Fail-Safe Electronics For Automotive - Semiwiki

Перевидано Платоном

читають: 0

Автомобільна промисловість знаходиться на порозі революційних перетворень, де профілактичне обслуговування та моніторинг займають центральне місце. Під час нещодавнього вебінару експерти галузі заглибилися в проблеми, поточні підходи та майбутні інновації щодо гарантії та розширення профілів місії.

proteanTecs організував цей вебінар за участю таких експертів як учасників:

Хайнц Вагенсоннер, старший дизайнер SoC, CARIAD (підрозділ програмного забезпечення Volkswagen Group)

Єнс Розенбуш, старший головний інженер, архітектура безпеки SoC, Infineon Technologies,

Сянкун «Роберт» Джин, архітектор безпеки автомобільних SoC, NXP Semiconductors та

Гал Кармел, виконавчий віце-президент, генеральний директор, автомобільна промисловість, proteanTecs. Еллен Кері, директор із зовнішніх зв’язків Circulor, модерувала панельну сесію.

Ключовими темами, які виникли, були все більша залежність від штучного інтелекту (ШІ), важливість моніторингу в реальному часі та необхідність зміни парадигми в мисленні галузі. Нижче наведено основні моменти, які випливають із цієї панельної сесії. Ви можете отримати доступ до цього всю панельну сесію за запитом звідси.

Поточні виклики

Мегатенденції, що стимулюють потребу в кремнієвих можливостях нового покоління

Розмова розпочалася з визнання проблем, з якими стикається автомобільний сектор. Наприклад, запровадження контролера центрального шлюзу, підключеного до хмари протягом тривалого часу, створює проблеми для надійності та безпеки. Традиційно управління невизначеністю передбачало створення резервів у процесах проектування, виготовлення та тестування. Однак у майбутньому такий підхід може стати нежиттєздатним.

Сучасні підходи

Щоб вирішити ці проблеми, галузь переходить до більш проактивного та прогнозованого підходу до обслуговування. Замість того, щоб покладатися виключно на вбудовані поля, акцент робиться на впровадження моніторів працездатності або датчиків, які постійно оцінюють стан пристрою. Ці дані агрегуються та аналізуються, можливо, за допомогою машинного навчання, надаючи інформацію, яка раніше була недоступна. Це нове розуміння дозволяє приймати такі рішення, як заміна пристроїв перед неминучою поломкою, концепція, відома як прогнозне обслуговування.

Співпраця та стандартизація

Перехід на прогнозне технічне обслуговування — це не шлях, який здійснюють окремі компанії, а вимагає спільних зусиль у автомобільній промисловості. Однією з важливих ініціатив, згаданих під час панельної сесії, є створення основи для прогнозного технічного обслуговування автомобілів. Минулого літа було опубліковано технічний звіт TR 9839, який прокладає шлях для третього видання стандарту ISO 26262. Цей спільний підхід залучає зацікавлені сторони, зокрема постачальників напівпровідників, виробників оригінального обладнання (OEM) і регуляторні органи.

Роль штучного інтелекту в профілактичному обслуговуванні

Інтеграція штучного інтелекту стала вирішальним фактором у революції в плановому обслуговуванні. Здатність штучного інтелекту аналізувати величезні масиви даних і виявляти закономірності, які можуть вислизати від спостерігачів, робить його цінним інструментом для прогнозування невдач. Незалежно від того, оптимізуєте виробничі процеси чи аналізуєте помилки на місцях, ШІ відіграє ключову роль у підвищенні ефективності та точності.

ШІ — це не лише пошук відомих проблем, але й виявлення прихованих дефектів або аномалій, які можуть призвести до збоїв. Застосування штучного інтелекту в аналізі даних датчиків мільйонів транспортних засобів у парку відкриває можливості для раннього виявлення потенційних несправностей. Однак дискусія також підкреслила важливість стандартизації додатків ШІ для забезпечення точності та надійності.

Моніторинг на чіпі для отримання інформації в реальному часі

Важливим аспектом трансформації технічного обслуговування автомобілів є впровадження вбудованого моніторингу. Традиційний процес аналізу несправностей, який передбачає відправку несправних компонентів назад на аналіз, був визнаний повільним і неефективним. За умови ефективного впровадження моніторингу на чіпі можна отримати інформацію про поведінку кремнію в режимі реального часу під час роботи автомобіля.

Пейзаж майбутнього

У міру того, як автомобільна промисловість рухається до автономності та збільшення зв’язку, потреба в гнучкому та адаптивному підході до технічного обслуговування стає першорядною. Доповідачі наголосили на зміні мислення, де використовується кросплатформний підхід, керований даними. Це передбачає створення спільної мови, об’єднання аналітичних даних і використання комбінації апаратних механізмів і програмної аналітики для активного обслуговування.

Підсумки

Панельна сесія підкреслила динамічний перехід галузі від реактивних до проактивних стратегій обслуговування. Інтеграція штучного інтелекту та моніторингу на чіпі означає стрибок уперед у підвищенні надійності, зниженні витрат і покращенні загальної якості продукції. Співпраця між зацікавленими сторонами галузі, зусилля зі стандартизації та зміна мислення в бік вертикального підходу будуть ключовими у формуванні майбутнього технічного обслуговування автомобілів. У той час як галузь рухається по шляху трансформації, увага залишається на використанні технологій, щоб гарантувати, що транспортні засоби не тільки відповідають, але й перевищують стандарти надійності та безпеки.

SDV — це автомобільна революція