Electronice sigure pentru automobile – Semiwiki

Industria auto se află în pragul unei transformări revoluționare, în care întreținerea predictivă și monitorizarea sunt în centrul atenției. Într-o sesiune recentă a unui panel de webinar, experții din industrie au analizat provocările, abordările actuale și inovațiile viitoare legate de garantarea și extinderea profilurilor misiunii.

proteanTecs a găzduit acel webinar cu următorii experți în calitate de membri:

Heinz Wagensonner, Designer Sr. SoC, CARIAD (divizia de software a Grupului Volkswagen)

Jens Rosenbusch, inginer principal principal, Arhitectura de siguranță SoC, Infineon Technologies,

Xiankun „Robert” Jin, arhitect de siguranță auto SoC, NXP Semiconductors și

Gal Carmel, vicepreședinte executiv, director general, Automotive, proteanTecs. Ellen Carey, Chief External Affairs Officer, Circulor, a moderat sesiunea panelului.

Temele cheie care au apărut au fost dependența din ce în ce mai mare de inteligența artificială (AI), importanța monitorizării în timp real și necesitatea unei schimbări de paradigmă în gândirea industriei. Următoarele sunt punctele importante care au reieșit din acea sesiune de panel. Puteți accesa asta întreaga sesiune de panel la cerere de aici.

Provocări curente

Conversația a început prin recunoașterea provocărilor cu care se confruntă sectorul auto. De exemplu, introducerea unui controler Central Gateway conectat la cloud pentru perioade îndelungate ridică provocări pentru fiabilitate și siguranță. În mod tradițional, gestionarea incertitudinilor implica construirea de marje în procesele de proiectare, fabricare și testare. Cu toate acestea, această abordare poate deveni nesustenabilă în viitor.

Abordări curente

Pentru a aborda aceste provocări, industria se îndreaptă către o abordare de întreținere mai proactivă și mai predictivă. În loc să se bazeze doar pe marjele încorporate, accentul se pune pe implementarea de monitoare de sănătate sau senzori care evaluează continuu starea dispozitivului. Aceste date sunt agregate și analizate, potențial prin învățarea automată, oferind perspective care erau anterior inaccesibile. Această nouă înțelegere permite luarea de decizii precum schimbarea dispozitivelor înainte de o defecțiune iminentă, un concept cunoscut sub numele de întreținere predictivă.

Colaborare și standardizare

Tranziția la întreținerea predictivă nu este o călătorie întreprinsă de companii individuale, ci necesită eforturi de colaborare în cadrul industriei auto. O inițiativă semnificativă menționată în timpul sesiunii panel este crearea unui cadru pentru întreținerea predictivă a autovehiculelor. Un raport tehnic, TR 9839, a fost publicat în timpul verii trecute, deschizând calea pentru cea de-a treia ediție a standardului ISO 26262. Această abordare de colaborare implică părțile interesate, inclusiv vânzătorii de semiconductori, producătorii de echipamente originale (OEM) și organismele de reglementare.

Rolul AI în întreținerea predictivă

Integrarea AI a apărut ca un factor crucial în revoluționarea întreținerii predictive. Capacitatea inteligenței artificiale de a analiza seturi vaste de date și de a identifica modele care pot evita observatorii umani îl face un instrument valoros pentru prezicerea eșecurilor. Indiferent dacă optimizează procesele de producție sau analizează eșecurile în teren, AI joacă un rol esențial în îmbunătățirea eficienței și acurateței.

AI nu se referă doar la găsirea problemelor cunoscute, ci la descoperirea defectelor latente sau a anomaliilor care pot duce la eșecuri. Aplicarea AI în analiza datelor senzorilor de la milioane de vehicule dintr-o flotă deschide posibilități pentru detectarea timpurie a potențialelor defecțiuni. Cu toate acestea, discuția a evidențiat și importanța standardizării aplicațiilor AI pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea.

Monitorizare pe cip pentru informații în timp real

Un aspect critic al transformării întreținerii auto este adoptarea monitorizării pe cip. Procesul tradițional de analiză a defecțiunilor, care implică trimiterea înapoi a componentelor defecte pentru analiză, a fost considerat lent și ineficient. Monitorizarea pe cip, dacă este implementată eficient, poate oferi informații în timp real asupra comportamentului siliciului în timp ce vehiculul este în funcțiune.

Peisajul viitorului

Pe măsură ce industria auto se îndreaptă către autonomie și conectivitate sporită, nevoia unei abordări flexibile și adaptative a întreținerii devine primordială. Vorbitorii au subliniat o schimbare în gândire, în care este îmbrățișată o abordare multiplatformă, bazată pe date. Aceasta implică crearea unui limbaj comun, punerea în comun a informațiilor și utilizarea unei combinații de mecanisme hardware și analize software pentru a conduce întreținerea proactivă.

Rezumat

Sesiunea panelului a evidențiat trecerea dinamică a industriei de la strategiile de întreținere reactive la cele proactive. Integrarea AI și a monitorizării pe cip reprezintă un salt înainte în îmbunătățirea fiabilității, reducerea costurilor și îmbunătățirea calității generale a produsului. Colaborarea între părțile interesate din industrie, eforturile de standardizare și o schimbare a gândirii către o abordare verticală vor fi cheie în modelarea viitorului întreținerii auto. Pe măsură ce industria navighează în această călătorie transformatoare, accentul rămâne pe valorificarea tehnologiei pentru a se asigura că vehiculele nu numai că îndeplinesc, ci depășesc standardele de fiabilitate și siguranță.

Puteți asculta întreaga sesiune de panel aici.

Citeste si:

Construirea fiabilității în electronicele avansate pentru automobile

Deblocarea puterii datelor: asigurarea unui viitor mai sigur pentru sistemele auto

Sistemul proteanTecs de monitorizare pe cip și analiză profundă a datelor

Distribuie această postare prin:

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://semiwiki.com/ip/339946-fail-safe-electronics-for-automotive/