, può fornire informazioni in tempo reale sul comportamento del silicio mentre il veicolo è in funzione.

Il paesaggio futuro

Mentre l’industria automobilistica si muove verso l’autonomia e una maggiore connettività, la necessità di un approccio flessibile e adattivo alla manutenzione diventa fondamentale. I relatori hanno sottolineato un cambiamento nel modo di pensare, in cui viene abbracciato un approccio multipiattaforma e basato sui dati. Ciò implica la creazione di un linguaggio comune, la condivisione di informazioni approfondite e l’utilizzo di una combinazione di meccanismi hardware e analisi software per promuovere una manutenzione proattiva.

Sommario

La sessione del panel ha evidenziato il passaggio dinamico del settore da strategie di manutenzione reattive a strategie di manutenzione proattive. L’integrazione dell’intelligenza artificiale e del monitoraggio su chip rappresenta un passo avanti nel miglioramento dell’affidabilità, nella riduzione dei costi e nel miglioramento della qualità complessiva del prodotto. La collaborazione tra le parti interessate del settore, gli sforzi di standardizzazione e un cambiamento nel modo di pensare verso un approccio verticale saranno fondamentali per plasmare il futuro della manutenzione automobilistica. Mentre l’industria intraprende questo percorso di trasformazione, l’attenzione rimane sullo sfruttamento della tecnologia per garantire che i veicoli non solo soddisfino ma superino gli standard di affidabilità e sicurezza.

SDV è una rivoluzione automobilistica