อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ไม่ปลอดภัยสำหรับยานยนต์ - Semiwiki

อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ไม่ปลอดภัยสำหรับยานยนต์ – Semiwiki

ประทับเวลา: 27 ธันวาคม 2023 1:00 น.
โหนดต้นทาง: 3039256

อุตสาหกรรมยานยนต์จวนจะเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหม่ ซึ่งการบำรุงรักษาและการตรวจสอบเชิงคาดการณ์ถือเป็นประเด็นสำคัญ ในเซสชั่นการอภิปรายผ่านเว็บเมื่อเร็วๆ นี้ ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมได้เจาะลึกถึงความท้าทาย แนวทางปัจจุบัน และนวัตกรรมในอนาคตที่เกี่ยวข้องกับการรับประกันและการขยายโปรไฟล์ภารกิจ

proteanTecs เป็นเจ้าภาพการสัมมนาผ่านเว็บดังกล่าวโดยมีผู้เชี่ยวชาญดังต่อไปนี้เป็นผู้อภิปราย:

Heinz Wagensonner นักออกแบบ SoC อาวุโส CARIAD (แผนกซอฟต์แวร์ของ Volkswagen Group)

Jens Rosenbusch วิศวกรอาวุโสฝ่ายสถาปัตยกรรมความปลอดภัยของ SoC, Infineon Technologies,

Xiankun “Robert” Jin สถาปนิกด้านความปลอดภัยของ Automotive SoC, NXP Semiconductors และ

Gal Carmel รองประธานบริหาร GM ฝ่ายยานยนต์ proteanTecs Ellen Carey ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกิจการภายนอกของ Circulor เป็นผู้ดูแลเซสชั่นของคณะ

ประเด็นสำคัญที่เกิดขึ้นคือการพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เพิ่มมากขึ้น ความสำคัญของการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ และความจำเป็นในการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ในการคิดของอุตสาหกรรม ต่อไปนี้คือประเด็นสำคัญที่มาจากเซสชันการสำรวจดังกล่าว คุณสามารถเข้าถึงสิ่งนั้นได้ เซสชั่นการสำรวจทั้งหมดตามความต้องการได้จากที่นี่

ความท้าทายในปัจจุบัน

MegaTrends ขับเคลื่อนความต้องการความสามารถของซิลิคอนรุ่นต่อไป

การสนทนาเริ่มต้นด้วยการยอมรับความท้าทายที่ภาคยานยนต์ต้องเผชิญ ตัวอย่างเช่น การเปิดตัวตัวควบคุม Central Gateway ที่เชื่อมต่อกับระบบคลาวด์เป็นระยะเวลานานทำให้เกิดความท้าทายในด้านความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย เดิมที การจัดการความไม่แน่นอนเกี่ยวข้องกับการสร้างส่วนต่างให้กับกระบวนการออกแบบ การผลิต และการทดสอบ อย่างไรก็ตามแนวทางนี้อาจไม่ยั่งยืนในอนาคต

แนวทางปัจจุบัน

เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ อุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนไปสู่แนวทางการบำรุงรักษาเชิงรุกและเชิงคาดการณ์มากขึ้น แทนที่จะอาศัยระยะขอบในตัวเพียงอย่างเดียว กลับเน้นไปที่การใช้เครื่องตรวจสุขภาพหรือเซ็นเซอร์ที่ประเมินสถานะของอุปกรณ์อย่างต่อเนื่อง ข้อมูลนี้ได้รับการรวบรวมและวิเคราะห์ โดยอาจผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ก่อนหน้านี้ ความเข้าใจที่เพิ่งค้นพบนี้ช่วยให้ตัดสินใจได้ เช่น การเปลี่ยนอุปกรณ์ก่อนที่จะเกิดความล้มเหลวที่จะเกิดขึ้น ซึ่งเป็นแนวคิดที่เรียกว่าการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การทำงานร่วมกันและการสร้างมาตรฐาน

การเปลี่ยนไปใช้การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ไม่ใช่การเดินทางที่ดำเนินการโดยบริษัทแต่ละแห่ง แต่ต้องใช้ความพยายามร่วมกันภายในอุตสาหกรรมยานยนต์ ความคิดริเริ่มที่สำคัญประการหนึ่งที่กล่าวถึงในระหว่างการประชุมเสวนาคือการสร้างกรอบการทำงานสำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของยานยนต์ รายงานทางเทคนิค TR 9839 ได้รับการเผยแพร่ในช่วงฤดูร้อนที่ผ่านมา ซึ่งปูทางไปสู่มาตรฐาน ISO 26262 ฉบับที่สาม แนวทางการทำงานร่วมกันนี้เกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย รวมถึงผู้จำหน่ายเซมิคอนดักเตอร์ ผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) และหน่วยงานกำกับดูแล

