自動車用フェイルセーフエレクトロニクス - Semiwiki

プラトン再発行

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自動車業界は革命的な変革の瀬戸際にあり、予知保全と監視が中心的な役割を果たしています。最近のウェビナーのパネルセッションでは、業界の専門家がミッションプロファイルの保証と拡張に関する課題、現在のアプローチ、将来のイノベーションについて詳しく掘り下げました。

proteanTecs は、次の専門家をパネリストとしてそのウェビナーを主催しました。

Heinz Wagensonner 氏、CARIAD (フォルクスワーゲングループソフトウェア部門) シニア SoC デザイナー

Jens Rosenbusch 氏、Infineon Technologies、SoC 安全アーキテクチャ担当シニアプリンシパルエンジニア、

Xiankun "Robert" Jin 氏、NXP Semiconductors 社自動車 SoC 安全アーキテクト、

Gal Carmel 氏、proteanTecs 自動車担当執行役員副社長。サーキュラー社の最高外交責任者、エレン・ケアリー氏がパネルセッションの司会を務めた。

浮上した主なテーマは、人工知能 (AI) への依存の増大、リアルタイム監視の重要性、業界の考え方のパラダイムシフトの必要性でした。以下は、パネルセッションで明らかになった重要なポイントです。それにアクセスできますパネルセッション全体をここからオンデマンドでご覧いただけます。

現在の課題

次世代シリコン機能の必要性を促進するメガトレンド

会話は、自動車業界が直面している課題を認識することから始まりました。たとえば、長期間クラウドに接続されるセントラルゲートウェイコントローラーを導入すると、信頼性と安全性の面で課題が生じます。従来、不確実性を管理するには、設計、製造、テストのプロセスにマージンを組み込む必要がありました。ただし、このアプローチは将来的には持続不可能になる可能性があります。

現在のアプローチ

これらの課題に対処するために、業界はよりプロアクティブで予知的なメンテナンスのアプローチに移行しています。内蔵マージンのみに依存するのではなく、デバイスのステータスを継続的に評価するヘルスモニターまたはセンサーの実装に重点が置かれています。このデータは、場合によっては機械学習を通じて集約および分析され、以前はアクセスできなかった洞察が得られます。この新たな理解により、差し迫った障害が発生する前にデバイスを交換するなどの意思決定 (予知保全として知られる概念) が可能になります。

コラボレーションと標準化

予知保全への移行は個々の企業が取り組むものではなく、自動車業界内の協力的な取り組みが必要です。パネルセッションで言及された重要な取り組みの 9839 つは、自動車の予知保全のフレームワークの構築です。技術レポート TR 26262 が昨年の夏に発行され、ISO XNUMX 標準の第 XNUMX 版への道が開かれました。この協力的なアプローチには、半導体ベンダー、相手先ブランド製造業者 (OEM)、規制当局などの関係者が関与します。

予知保全における AI の役割

AI の統合は、予知保全に革命をもたらす重要な要素として浮上しました。 AI は、膨大なデータセットを分析し、人間の観察者が見逃してしまう可能性のあるパターンを特定できるため、障害を予測するための貴重なツールとなります。生産プロセスの最適化でも、現場での故障の分析でも、AI は効率と精度を高める上で極めて重要な役割を果たします。

AI は既知の問題を見つけるだけでなく、障害につながる可能性のある潜在的な欠陥や異常を発見します。車両内の数百万台の車両からのセンサーデータの分析に AI を適用することで、潜在的な故障を早期に検出する可能性が広がります。ただし、この議論では、精度と信頼性を確保するために AI アプリケーションを標準化することの重要性も強調されました。

リアルタイムの洞察のためのオンチップモニタリング

自動車メンテナンスの変革における重要な側面は、オンチップ監視の導入です。故障したコンポーネントを分析のために送り返すという従来の障害分析プロセスは、時間がかかり非効率的であると考えられていました。オンチップ監視が効果的に実装されていれば、車両の動作中のシリコンの動作についてのリアルタイムの洞察が得られます。

未来の風景

自動車業界が自律性と接続性の向上に向けて移行しているため、メンテナンスに対する柔軟で適応的なアプローチの必要性が最も重要になっています。講演者は、クロスプラットフォームでデータ主導のアプローチを採用するという考え方の変化を強調しました。これには、共通言語の作成、洞察の蓄積、ハードウェアメカニズムとソフトウェア分析の組み合わせの活用による予防的なメンテナンスの推進が含まれます。

まとめ

パネルセッションでは、事後対応的なメンテナンス戦略から予防的なメンテナンス戦略への業界のダイナミックな移行が強調されました。 AI とオンチップ監視の統合は、信頼性の向上、コストの削減、全体的な製品品質の向上における飛躍的な進歩を表しています。業界関係者間の協力、標準化の取り組み、垂直的アプローチへの考え方の変化が、自動車メンテナンスの未来を形作る鍵となります。業界がこの変革の歩みを進める中、テクノロジーを活用して車両が信頼性と安全性の基準を満たしているだけでなく、それを超えていることを確認することに引き続き焦点が当てられています。

SDV は自動車革命です