Varna elektronika za avtomobile - Semiwiki

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Avtomobilska industrija je na robu revolucionarne preobrazbe, kjer imata osrednje mesto prediktivno vzdrževanje in spremljanje. Na nedavni panelni seji spletnega seminarja so se strokovnjaki iz industrije poglobili v izzive, trenutne pristope in prihodnje inovacije v zvezi z jamstvom in razširitvijo profilov poslanstva.

proteanTecs je gostil ta spletni seminar z naslednjimi strokovnjaki kot panelisti:

Heinz Wagensonner, starejši oblikovalec SoC, CARIAD (oddelek za programsko opremo skupine Volkswagen)

Jens Rosenbusch, višji glavni inženir, varnostna arhitektura SoC, Infineon Technologies,

Xiankun “Robert” Jin, varnostni arhitekt avtomobilskih SoC, NXP Semiconductors in

Gal Carmel, izvršni podpredsednik, GM, avtomobilska industrija, proteanTecs. Ellen Carey, vodja zunanje zadeve, Circulor, je vodila panelno sejo.

Ključne teme, ki so se pojavile, so bile vse večja odvisnost od umetne inteligence (AI), pomen spremljanja v realnem času in potreba po spremembi paradigme v razmišljanju industrije. Sledijo najpomembnejše točke, ki izhajajo iz te panelne seje. Do tega lahko dostopate celotno panelno sejo na zahtevo od tukaj.

Trenutni izzivi

Megatrendi spodbujajo potrebo po zmogljivostih silicija naslednje generacije

Pogovor se je začel s priznavanjem izzivov, s katerimi se sooča avtomobilski sektor. Na primer, uvedba krmilnika centralnega prehoda, ki je dalj časa povezan z oblakom, predstavlja izzive za zanesljivost in varnost. Tradicionalno je obvladovanje negotovosti vključevalo ustvarjanje rezerv v procesih načrtovanja, izdelave in testiranja. Vendar lahko ta pristop v prihodnosti postane nevzdržen.

Trenutni pristopi

Za reševanje teh izzivov se industrija preusmerja k bolj proaktivnemu in predvidljivemu pristopu vzdrževanja. Namesto da bi se zanašal zgolj na vgrajene robove, je poudarek na izvajanju nadzornikov zdravja ali senzorjev, ki nenehno ocenjujejo status naprave. Ti podatki so združeni in analizirani, potencialno s pomočjo strojnega učenja, kar zagotavlja vpoglede, ki prej niso bili dostopni. To novo odkrito razumevanje omogoča odločitve, kot je zamenjava naprav pred neizbežno okvaro, koncept, znan kot prediktivno vzdrževanje.

Sodelovanje in standardizacija

Prehod na prediktivno vzdrževanje ni pot, ki bi jo opravila posamezna podjetja, temveč zahteva sodelovanje znotraj avtomobilske industrije. Ena od pomembnih pobud, ki so bile omenjene na panelni seji, je oblikovanje okvira za avtomobilsko prediktivno vzdrževanje. Preteklo poletje je bilo objavljeno tehnično poročilo TR 9839, ki je utrlo pot tretji izdaji standarda ISO 26262. Ta pristop sodelovanja vključuje zainteresirane strani, vključno s prodajalci polprevodnikov, proizvajalci originalne opreme (OEM) in regulativnimi organi.

Vloga umetne inteligence pri predvidenem vzdrževanju

Integracija umetne inteligence se je izkazala kot ključni dejavnik pri revoluciji prediktivnega vzdrževanja. Zmožnost umetne inteligence, da analizira obsežne nabore podatkov in identificira vzorce, ki se lahko izmikajo človeškim opazovalcem, je dragoceno orodje za napovedovanje napak. Ne glede na to, ali optimizira proizvodne procese ali analizira napake na terenu, igra umetna inteligenca ključno vlogo pri izboljšanju učinkovitosti in natančnosti.

Umetna inteligenca ni namenjena samo iskanju znanih težav, temveč tudi odkrivanju prikritih napak ali anomalij, ki lahko povzročijo napake. Uporaba AI pri analizi senzorskih podatkov iz milijonov vozil v voznem parku odpira možnosti za zgodnje odkrivanje morebitnih okvar. Vendar je razprava poudarila tudi pomen standardizacije aplikacij umetne inteligence za zagotovitev natančnosti in zanesljivosti.

Nadzor na čipu za vpoglede v realnem času

Kritični vidik preoblikovanja avtomobilskega vzdrževanja je sprejetje nadzora na čipu. Tradicionalni postopek analize napak, ki vključuje pošiljanje okvarjenih komponent nazaj v analizo, je bil ocenjen kot počasen in neučinkovit. Če je nadzor na čipu učinkovit, lahko zagotovi vpogled v obnašanje silicija v realnem času, medtem ko vozilo deluje.

Pokrajina prihodnosti

Ko se avtomobilska industrija premika proti avtonomiji in povečani povezljivosti, postane potreba po prožnem in prilagodljivem pristopu k vzdrževanju najpomembnejša. Govorci so poudarili spremembo v razmišljanju, kjer je sprejet pristop, ki temelji na več platformah. To vključuje ustvarjanje skupnega jezika, združevanje vpogledov in uporabo kombinacije mehanizmov strojne opreme in programske analitike za spodbujanje proaktivnega vzdrževanja.

Povzetek

Panelna seja je poudarila dinamičen premik industrije od reaktivnih k proaktivnim strategijam vzdrževanja. Integracija umetne inteligence in nadzora na čipu predstavlja korak naprej pri izboljšanju zanesljivosti, zmanjšanju stroškov in izboljšanju splošne kakovosti izdelkov. Sodelovanje med zainteresiranimi stranmi v industriji, prizadevanja za standardizacijo in sprememba razmišljanja v smeri vertikalnega pristopa bodo ključni pri oblikovanju prihodnosti vzdrževanja avtomobilov. Medtem ko se industrija podaja na to transformativno potovanje, ostaja poudarek na izkoriščanju tehnologije, da se zagotovi, da vozila ne le izpolnjujejo, temveč tudi presegajo standarde zanesljivosti in varnosti.

SDV je avtomobilska revolucija