บทบาทของ AI ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การบูรณาการของ AI กลายเป็นปัจจัยสำคัญในการปฏิวัติการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลและระบุรูปแบบที่อาจหลบเลี่ยงผู้สังเกตการณ์ที่เป็นมนุษย์ ทำให้ AI กลายเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าในการทำนายความล้มเหลว ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตหรือการวิเคราะห์ความล้มเหลวในภาคสนาม AI มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ

AI ไม่ใช่แค่การค้นหาปัญหาที่ทราบเท่านั้น แต่ยังเปิดเผยข้อบกพร่องหรือความผิดปกติที่แฝงอยู่ซึ่งอาจนำไปสู่ความล้มเหลวได้ การประยุกต์ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์จากยานพาหนะหลายล้านคันในฟลีทช่วยให้สามารถตรวจจับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นได้ตั้งแต่เนิ่นๆ อย่างไรก็ตาม การอภิปรายยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการกำหนดมาตรฐานแอปพลิเคชัน AI เพื่อรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ

การตรวจสอบบนชิปสำหรับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์

สิ่งสำคัญในการเปลี่ยนแปลงการบำรุงรักษายานยนต์คือการนำการตรวจสอบบนชิปมาใช้ กระบวนการวิเคราะห์ความล้มเหลวแบบดั้งเดิม ซึ่งเกี่ยวข้องกับการส่งส่วนประกอบที่ผิดพลาดกลับมาวิเคราะห์นั้นถือว่าช้าและไม่มีประสิทธิภาพ การตรวจสอบบนชิป หากนำไปใช้อย่างมีประสิทธิผล จะสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับพฤติกรรมของซิลิคอนในขณะที่ยานพาหนะกำลังทำงานได้

ภูมิทัศน์แห่งอนาคต

ในขณะที่อุตสาหกรรมยานยนต์ก้าวไปสู่ความเป็นอิสระและการเชื่อมต่อที่เพิ่มขึ้น ความต้องการแนวทางการบำรุงรักษาที่ยืดหยุ่นและปรับเปลี่ยนได้จึงกลายเป็นเรื่องสำคัญยิ่ง วิทยากรเน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงทางความคิด โดยนำแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มมาใช้ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างภาษากลาง การรวบรวมข้อมูลเชิงลึก และการใช้กลไกฮาร์ดแวร์และการวิเคราะห์ซอฟต์แวร์ร่วมกันเพื่อขับเคลื่อนการบำรุงรักษาเชิงรุก

สรุป

การประชุมเสวนาเน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกของอุตสาหกรรมจากกลยุทธ์การบำรุงรักษาเชิงรับไปสู่เชิงรุก การบูรณาการ AI และการตรวจสอบบนชิปแสดงถึงก้าวกระโดดในการเพิ่มความน่าเชื่อถือ การลดต้นทุน และปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์โดยรวม การทำงานร่วมกันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในอุตสาหกรรม ความพยายามในการสร้างมาตรฐาน และการเปลี่ยนแปลงความคิดไปสู่แนวทางแนวตั้งจะเป็นกุญแจสำคัญในการกำหนดอนาคตของการบำรุงรักษายานยนต์ ในขณะที่อุตสาหกรรมกำลังดำเนินเส้นทางแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้ การมุ่งเน้นไปที่การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเพื่อให้แน่ใจว่ายานพาหนะไม่เพียงแต่ตรงตามมาตรฐานเท่านั้น แต่ยังเกินมาตรฐานความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยอีกด้วย

SDV คือการปฏิวัติยานยนต์

คุณสามารถฟังเซสชันการอภิปรายทั้งหมดได้ที่นี่

ยังอ่าน:

การสร้างความน่าเชื่อถือให้กับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ยานยนต์ขั้นสูง

การปลดล็อกพลังของข้อมูล: การเปิดใช้งานอนาคตที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับระบบยานยนต์

การตรวจสอบบนชิปของ proteanTecs และระบบการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

แชร์โพสต์นี้ผ่าน:

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก กึ่งวิกิ