Eletrônicos à prova de falhas para automóveis - Semiwiki

Republicado por Platão

seguidores: 0

A indústria automóvel está à beira de uma transformação revolucionária, onde a manutenção preditiva e a monitorização estão no centro das atenções. Numa recente sessão de painel de webinar, especialistas do setor analisaram os desafios, as abordagens atuais e as inovações futuras em torno da garantia e extensão dos perfis de missão.

A proteanTecs organizou esse webinar com os seguintes especialistas como painelistas:

Heinz Wagensonner, designer sênior de SoC, CARIAD (divisão de software do Grupo Volkswagen)

Jens Rosenbusch, engenheiro principal sênior, arquitetura de segurança SoC, Infineon Technologies,

Xiankun “Robert” Jin, arquiteto de segurança de SoC automotivo, NXP Semiconductors e

Gal Carmel, vice-presidente executiva, GM, automotivo, proteanTecs. Ellen Carey, Diretora de Assuntos Externos da Circulor, moderou a sessão do painel.

Os principais temas que surgiram foram a crescente dependência da inteligência artificial (IA), a importância da monitorização em tempo real e a necessidade de uma mudança de paradigma no pensamento da indústria. A seguir estão os pontos mais importantes que surgiram dessa sessão do painel. Você pode acessar isso toda a sessão do painel sob demanda a partir daqui.

Desafios atuais

MegaTrends Impulsionando a Necessidade de Capacidades de Silício de Próxima Geração

A conversa começou reconhecendo os desafios enfrentados pelo setor automotivo. Por exemplo, a introdução de um controlador de Gateway Central conectado à nuvem por longos períodos apresenta desafios de confiabilidade e segurança. Tradicionalmente, o gerenciamento de incertezas envolvia a construção de margens nos processos de projeto, fabricação e testes. No entanto, esta abordagem pode tornar-se insustentável no futuro.

Abordagens Atuais

Para enfrentar estes desafios, a indústria está a mudar para uma abordagem de manutenção mais proativa e preditiva. Em vez de depender apenas de margens incorporadas, a ênfase está na implementação de monitores de saúde ou sensores que avaliem continuamente o estado do dispositivo. Esses dados são agregados e analisados, potencialmente por meio de aprendizado de máquina, fornecendo insights que antes eram inacessíveis. Esse novo entendimento permite decisões como trocar dispositivos antes de uma falha iminente, um conceito conhecido como manutenção preditiva.

Colaboração e Padronização

A transição para a manutenção preditiva não é uma jornada empreendida por empresas individuais, mas requer esforços colaborativos dentro da indústria automóvel. Uma iniciativa significativa mencionada durante a sessão do painel é a criação de uma estrutura para manutenção preditiva automotiva. Um relatório técnico, TR 9839, foi publicado durante o verão passado, abrindo caminho para a Terceira Edição da norma ISO 26262. Esta abordagem colaborativa envolve as partes interessadas, incluindo fornecedores de semicondutores, fabricantes de equipamentos originais (OEMs) e órgãos reguladores.

O papel da IA na manutenção preditiva

A integração da IA emergiu como um fator crucial na revolução da manutenção preditiva. A capacidade da IA de analisar vastos conjuntos de dados e identificar padrões que podem escapar aos observadores humanos torna-a uma ferramenta valiosa para prever falhas. Seja otimizando processos de produção ou analisando falhas em campo, a IA desempenha um papel fundamental no aumento da eficiência e da precisão.

A IA não se trata apenas de encontrar problemas conhecidos, mas também de descobrir defeitos ou anomalias latentes que podem levar a falhas. A aplicação da IA na análise de dados de sensores de milhões de veículos de uma frota abre possibilidades para a detecção precoce de potenciais falhas. No entanto, a discussão também destacou a importância de padronizar as aplicações de IA para garantir precisão e confiabilidade.

Monitoramento no chip para insights em tempo real

Um aspecto crítico da transformação da manutenção automotiva é a adoção do monitoramento no chip. O processo tradicional de análise de falhas, que envolve o envio de componentes defeituosos de volta para análise, foi considerado lento e ineficiente. O monitoramento no chip, se implementado de forma eficaz, pode fornecer insights em tempo real sobre o comportamento do silício enquanto o veículo está em operação.

A paisagem futura

À medida que a indústria automóvel avança em direção à autonomia e ao aumento da conectividade, a necessidade de uma abordagem flexível e adaptativa à manutenção torna-se fundamental. Os palestrantes enfatizaram uma mudança de pensamento, onde uma abordagem multiplataforma baseada em dados é adotada. Isso envolve a criação de uma linguagem comum, o agrupamento de insights e a utilização de uma combinação de mecanismos de hardware e análises de software para impulsionar a manutenção proativa.

Resumo

A sessão do painel destacou a mudança dinâmica da indústria de estratégias de manutenção reativas para proativas. A integração da IA e do monitoramento no chip representa um avanço no aumento da confiabilidade, na redução de custos e na melhoria da qualidade geral do produto. A colaboração entre as partes interessadas da indústria, os esforços de normalização e uma mudança de pensamento no sentido de uma abordagem vertical serão fundamentais para moldar o futuro da manutenção automóvel. À medida que a indústria navega nesta jornada transformadora, o foco continua a ser o aproveitamento da tecnologia para garantir que os veículos não só cumpram, mas também excedam, os padrões de fiabilidade e segurança.

SDV é uma revolução automotiva